【摘 要】
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随着世界能源匮乏问题日益尖锐,各国把目光投向了新能源,其中太阳能作为可再生能源更吸引了世界各国的注意。但是,作为发电载体的太阳能电池,由于生产技术的限制,常常导致电池片表面产生各种缺陷。在电池片的表面缺陷分类中,传统视觉分类方法需要人为提取样本特征,分类速度慢,分类准确率不高,无法满足企业生产需求。因此需要研发一种快速、高效、无损的太阳能电池片缺陷分类方法。本文以电池片电致发光（EL）图像为研究对
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随着世界能源匮乏问题日益尖锐,各国把目光投向了新能源,其中太阳能作为可再生能源更吸引了世界各国的注意。但是,作为发电载体的太阳能电池,由于生产技术的限制,常常导致电池片表面产生各种缺陷。在电池片的表面缺陷分类中,传统视觉分类方法需要人为提取样本特征,分类速度慢,分类准确率不高,无法满足企业生产需求。因此需要研发一种快速、高效、无损的太阳能电池片缺陷分类方法。本文以电池片电致发光（EL）图像为研究对象,研究一种基于卷积神经网络（CNNs）模型融合的太阳能电池片缺陷的高准确度分类方法,为研发基于EL的太阳能电池片缺陷自动分类系统运用于实际生产检验中提供理论与技术基础。本文研究内容如下:（1）研究分析三种经典卷积神经网络Le Net-5、Alex Net、Goog Le Net模型的组成结构及特征提取的原理,针对模型的网络结构、激活函数以及参数更新算法进行改进,解决了目前三个模型在太阳能电池片缺陷数据集上存在的训练速度慢、权重参数多、分类精度低等问题。（2）深入研究了基于相关熵准则、基于特征融合以及基于Stacking的三种模型融合方法,分别就三种模型融合方法实现了对改进的Le Net-5、改进的Alex Net、改进的Goog Le Net三种网络模型的有效融合,并进一步完成了算法流程的设计实现。（3）通过数据增强方法构建了太阳能电池片缺陷数据集,借助Tensor Flow2.0框架构建电池片缺陷分类软件系统,对本文提出的三种模型融合方法的缺陷分类效果实施了对比试验。结果表明,基于特征融合的模型融合分类方法精度最高,可以达到97.46%,满足企业对电池片自动化分类的精度要求。
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