2017年11月20日 · 阳能电池板,亦即平均每张太阳能电池板的识别时 间不得多于900 ms；②系统的总体识别率不低于 90%。1 系统设计 针对工业实际需求,提出了一种识别系统。系 统运用分步识别的策略,对太阳能电池板进行两次 识别。首先根据太阳能电池板表面花纹的纹理情
太阳能电池板表面缺陷检测关键技术-3.太阳能电池板表面缺陷检测关键技术3.1 ... 此类方法将电池片表面图像 数据看作矩阵,通过某种矩阵分解算法分解出仅包含电池片缺陷的矩阵。此方法的适用范围广,算法简洁,尤其适合对微笑缺陷的检测
2023年5月12日 · ence, PL）。光致发光是指太阳能电池片吸收了另 一个光源后,自身散发出光子的过程。对于太阳能电池片缺陷机器视觉检测方法而 言,陶志勇等人利用支持向量机即SVM算法提取 Gabor特征,对太阳能电池片EL图像裂缝缺陷进 行检测,其明显效果,精确率
2023年7月17日 · 陈亚芳,廖飞,黄新宇等.多尺度YOLOv5的太阳能电池缺陷检测.光学精确密工程,2023,31(12):1804-1815. DOI： 10.37188/OPE.20233112.1804. CHEN Yafang,LIAO Fei,HUANY Xinyu,et al.Multi-scale YOLOv5 for solar cell defect detection.Optics and
2019年8月15日 · 太阳能电池背板膜表面缺陷在线机器视觉自动高速光学智能检测系统设备具备先进的技术的机器图像视觉采集技术、光电识别技术,以及配套的强大完整适合国内太阳能电池背板产品条件生产的电脑机器视觉图像算法软件和硬件组合,精确密快速时效进行在线"太阳能电池
摘要： 太阳能电池以其清洁,储量大,无污染已引起世界范围的广泛关注.太阳能的开发和利用提供了解决常规能源短缺和环境污染的有效途径,是人类理想的替代能源.随着太阳能电池的广泛应用,对电池表面质量的控制要求也不断提高.在太阳能电池表面生产中的质量控制的意义和重要性越来越明显.
2021年3月14日 · 太阳能电池表面除了目标缺陷外,还存在密集分布的平行栅线,这将极大降低了检测的精确度。 因此,本文提出一种将Hough变换和Canny边缘检测相结合的方法,去除表面
2022年12月9日 · 首先,对太阳能电池片表面的各种成像方式和常见缺陷类型进行了归纳总结;其次,对 现有的检测方法按照数学建模思路的不同进行了分类介绍和对比分析;最高后,对内容进行
光伏电池片图像缺陷检测器 本缺陷检测器针对倾斜的光伏电池板组件照片,应用直方图自适应二值化和透视变换技术进行图像校正,提取行列特征后通过FFT频谱分析出晶片的行列排布进行图像分割,可分别应用非线性SVM与DenseNet对分
2024年10月11日 · 1、基于图像识别的太阳能电池缺陷检测是利用计算机视觉技术对太阳能电池组件进行图像分析和缺陷检测,以实现自动化、高效、精确地检测太阳能电池组件表面的缺陷,
摘要 针对太阳能电池片图像的透视失真与表面缺陷检测问题,提出一种基于虚拟相机的太阳能电池片图像的透视校正方法和改进YOLOv5s的神经网络模型。 首先,根据相机外参构建水平姿态的
2024年3月15日 · PV电池缺陷图像。EL成像技术可以不受外部环境或 制造过程中电池表面不光滑等因素的影响,有效识别 PV电池缺陷。但是PV电池的EL图像仍然存在数 据不平衡、缺陷与背景耦合、缺陷尺度不一等问题,给 缺陷检测任务带来极大困难。
2020年3月23日 · 摘要 针对太阳能电池片微弱缺陷难以检测的特点,提出一种基于小波域信号突变点捕捉的缺陷检测法.该方法 基于一维离散信号,在小波域逐列对图像进行突变点检测,实现了对信
2020年8月24日 · 3.2 基于聚类的检测方法 基于最高大类间方差的太阳能电池片表面缺陷检测方法。此类方法运用高斯滤波器对待测图像进行平滑的预处理,紧接着对待测图像 进行边缘定位和图像分割,分离出单个的电池模块,接下来采用最高大类间方差法对图像进行阈值分割,将待测图像分成具有前景的缺陷部分和背景
2024年4月8日 · 作成太阳能电池片；第三阶段对上一阶段产出 的太阳能电池片进行封装完成太阳能组件的 制作。图像采集是进行太阳能电池片表面缺陷检 测前的一个关键环节,高质量的太阳能电池片 图像相对清晰并且亮度均匀,能够有效地提高 后续检测效率和精确性。
2021年3月9日 · 重点是对太阳能电池片表面的缺角、裂纹、空洞缺陷进行检测。实验对象是156 mm×156 mm的单晶硅太阳能电池片。实验中给出了太阳能电池片表面缺陷的系统检测图片的效果图以及从该系统得到的实验数据,并对该缺陷检测系统的识别率进行统计和分析。
2024年6月4日 · 本文基于YOLOv8深度学习框架,通过5284张图片,训练了一个进行太阳能电池板的目标分割模型,其验证集检测精确度为0.974,能够高效精确识别并分割太阳能电池板区域,然后对分割区域进行分析,从而精确计算太阳能电池板所占面积以及长宽等信息。
