跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(216.73.216.226) 您好!臺灣時間:2026/08/08 10:01
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

: 
twitterline
研究生:陳靚
研究生(外文):Chen, Ching
論文名稱:應用影像辨識於太陽能電池瑕疵與分類
論文名稱(外文):Applying Image Recognition on Solar Cell Defects Inspection and Classification
指導教授:王在德
指導教授(外文):WANG, TZAI-DER
口試委員:任恒毅陳世興蘇家輝王在德
口試委員(外文):Jen, HenyiChen, Shih-HsinSu,Ja-HwungWANG, TZAI-DER
口試日期:2019-07-04
學位類別:碩士
校院名稱:正修科技大學
系所名稱:資訊管理研究所
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2019
畢業學年度:107
語文別:中文
論文頁數:65
中文關鍵詞:基因演算法斑點檢測OpenCV
外文關鍵詞:Genetic AlgorithmSimpleBlobDetectorOpenCVSolar cell fault detection
相關次數:
  • 被引用被引用:8
  • 點閱點閱:563
  • 評分評分:
  • 下載下載:153
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:1
太陽能產業隨著人們對自然能源的重要性更暸解也跟著提高。太陽能電池靠著吸取太陽光產生電能,這是一個正常電池的運作。當電池出現瑕疵時會造成轉換效率減弱並最終縮短壽命。生產的電池出貨時需要進行檢測,確定晶圓上無影響電池效率的瑕疵。傳統的人工目測方式檢測不僅耗工時、人力; 長時間工作下還會出現疲乏造成的誤判或判斷標準變化的情況。有鑑於此,本研究發展了一套自動化對電池晶圓相片上成現的瑕疵辨識與分類之系統,進而希望能夠減少人工需要檢測的影像數量。本研究會先做有瑕疵判斷找出明顯瑕疵的晶圓及無法判斷為有瑕疵的晶圓、再做無瑕疵判斷找出明顯無瑕疵的晶圓及無法判斷為無瑕疵的晶圓。判斷完成後晶圓可分為明顯有瑕疵、明顯無瑕疵及必須人工檢測等三個集合,如此可減少晶圓檢測之人力耗損。
本研究中應用OpenCV的影像處理函數對影像中的特徵處理後; 在應用OpenCV的斑點檢測法 (SimpleBlobDetector)來對影像中特徵進行辨識並分類。為了讓斑點檢測法的辨識能夠更精準,本研究利用基因運算法進行參數最佳化,利用訓練資料分類精確度為最佳化目標,找出斑點檢測法辨視影像特徵的最佳參數。
經本研究結果顯示,有瑕疵判斷的正確率可達100%,而無瑕疵判斷的正確率可達96%,代表本研究發展之系統確實可有效減少人力檢測晶圓的數量。

The natural energy is so important so that the solar power industry and light-electricity conversion devices are developed fast during these days. For all products in this field, solar cell is the most important device which generates electricity by drawing sunlight and sometimes store the electricity to a normal battery. The faults on the surface of solar cell leads to the light-electric conversion efficiency decreased of the solar cell and to eventually shorten the battery life. Traditional manual detection in manufacturing solar cell consumes labor and manpower since it is applied by visible checking. There are some disadvantages of manual detection so that we developed a two-process model for automatic identification and classification to for checking the faults on the surface of solar cells in order to reduce the number of images necessary for manual detection. The first process of this model is responsible for identifying the obvious faulty image of the solar cell and the second one is responsible for classifying normal cell. Both processes will be trained by the classified training set of images. While the suitably classifying model of these two processes is established, the testing data set will be applied for verification of their classification accuracy. In the research, OpenCV's image processing function is applied to implement preprocess before classification on the image sets. SimpleBlobDetector, one of OpenCV's spot detection methods, is applied in this research to identify and classify the features in image sets. In order to improve the precision of the detection on faulty images, we used Genetic Algorithms to optimize the parameters for the image feature detection of SimpleBlobDetector.
The first process can classify obvious faulty image entirely. The identification of the normal image through the second process achieve 96. We can conclude that this two-process model can classify most image correctly and leave only small amount of images necessary for manual detection,thus it reduced the consumption of manpower.

中文摘要
ABSTRACT
致謝
目錄
表目錄
圖目錄
第一章 緒論
1.1 研究背景與動機
1.2 研究目的
1.3 研究架構
1.4 研究範圍
第二章 文獻回顧
2.1 影像辨識
2.2 OpenCV
2.3 人工智慧影像辨識
2.4 瑕疵檢測
2.5 太陽能電池製造中瑕疵造成原因與檢測方法
2.6 太陽能電池介紹
2.7 最佳化分類
2.8 RapidMiner
2.9 基因運算法
第三章 研究方法
3.1 研究架構
3.2 影像前處理
3.3 影像檢測流程
3.4 斑點檢測
3.5 基因運算法
第四章 研究結果
4.1 資料集
4.2 基因運算法參數設定
4.3 分類指標
4.4 辨識結果與分析
第五章 研究結論
5.1 結論
5.2 研究貢獻
5.3 未來研究方向
參考文獻


