一种硅太阳能电池表面缺陷检测和识别方法

摘要

本发明公开了一种硅太阳能电池表面缺陷检测和识别方法，具体包括步骤为：（1）获取独立变量分析（ICA）重构分离矩阵和独立分量；（2）获取待检太阳能组件图像重构图像；（3）检测重构图像是否存在缺陷，定位并分割缺陷太阳能片；（4）获取待检太阳能电池片表面图像多元小波纹理特征并检测统计单元内是否含有缺陷；（5）提取待分类缺陷太阳能电池片图像独立分量基元（ICA）纹理特征；（6）训练支持向量机模型；（7）分类识别待分类缺陷太阳能电池片图像组合纹理特征。本发明操作简单，能够有效检测出微弱缺陷，提高缺陷检出率；利用ICA稀疏纹理特征描述太阳能电池片表面纹理的粗糙度和方向性，使分类器具有更强的鲁棒性和更高的识别精度。

主权项

一种硅太阳能电池表面缺陷检测和识别方法，其特征在于：包括以下步骤：（1）、对一帧待检测太阳能组件图像进行预处理，然后通过训练得到的ICA分离矩阵重构待检图像，重构图像凸显缺陷信息滤除组件图像规律性纹理；（2）、对（1）所述重构待检图像进行阈值二值化，根据其结果判别待检组件中是否含有缺陷，并定位缺陷、分割缺陷太阳能电池片，若无缺陷，则转入下一帧待检组件图像进行检测；（3）、对（2）中分割得到的待检太阳能电池片图像XT在小波域下计算Hotelling T2多元统计量；（4）、对（3）中计算得到的待检太阳能电池片多元统计值进行是否存在表面缺陷的置信度判别，若无缺陷，则删除待检图像，若有缺陷则转入下一步进行缺陷的分类和识别；（5）、对（4）检测出的待分类太阳能电池片缺陷图像提取图像的ICA基元纹理特征，；（6）、根据（5）所得待分类太阳能电池片缺陷图像纹理特征经已训练支持向量机模型进行分类识别。