基于太阳能电池板表面花纹的分类识别系统

摘要：

在大规模生产太阳能电池板过程中,由于生产工艺的影响,部分电池板表面会产生颜色深浅不同的花纹(又称为晶花).用户常常要求厂家对不同花纹的电池板进行分类供应.为此,提出了一种人工智能分类识别系统.系统以太阳能电池板的表面花纹深浅程度为分类依据,对太阳能电池板进行分类识别.系统首先使用局部二值模式(LBP)算子作为分类特征,将电池板分为“有晶花”和“无晶花”两类,然后使用局部对比度作为分类特征,对“有晶花”一类细分为“强晶花”和“弱晶花”两类.为了满足生产线快速、准确分类的要求,系统使用了BP神经网络作为分类器.实验结果表明,分类系统速度快、准确率高,能够满足实际的生产线需求.

关键词：太阳能电池板、局部二值模式、局部对比度、BP神经网络

所属期刊栏目：32

分类号：TM914.4

在线出版日期：2018-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：52-56