中文部分:
[1].王憲保、李洁、姚明海、何文秀、錢沄濤(2014),基於深度學習的太陽能電池片表面缺陷檢測方法,模式識別與人工智能,第二十七卷,第六期,頁518-523
[2].吳易錡,太陽能晶片表面瑕疵檢測,聖約翰科技大學自動化及機電整合研究所碩士論文,2011
[3].吳聲柏,應用影像處理與類神經網路於高功率發光二極體透鏡之缺陷檢測,臺灣科技大學,2011
[4].林志威,應用模糊理論於太陽能電池基板污點檢測,逢甲大學資訊電機工程碩士在職專班碩士論文,2010
[5].柳長志, 玻璃面板瑕疵之影像檢測,崑山科技大學電機工程系碩士論文,2015
[6].胡雅涵、黃正魁、楊承翰(2014),以基因演算法為基礎建立自動化文件分類模式,資訊管理學報,第二十一卷,第三期,頁305-340
[7].高祥恩,多晶矽太陽能電池之表面瑕疵檢測,中華大學機械工程學系碩士論文,2008
[8].梁俊傑,DVD與VCD光碟表面瑕疵檢測系統之開發,國立屏東科技大學機械工程系碩士論文,2002
[9].陳恩宏,彩色濾光片MURA瑕疵之自動化檢測,義守大學工業工程與管理學系碩士學位論文,2006
[10].曾彥馨,應用機器視覺於TFT面板之表面瑕疵檢測與分類,元智大學工業工程與管理學系碩士論文,2003
[11].黃思博,應用自動化光學檢測技術於TFT-LCD模組瑕疵辨識系統之開發與研究,臺灣科技大學,2013
[12].葉孟吉,智慧型彩色濾光片瑕疵辨識系統,義守大學工業工程與管理學系碩士學位論文,2005
[13].劉邦俊,太陽能電池板的瑕疵檢測,逢甲大學自動控制工程學系學士班專題論文,2010

網頁部分:
[14].插值法(內插與外插)。檢自:http://boson4.phys.tku.edu.tw/numerical_methods/nm_units/interpolation_n_extrapolation_intro_n_polynomial.htm
[15].Jerry技術分享區(2012)。基因演算法(二) 交配。檢自:http://jerryyang-wxy.blogspot.com/2012/06/genetic-algorithm-part-ii-crossover.html
[16].Edisonx(2012)。基因演算法概念細說(1)-編解碼。檢自:https://edisonx.pixnet.net/blog/post/90563824-%5Bga%5D-基因演算法概念細說-(i)—編解碼
[17].學習堅持堅持學習(2013)。GA基因演算法。檢自:https://dotblogs.com.tw/dragon229/2013/01/03/86692
[18].阿洲的程式教學(2015)。影像尺寸改變(resize)。檢自:http://monkeycoding.com/?p=609
[19].阿洲的程式教學(2015)。影像平滑(blur、GaussianBlur)。檢自:http://monkeycoding.com/?p=570
[20].Satya Mallick(2015)。Blob Detection Using OpenCV。檢自:https://www.learnopencv.com/blob-detection-using-opencv-python-c/
[21].Lionking(2015)。最佳化演算法(Optimization Algorithm) 的使用與誤用。檢自:https://shininglionking.blogspot.com/2015/09/optimization-algorithm.html
[22].IT技術(2016)。圖像型態學概要。檢自:https://www.itread01.com/articles/1476621922.html
[23].Denny(2017)。simpleblob detector 斑點檢測。檢自:https://blog.csdn.net/jaych/article/details/62947714
[24].YC Chen(2017)。如何辨別機器學習模型的好壞。檢自:https://www.ycc.idv.tw/confusion-matrix.html
[25].Greensolver(2017)。The five most common problems with solar panels。檢自:https://blog.greensolver.net/en/the-five-most-common-problems-with-solar-panels/
[26].蕭佑和(2017)。勢在必行淺談台灣太陽能產業。檢自:https://meethub.bnext.com.tw/勢在必行,淺談台灣太陽能產業|大和有話說/
[27].昊青股份有限公司(2019)。統計與經濟分析軟體。檢自:https://www.sciformosa.com.tw/rapidminer.php?tid=811
[28].OpenCV(2019)。Cv::SimpleBlobDetector class Reference。檢自:https://docs.opencv.org/3.4/d0/d7a/classcv_1_1SimpleBlobDetector.html
[29].元晶太陽能科技(2019)。太陽能電池產品。檢自:http://www.tsecpv.com/zh-tw/product/battery
[30].Wikipedia(2019)。图像缩放。檢自:https://zh.wikipedia.org/wiki/图像缩放
[31].OpenCV Documentation(2019).Image Filtering.檢自:https://vovkos.github.io/doxyrest-showcase/opencv/sphinxdoc/enum_cv_MorphShapes.html


QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top