公开(公告)号：CN109376792B

公开(公告)日：2022-02-18

申请号：CN201811317466.9

申请日：2018-11-07

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 陈海永 ,  刘佳丽 ,  刘聪 ,  韩江锐 ,  文熙 ,  庞悦

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明为基于多通道残差神经网络的光伏电池外观缺陷分类方法，该方法基于多通道输入残差神经网络的深度学习算法来分类光伏电池外观缺陷，首先对采集的光伏电池片外观图像进行预处理；从目标图像中随机抽取20％作为测试样本集，对剩余目标图像进行人工分选，并添加标签，并将目标图像尺寸量化并提取目标图像中的多通道信息，从而分别得到固定尺度的训练样本集、验证样本集；将训练集输入残差神经网络，获得图像的多维输出特征值矩阵；根据提取到的多维特征值矩阵，将验证集图像特征载入softmax分类器中进行分类，将分类结果与标签进行对比，将测试数据和多维特征值矩阵，载入分类器，得到最终的分类。本申请准确率高，速度快。

公开(公告)号：CN108365051B

公开(公告)日：2019-08-02

申请号：CN201810113201.0

申请日：2018-02-05

Applicant: 河北工业大学 ,  天津英利新能源有限公司

Inventor： 苏斌义 ,  文熙 ,  张红伟 ,  赵丽 ,  王玉 ,  胡洁 ,  崔海根 ,  樊雷雷

IPC: H01L31/18 ,  H01L21/66

CPC classification number: Y02P70/521

Abstract: 本发明提出了太阳能电池片轨道去除的方法，这种方法适用于太阳能电池片缺陷检测的现场。首先对原图像进行灰度转换，将原图像转换成灰度图像；再将灰度图像进行顶帽变换，将主栅线提取出来；再计算出主栅线与水平方向所成的角度，根据这个角度进行旋转变换，得到旋正图像；再对旋正图像阈值化，得到阈值化后的图像；再对阈值化后的图像进行图像几何运算以及形态学运算，从而得到轨道去除后的图像。本发明在工程实践中可以有效地去除轨道，可以去除轨道对缺陷检测的影响。

公开(公告)号：CN108365051A

公开(公告)日：2018-08-03

申请号：CN201810113201.0

申请日：2018-02-05

Applicant: 河北工业大学 ,  天津英利新能源有限公司

Inventor： 苏斌义 ,  文熙 ,  张红伟 ,  赵丽 ,  王玉 ,  胡洁 ,  崔海根 ,  樊雷雷

IPC: H01L31/18 ,  H01L21/66

CPC classification number: Y02P70/521 ,  H01L31/1804 ,  H01L22/12

Abstract: 本发明提出了太阳能电池片轨道去除的方法，这种方法适用于太阳能电池片缺陷检测的现场。首先对原图像进行灰度转换，将原图像转换成灰度图像；再将灰度图像进行顶帽变换，将主栅线提取出来；再计算出主栅线与水平方向所成的角度，根据这个角度进行旋转变换，得到旋正图像；再对旋正图像阈值化，得到阈值化后的图像；再对阈值化后的图像进行图像几何运算以及形态学运算，从而得到轨道去除后的图像。本发明在工程实践中可以有效地去除轨道，可以去除轨道对缺陷检测的影响。

公开(公告)号：CN107490584A

公开(公告)日：2017-12-19

申请号：CN201710836500.2

申请日：2017-09-16

Applicant: 河北工业大学 ,  天津英利新能源有限公司

Inventor： 刘坤 ,  闫皓炜 ,  韩江锐 ,  文熙 ,  李爱梅 ,  陈海永 ,  胡洁 ,  樊雷雷 ,  于矗卓 ,  王玉 ,  崔海根

IPC: G01N21/95 ,  H02S50/15

Abstract: 本发明所述的太阳能电池片EL测试断栅缺陷检测适用于工业生产太阳能电池片现场，对EL测试断栅缺陷进行检测，检测的算法充分适用于现场情况。先对采集的图像进行简单的预处理，进行全局阈值分割，消除噪点，选择处理图像区域；再进行引导滤波，筛选出非探针区域，与阈值分割后的图像相交得到连通域；然后检测太阳能电池片上所有的栅线，利用直线的特点，获得栅线；最后，将断栅缺陷区域同栅线区域相交，得到断栅位置，从而筛选获得准确地断栅缺陷。本发明实现了非接触检测，提高检测质量，降低检测过程中的碎片率，可有效的实现检测的在线自动化。