基于RPCA的太阳能电池片表面缺陷检测

摘要：

目前太阳能电池片生产过程中的缺陷检测主要由人工完成,费时费力,容易受主观因素的影响.文中提出了一种基于RPCA(Robust Principal Component Analysis,RPCA)的太阳能电池片表面缺陷检测方法.该方法对图像矩阵进行变换,使之分解成无缺陷的低秩矩阵图像和有缺陷的稀疏矩阵图像.通过凸优化的方法,分别最小化上述两个矩阵的核范数和1范数,从而使矩阵得以有效快速地分解.同时,文中分别对优化的两种算法:加速逼近梯度(Accelerated Proximal Gradient,APG)法和非精确增广拉格朗日乘子(Inexact Augmented Lagrange Multiplier,IALM)法,在太阳能电池片缺陷检测的计算时间和迭代次数方面进行了比较.最后通过大量实验,证明了上述方法在检测太阳能电池片表面缺陷的可行性和有效性.

关键词：RPCA、缺陷检测、APG法、IALM法

所属期刊栏目：36

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61070113资助 The research is supported by the National Natural Science Foundation of China Grant 61070113

在线出版日期：2013-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1943-1952