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基于数字图像处理的多晶硅衬底晶畴轮廓检测与优化

作　者: 王丹
导　师: 阎志军
学　校: 南京航空航天大学
专　业: 光学工程
关键词: 多晶硅衬底结晶度检测图像分块边缘提取边缘拼接
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 2次
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内容摘要

太阳能电池组件是光伏发电技术的核心器件，它的质量直接影响着整个光伏发电系统的质量和成本。由于多晶硅兼具单晶硅和非晶硅太阳能电池的优点，故多晶硅硅片在太阳能电池产业中被广泛作为衬底使用。多晶硅衬底的结晶度直接影响太阳能电池的光电转换效率，因此硅片的结晶度是衡量衬底质量的重要指标。传统的多晶硅衬底结晶度检测采用抽样进行人工目测的方法，该方法必然会因为工作者长期用眼疲劳、个人经验等人为因素的干扰而导致检测过程中出现错误，且抽检仅可以检测一部分产品，无法对所有衬底进行常规检测。为了避免人工抽检的不足，我们尝试一种基于图像识别的多晶硅结晶度机器自动检测技术。在本文中，我们通过多次实验，确定了采用图像分块、提取边缘、边缘拼接的技术路线，最终统计出硅片晶畴区域的数量和面积，结合相应的标准完成结晶度的检测。我们根据硅片晶畴区域的大小将原始图像分成大小相等的若干子块，有利于克服光照不均对后期图像处理的影响；在每一个子块内利用改进的双峰法结合最大类间方差法（Otsu法）进行图像分割，此方法可自动确定分割阈值的个数，并自动确定分割阈值的准确取值，是机器自动检测技术的基础；再利用Sobel算子对分割后的图像进行边缘提取并细化，通过尝试数学形态学方法和蚁群算法等边缘拼接方法后，采用改进的边缘拼接算法实现自适应地寻找端点和边缘点，将图像中边缘断开部分拼接起来，形成连续的闭合区域，为统计图像中的晶畴区域数量和面积提供保证。实验结果表明，本文设计的整体算法框架可以满足自适应检测的要求，方法的简洁性和自适应特性为整幅图像的在线自动处理奠定了基础，经过进一步优化，将可投入实际应用。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-10
第一章绪论  10-15
  1.1 研究背景  10-11
  1.2 研究现状  11-12
  1.3 课题内容  12-13
  1.4 论文安排  13-15
第二章多晶硅图像的预处理  15-19
  2.1 图像亮度归一化  15-16
  2.2 二次选择性滤波处理  16-18
  2.3 本章总结  18-19
第三章基于改进双峰法与 Otsu 法的图像分割  19-33
  3.1 Otsu 法图像分割方法  19-25
    3.1.1 单阈值分割方法  19-21
    3.1.2 多阈值分割方法  21
    3.1.3 多阈值分割方法的推广  21-24
    3.1.4 实验结果及分析  24-25
  3.2 结合双峰法的 Otsu 法的阈值分割  25-32
    3.2.1 双峰法  25-26
    3.2.2 Otsu 法的改进  26-30
    3.2.3 结合双峰法的 Otsu 法的自适应分割算法  30-32
  3.3 本章总结  32-33
第四章基于梯度的图像边缘拼接  33-43
  4.1 基本算法简介  33-35
    4.1.1 膨胀算法  33-34
    4.1.2 蚁群算法  34
    4.1.3 梯度算法  34-35
  4.2 改进算法介绍  35-42
    4.2.1 自适应形态学膨胀算法  35-36
    4.2.2 改进蚁群算法  36-37
    4.2.3 基于梯度的边缘拼接算法  37-39
    4.2.4 实验结果及分析  39-42
  4.3 本章总结  42-43
第五章总结与展望  43-45
  5.1 主要工作  43
  5.2 进一步的工作展望  43-45
参考文献  45-48
致谢  48-49
攻读硕士学位期间论文发表情况  49

基于数字图像处理的多晶硅衬底晶畴轮廓检测与优化

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