基于支持向量机分类策略的多晶硅电池片色差检测

摘要：

针对复杂颜色和纹理特征条件下,多晶硅电池片上的色差检测问题,提出了一种基于支持向量机分类策略的多晶硅电池片色差检测方法.首先对预处理后电池片图像进行颜色模型转换和通道分离,利用Otsu方法对单通道图像进行阈值分割处理,并计算各阈值图像的区域对比度,然后根据区域对比度情况选择合适的阈值图像,利用阈值图像所提供的信息提取图像特征;最后使用支持向量机分类器来判别电池片是否存在色差缺陷.实验结果表明提出的色差检测算法可以实现多晶硅电池片色差高效检测,色差缺陷检测的准确度、误检率和检测时间分别达到96.88％,5％和109 ms.

关键词：计量学、多晶硅电池片、色差检测、图像分割、区域对比度、机器视觉、支持向量机分类

所属期刊栏目：40

分类号：TB96;TP391.41(计量学)

资助基金：国家自然科学基金516Q5422;河北省自然科学基金E2017203156,E2017203372;秦皇岛市科学技术研究与发展计划201801B003

在线出版日期：2019-12-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1013-1019