作者单位
摘要
南京航空航天大学 电子信息工程学院,江苏南京211106
太阳能电池片(Photovoltaic, PV)表面缺陷检测是光伏组件生产中不可或缺的流程。基于机器视觉的自动缺陷检测方法因其高精度、实时性、低成本等优点得到了广泛应用。本文综述了基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方法的研究进展。首先,阐述了太阳能电池片表面成像方式,列举了典型缺陷类型。然后重点分析了基于传统机器视觉算法及基于深度学习算法进行太阳能电池片表面缺陷检测的原理。将传统机器视觉算法分为图像域分析法、变换域分析法进行综述;从无监督学习、有监督学习和弱监督及半监督学习三个方面分别概述了近几年来基于深度学习的太阳能电池片表面缺陷检测的研究现状。对太阳能电池片表面缺陷检测各种典型方法进一步细分归类和对比分析,总结了每种方法的优缺点。随后,介绍了9种太阳能电池片表面缺陷图像数据集及缺陷检测性能评价指标。最后,系统总结了太阳能电池片缺陷检测常见的关键问题及其解决方法,对太阳能电池片表面缺陷检测的未来发展趋势进行了展望。
太阳能电池 缺陷检测 机器视觉 深度学习 检测网络 solar cells defect detection machine vision deep learning detection network 
光学 精密工程
2024, 32(6): 868
作者单位
摘要
1 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁 葫芦岛 125105
2 沈阳理工大学自动化与电气工程学院,辽宁 沈阳 110159
深度学习 特征融合 太阳能电池 缺陷分类 缺陷检测 deep learning feature fusion solar cells defect classification defect detection 
光电工程
2024, 51(1): 230292
作者单位
摘要
1 南昌航空大学轻合金加工科学与技术国防重点学科实验室,江西 南昌 330063
2 南昌航空大学工程训练中心,江西 南昌 330063
3 江西宝航新材料有限公司,江西 南昌 330200
采用激光选区熔化成形了Inconel 625合金试样,研究了激光功率和扫描速度对合金孔隙的影响,制备了存在大尺寸圆形孔隙缺陷(key-hole模式下)、小尺寸圆形孔隙缺陷(conduction模式下)和不规则孔隙缺陷的拉伸试样,通过815 ℃高温拉伸试验探讨了孔隙类型对合金抗拉强度及塑性的影响。结果表明:孔隙类型对合金815 ℃高温抗拉强度及塑性有较大影响。其中,不规则孔隙缺陷试样的高温抗拉强度为374 MPa,塑性为5%;大尺寸圆形孔隙缺陷试样的高温抗拉强度为364 MPa,塑性为31%;小尺寸圆形孔隙缺陷试样的高温抗拉强度为363 MPa,塑性为37%。当不规则孔隙向小尺寸圆形孔隙转变时,高温抗拉强度约降低3%;当大尺寸圆形孔隙向小尺寸圆形孔隙转变时,高温塑性约提升19%。在各类815 ℃高温拉伸试样断口纵截面中均发现了大量的沿晶界扩展的高温失塑裂纹,这是合金失塑的主要原因。孔隙缺陷处的位错塞积造成较大的应力集中,阻挡了位错滑移和合金的塑性变形,使合金更易发生断裂。
激光技术 激光选区熔化 Inconel 625合金 孔隙缺陷 高温失塑行为 
中国激光
2024, 51(10): 1002323
蒋仕飞 1,2张兆国 1,3王法安 3,*解开婷 1,3[ ... ]李治 2
作者单位
摘要
1 昆明理工大学 机电工程学院, 云南 昆明 650500
2 云南烟草机械有限责任公司, 云南 昆明 650000
3 昆明理工大学 现代农业工程学院, 云南 昆明 650500
为实现包装盒纸质基底层和透明膜层缺陷的同步检测,开展了对纸和膜缺陷的同步成像研究。首先,分别建立了标准球面积分光场、椭球面积分光场和弧面积分光场模型,并利用COMSOL Multiphysics 5.6对3类光场进行射线仿真,对比分析了球面积分光场下射线角度均匀性及辐照均匀性,通过正交仿真优化椭球面积分光场参数;其次,在椭球面积分光场环境、亮场前打光环境、暗场前打光环境下对包装盒成像。与此同时,对包装盒的油污、抵触、开口、泡皱、破损5项常见缺陷依次进行物理检测和机器视觉检测,验证缺陷成像的有效性。试验结果表明,在椭球面积分光场下成像,图像对纸质基底层缺陷特征、透明膜层缺陷特征均有较好的呈现效果,图像上油污、抵触、开口、泡皱、破损的物理检出率分别为96.2%、92.5%、100%、95%、92%,异常检出率分别为98.6%、97.5%、100%、100%、98.4%,缺陷类别检出率分别为97.6%、96%、100%、97%、96%。研究结果表明,椭球面积分光场光路角度和辐照强度均匀,覆透明膜包装盒的缺陷特征呈现清晰,满足工业生产的检测要求。