2023年12月2日 · 1.研究背景与意义随着太阳能电池板的广泛应用,对其质量和性能的要求也越来越高。然而,由于生产过程中的各种因素,太阳能电池板上可能存在各种缺陷,如裂纹、污染、烧结不良等。这些缺陷会降低太阳能电池板的效率…
摘要： 由于多晶硅太阳能电池片表面的复杂纹理特征与缺陷特征相似度极高,表面缺陷的精确提取成为一个挑战性问题.为此,本文提出了一种多光谱图像多分辨率显著性权重融合算法.首先根据缺陷信息光谱呈现的差异,采集一组特定波长的多光谱图像,利用HSV颜色空间三通道的特性,将复杂背景
2019年8月15日 · 本公司自主研发的太阳能电池片缺点定位与检测系统采用主动热成像原理,通过电致发光和光致发光的检查方法 ... 采集到的产品图像经过MVI软件算法的处理与分割,可精确准检测出晶体硅太阳能电池和薄膜等太阳能电池的微裂纹及其表面 的缺陷
2023年12月1日 · 实验结果表明,与经典MobileVit、MobileNetV3和GhostNet轻量级网络相比,CViT-Net-S对电池片分类精确率分别提升了1.4%、2.3%和1.3%,对电池片检测mAP50分别提升了2.7%、0.3%和0.8%；与ResNet50、RegNet网
2022年4月11日 · 下面是第一名种方法： 基于Halcon学习的缺陷检测光伏电池片的指纹以及划痕检测_BoomBiuBiu的博客-CSDN博客 此例子主要是为了把光伏电池片的指纹以及划痕标注出来。 总代码：*读取图片read_image (Image, ''E:/研究生学习
2024年4月19日 · 本文综述了基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方 法的研究进展。首先,阐述了太阳能电池片表面成像方式,列举了典型缺陷类型。然后重点分析了基于传统机器视
太阳能电池板表面缺陷检测关键技术- ③颜色缺陷太阳能电池板颜色缺陷包括：颜色异常（边角区域）、不均匀等。与标准的产品图像相比,此类含有缺陷的产品图像大部分区域存在着颜色异常、不均匀的效果。此类产品缺陷主要成因是在进行太阳能电池
通过机器视觉检测缺陷的方法在太阳能电池片生产行业还未得到大量的应用。由于太阳能电池片表面图像纹理不均匀,表面背景较为复杂,特征不容易提取,从现有的检测方法得知,目前还没有一个专一精确的算法去检测太阳能电池片表面漏浆缺陷。
2024年11月27日 · 文章浏览阅读258次,点赞5次,收藏10次。使用YOLOv8模型对太阳能光伏电池板缺陷检测数据集进行训练、评估和可视化 2050张,标注文件为YOLO适用的txt格式 6类 鸟粪, 清洁, 脏污, 电气损坏,物理损坏, 积雪覆盖''_光伏板表面缺陷检测数据集
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2022年10月10日 · 1、YOLO遥感太阳能板目标检测数据集,真实场景的高质量图片数据,数据场景丰富。使用lableimg标注软件标注,标注框质量高,含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签,分别存放在不同文件夹下,可以直接用于YOLO系列的目标检测。2、附赠
2024年7月15日 · 针对太阳能电池片图像的透视失真与表面缺陷检测问题,提出一种基于虚拟相机的太阳能电池片图像的透视校正方法和改进YOLOv5s的神经网络模型。 首先,根据相机外参
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2024年10月11日 · 本发明属于图像识别,具体的说是一种基于图像识别的太阳能电池缺陷检测方法及系统。背景技术： 1、基于图像识别的太阳能电池缺陷检测是利用计算机视觉技术对太阳能电池组件进行图像分析和缺陷检测,以实现自动化、高效、精确地检测太阳能电池组件表面的缺陷,提升生产效率和质量,基于
2020年1月9日 · 摇 摇 太阳能电池片作为目前最高主要的清洁能源之 一,由于其制作材质多样,制作工艺复杂,导致电池 片在生产和运输中产生多种缺陷.操作人员的不 当操作,使得指纹、划痕成为比较常见的缺陷类型. 指纹、划痕等表面缺陷的存在,降低了太阳能电池片
2021年3月11日 · 重点是对太阳能电池片表面的缺角、裂纹、空洞缺陷进行检测。实验对象是156 mm×156 mm的单晶硅太阳能电池片。实验中给出了太阳能电池片表面缺陷的系统检测图片的效果图以及从该系统得到的实验数据,并对该缺陷检测系统的识别率进行统计和分析。
2024年7月16日 · ：研究设计了一种基于图像分析的太阳能电池片镀膜检测系统,以提高生产质量和效率。 系统通过高分辨率相机获取 电池片图像,并利用图像处理和机器学习算法
本文在分析太阳能电池片表面 特征的基础上,提出了基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方案。通过获取模板图像及特征参数,用于与待检测电池片进行特征对比,分析其表面缺陷。 对于断片、残片、孔洞、断栅等缺陷的检测,首先利用图像采集