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[IEEE 2019年第24届国际新兴技术与工厂自动化会议(ETFA) - 西班牙萨拉戈萨 (2019.9.10-2019.9.13)] 2019年第24届IEEE国际新兴技术与工厂自动化会议(ETFA) - 基于卷积神经网络的太阳能电池半自动质量检测

DOI：10.1109/ETFA.2019.8869359 出版年份：2019 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 太阳能电池的质量控制是生产过程中极为重要的环节。微小裂纹或连接失效可能导致电池日后性能下降，部分原因在于缺陷区域可能与活性区发生电性断开。目前实施该检测的技术之一是电致发光（EL）检测，该方法能获取电池的高分辨率图像，从而实现对缺陷的可视化无损检测。这种检测主要由经过培训的人工操作员完成。然而由于工作日长时间用眼导致疲劳，加之操作员的主观性差异，缺陷检测的准确性可能受到影响。为解决这一问题，本文提出一种基于卷积神经网络的方法，用于辅助操作员通过EL图像检测多晶硅太阳能电池表面缺陷。该方法能将电池分类为缺陷品与非缺陷品，并建议对缺陷电池进行复检，同时提供电池缺陷区域的分割图谱。为弥补数据集中图像样本不足的问题，采用滑动窗口将每块电池图像分割为多个区域，分别判定各区域是否存在缺陷，最终整合所有区域判定结果，生成显示电池缺陷区域的图像分割图。
作者： Julen Balzategui，Luka Eciolaza，Nestor Arana-Arexolaleiba，Jon Altube，Jean-Philippe Aguerre，I?naki Legarda-Ere?no，Aitor Apraiz
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

基于卷积神经网络，协助操作员通过电致发光（EL）图像检查多晶硅太阳能电池表面，将电池分类为有缺陷和无缺陷，并建议对有缺陷的电池进行复检。

研究成果

该方法在将太阳能电池分类为有缺陷或无缺陷时，实现了92%的召回率和85%的精确率。该方法还提供了缺陷的分割图，帮助操作人员识别有缺陷的电池以进行复检。未来的工作包括从更丰富的数据集中进行迁移学习，以及与其他神经网络类型进行分割比较。

研究不足

该方法需要大量数据进行训练，而所使用的数据集相对较小。缺陷分割的准确性可能受到滑动窗口大小和神经网络配置的影响。

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