光路仿真 透明膜成像 球面积分光场 缺陷特征成像 视觉检测 COMSOL Multiphysics 5.6射线仿真 optical path simulation transparent film imaging spherical integrated light field defect feature imaging visual inspection COMSOL Multiphysics 5.6 ray simulation 
中国光学
2024, 17(2): 354
作者单位
摘要
深圳信息职业技术学院 信息与通信学院, 广东 深圳  518172
温度是表征物理化学性质的最基本参数之一,精确的温度测量对于现代科学技术发展起着至关重要的作用。传统基于稀土离子热耦合能级对(TCLs)能量传递的荧光温度传感器因TCLs之间能量差的限制存在测温灵敏度低及信号区分困难等问题。为寻求更优的解决方案,本研究探索了氧空位缺陷发光在荧光温度传感器领域的应用前景。本文通过高温固相法合成了BaMgSiO4陶瓷,由于在高温烧结过程中有少量Ba2+和Mg2+蒸发,陶瓷中会产生氧空位以保持材料电中性。这些氧空位所形成的缺陷能级在332 nm紫外光激发下,发射出372,400,527 nm三种波长的发射光。这三种发射光强度对温度有着不同的敏感性,使得其能够良好应用于荧光温度传感领域。其中,I372I527组成的温度传感系统相对测温灵敏度在298 K时为2.90%·K-1,高于传统TCLs荧光温度传感器的测温灵敏度,突破了TCLs温度传感器的灵敏度天花板。另外,由于372 nm和527 nm波长相差较大,使得BaMgSiO4陶瓷有着室温下绿光发射到458 K高温下蓝光发射的显著变化,实现了温度监控可视化。因此,BaMgSiO4陶瓷因其独特的氧空位缺陷发光特性,为开发荧光温度传感器提供了一种高精度和可视化的新选择,为荧光温度探测技术提供了一条新思路。
氧空位缺陷发光 荧光温度传感材料 能量传递 可视化 luminescence from oxygen vacancy defects fluorescence temperature sensors energy transfer visualization 
发光学报
2024, 45(2): 308
作者单位
摘要
广东工业大学 机电工程学院,广东广州510006
针对单可见光或单红外条件下的IC器件表面缺陷对比度不足,缺陷检测精度低的问题,提出多光谱图像融合的IC器件表面缺陷检测方法。针对IC器件可见光与红外图像配准中存在尺度不一致和对比度反转问题,引入拉普拉斯金字塔和特征描述符重组策略改进ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)图像配准算法。在图像配准的基础上,提出NSST_VP图像融合方法,以非下采样剪切波变换(Non-Subsample Shearlet Transform, NSST)得到红外图像和已配准可见光图像的低频和高频子带,对低频子带采用视觉显著图(Visual Significance Map, VSM)加权融合规则,高频子带则采用自适应脉冲耦合神经网络(PA- Pulse Coupled Neural Network, PA-PCNN)决策融合规则,进而通过NSST逆变换得到高质量多光谱融合图像。最后,将融合图像输入YOLOv8s模型进行检测。实验结果表明,改进ORB的图像配准平均精度为87.8%,比ORB图像配准精度提高了62%,NSST_VP图像融合算法在主观视觉效果和客观评价指标上均有所提高。在缺陷检测实验中,NSST_VP融合方法的均值平均精度(mean Average Precision, mAP)达到83.15%,比单可见光、单红外缺陷图像检测的mAP分别提高了22.97%,28.31%,比双树复小波变换融合、曲线变换融合、非下采样轮廓波变换融合方法的mAP分别提高了13.14%,15.01%,20.35%。
缺陷检测 IC器件 多光谱图像融合 图像配准 非下采样剪切波变换 YOLOv8s defect detection IC device multispectral image fusion image registration non-subsample shearlet transform YOLOv8s 
光学 精密工程
2024, 32(5): 740
董英杰 1石海婷 1,*王硕 1闵春英 2[ ... ]徐志伟 1,**
作者单位
摘要
1 天津工业大学纺织科学与工程学院 天津 300387
2 江苏大学材料科学与工程学院高分子材料研究学院 镇江 212013
