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基于涡流热成像与卷积神经网络的硅光伏电池缺陷智能分类

DOI：10.1109/TII.2019.2952261 期刊：IEEE Transactions on Industrial Informatics 出版年份：2019 更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要： 由于硅光伏（Si-PV）电池生产过程中的缺陷会严重影响光伏系统的正常发电，因此亟需对其进行检测。针对现有工业生产线中存在的缺陷检测效率低、检测数据少、检测误判率高等问题，本研究的主要目的是完成一种高效创新的硅光伏电池及组件缺陷智能分类方法。该方法旨在提高硅光伏电池的检测效率，确保硅光伏电池生产过程的安全性与可靠性，实现大批量硅光伏电池缺陷的检测与分类。首先建立了硅光伏电池的涡流热成像（ECT）系统；其次比较了主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）和非负矩阵分解（NMF）算法对热成像序列的处理效果；最后对比了LeNet-5、VGG-16和GoogleNet模型对硅光伏电池缺陷的分类性能。结果表明，所提出的方法成功应用于硅光伏电池缺陷的检测与分类。
作者： Bolun Du，Yigang He，Jiajun Duan，Yaru Zhang
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为完成一种高效且创新的硅基光伏电池及组件缺陷智能分类方法，提升硅基光伏电池的检测效率，确保硅基光伏电池生产过程的安全性与可靠性，并实现大批量硅基光伏电池缺陷的检测与分类。

研究成果

所提出的结合IRT与CNN的方法在硅光伏电池缺陷检测与自动识别中具有较高的应用潜力，为研究、测试、制造、服务及维护提供了可靠方法。GoogleNet模型在缺陷分类中表现出更优性能。未来工作可探索更深更宽的CNN架构以处理更复杂的缺陷特征。

研究不足

该研究聚焦于外部缺陷检测，尤其是表面划痕或表面杂质缺陷，在检测内部缺陷方面可能存在局限性。实验设置需要特定条件和设备，这可能限制其在某些工业环境中的适用性。

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