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摘要
太阳能电池片在生产过程中，因工序或材料原因会导致其存在缺陷。基于光致发光成像原理，提出了一种基于背景评估的太阳能电池片图像增强方法，以及一种基于形态特征和HOG特征融合的缺陷识别方法。首先分析了电池片缺陷的形态和位置特点，提出了缺陷两步分割法，对分割的缺陷提取多方向HOG特征，采取拉普拉斯特征映射法对HOG特征进行降维；然后融合长宽比、圆形度等形态特征；最后针对支持向量机（support vector machines,SVM）中的核函数和惩罚因子，采用粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）加以优化，改善了缺陷分类效果。应用所确立的算法对50幅图像进行检测，分类识别的准确率最高可达98.3%。将新算法与传统的SVM算法以及Le-Net网络等进行对比，可知新算法具有较高的识别准确率。
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