本研究通过γ辐照与氮掺杂协同调控改性制备石墨炔,将二维石墨炔转变为一维管状结构并作为基底负载铁纳米粒子用于燃料电池阴极氧化还原反应(ORR)。运用扫描电镜、X射线衍射、拉曼光谱、等温氮气吸附和其他表征手段,对制备出的复合材料的表面形貌、元素组成、结晶结构、缺陷程度等进行了表征分析。在碱性溶液中,采用循环伏安测试、线性扫描伏安测试、电化学交流阻抗谱测试等电化学测试方法分析制备催化剂的ORR性能、动力学以及稳定性。结果表明:经γ射线辐照后,氮掺杂石墨单炔负载铁纳米粒子(NGY-Fe)催化剂具有更大的比表面积(411.3 m2/g)和多级孔结构,利于暴露出活性中心,O2渗透屏障也有所下降,NGY-Fe的ORR活性显著提高,尤其是在稳定性与耐甲醇性上远优于市售的商业Pt/C催化剂。
γ辐照 缺陷 催化 石墨单炔 掺杂 γ-ray irradiation Defects Catalysis Graphyne Dope 
辐射研究与辐射工艺学报
2024, 42(1): 010201
作者单位
摘要
1 天津工业大学纺织科学与工程学院 天津 300387
2 天津金发新材料有限公司 天津 300000
通过γ射线辐照技术引入“自掺杂”缺陷,优化硬碳层间尺寸和孔结构。通过扫描电镜、X射线衍射、拉曼光谱、等温氮气吸脱附等方法探究了吸收剂量对硬碳层间距与内部缺陷、无序结构的影响;通过恒电流充/放电研究了材料的电化学性能。结果表明:较低剂量辐照会提升硬碳表面结晶度,而随着吸收剂量的增加,硬碳无序结构增多,辐照后硬碳电化学性能得到明显改善。在140 kGy剂量辐照下,硬碳呈现出425.343 m2/g的高比表面积,硬碳在30 mA/g能够提供300 mAh/g的储钠容量,在1 A/g大电流密度容量仍然保持在195 mAh/g,对比未辐照处理的硬碳,电极容量提高了3倍,并且在大倍率充/放电过程中保持优良的稳定性能。这项工作为设计先进的纳米材料及缺陷工程在储能领域的应用提供了新的途径和思路。
γ射线 辐照 硬碳 缺陷 层间尺寸 储钠性能 γ-Ray Irradiation Hard carbon Defects Interlayer spacing Sodium storage properties 
辐射研究与辐射工艺学报
2024, 42(1): 010202
张勇 1王鹏 2,*吕志刚 1,3邸若海 1[ ... ]李亮亮 3
作者单位
摘要
1 西安工业大学 电子信息工程学院,陕西 西安 710021
2 西安工业大学 发展规划处,陕西 西安 710021
3 西安工业大学 机电工程学院,陕西 西安 710021
为解决X射线底片焊缝缺陷分割精度不高、边界信息模糊的问题,本文提出一种改进的Dilated_Pooling_Unet(DP_Unet)网络分割模型。首先,在上下采样间加入编解码信息提取模块DP_block,旨在下采样后最大限度地保留原始缺陷语义信息及减少连续卷积与池化操作造成的损失;然后,在模型中添加GAM注意力机制重点关注焊缝缺陷部分,有效提升缺陷特征通道的学习能力,降低背景噪声影响;最后,提出一种融合二元交叉熵和DiceLoss的混合损失函数,用于解决网络训练时不均衡的正负类数据问题。实验数据集由公开数据集GDX-ray缺陷数据集组成。实验结果表明,本文所提方法在GDX-ray数据集上有较好表现,Dice值达到了93.45%,与基线算法相比均有显著提高。该方法具有良好的分割性能,优于传统的分割算法,有效提高了底片焊缝缺陷分割精度。
焊接检测 缺陷分割 DP_Unet 注意力机制 welding detection defect segmentation DP_Unet attention mechanism 
液晶与显示
2024, 39(1): 59
作者单位
摘要
1 河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津 300130
2 河北省控制工程技术研究中心,天津 300130
针对光伏(PV)电池缺陷检测中存在的数据不均衡、缺陷尺度不一和背景纹理复杂多变等因素导致的误检、漏检问题,提出一种基于YOLOv8的缺陷检测算法YOLOv8-EL。首先,使用GauGAN进行数据增强,处理数据集的类内和类间不均衡的问题,提高模型泛化能力,降低模型过拟合的风险;其次,在主干网络和特征融合网络之间嵌入上下文聚合模块,自适应地融合不同层次的语义信息,对齐局部特征,减少微小微弱缺陷信息的丢失,抑制无关背景信息的干扰;最后,构建多注意力检测头以替换解耦头,引入不同的注意力机制细化分类和定位任务,提取空间和通道层面上的关键信息,减少特征混淆。实验结果表明,该模型在扩充后的PV电池EL数据集上的平均精度达到89.90%,模型参数量为13.13×106,在提升精度的基础上兼顾了后续部署时轻量化的要求。在PASCAL VOC数据集上进行泛化性实验,证明了改进算法的泛化性能。
缺陷检测 YOLOv8 生成对抗网络 特征融合 注意力机制 解耦头 
激光与光电子学进展
2024, 61(8): 0812008

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!