基于數(shù)字圖像處理的多晶硅襯底晶疇輪廓檢測與優(yōu)化.pdf

1、太陽能電池組件是光伏發(fā)電技術的核心器件，它的質(zhì)量直接影響著整個光伏發(fā)電系統(tǒng)的質(zhì)量和成本。由于多晶硅兼具單晶硅和非晶硅太陽能電池的優(yōu)點，故多晶硅硅片在太陽能電池產(chǎn)業(yè)中被廣泛作為襯底使用。多晶硅襯底的結晶度直接影響太陽能電池的光電轉換效率，因此硅片的結晶度是衡量襯底質(zhì)量的重要指標。傳統(tǒng)的多晶硅襯底結晶度檢測采用抽樣進行人工目測的方法，該方法必然會因為工作者長期用眼疲勞、個人經(jīng)驗等人為因素的干擾而導致檢測過程中出現(xiàn)錯誤，且抽檢僅可以檢測一部分

2、產(chǎn)品，無法對所有襯底進行常規(guī)檢測。為了避免人工抽檢的不足，我們嘗試一種基于圖像識別的多晶硅結晶度機器自動檢測技術。
　　在本文中，我們通過多次實驗，確定了采用圖像分塊、提取邊緣、邊緣拼接的技術路線，最終統(tǒng)計出硅片晶疇區(qū)域的數(shù)量和面積，結合相應的標準完成結晶度的檢測。我們根據(jù)硅片晶疇區(qū)域的大小將原始圖像分成大小相等的若干子塊，有利于克服光照不均對后期圖像處理的影響；在每一個子塊內(nèi)利用改進的雙峰法結合最大類間方差法（Otsu法）進行圖

3、像分割，此方法可自動確定分割閾值的個數(shù)，并自動確定分割閾值的準確取值，是機器自動檢測技術的基礎；再利用Sobel算子對分割后的圖像進行邊緣提取并細化，通過嘗試數(shù)學形態(tài)學方法和蟻群算法等邊緣拼接方法后，采用改進的邊緣拼接算法實現(xiàn)自適應地尋找端點和邊緣點，將圖像中邊緣斷開部分拼接起來，形成連續(xù)的閉合區(qū)域，為統(tǒng)計圖像中的晶疇區(qū)域數(shù)量和面積提供保證。實驗結果表明，本文設計的整體算法框架可以滿足自適應檢測的要求，方法的簡潔性和自適應特性為整幅圖像