视觉检测两类。其中，前者受经验和基于太阳电池片表面所具有的周期性结构特点，本文提出种基于欠定方程的太阳电池片表面缺陷检测算法。考虑到太阳电池片表面有较粗的主栅线与密集平行的副栅线，而主栅构建小波域内欠定方程。记经列筛选后所保留下的子矩阵分别为ẊḂ，则有公式对式等号左右两边取前行，可得欠定方程公式式中，和线型缺陷斑点型缺陷检测时均具备有效性。筛选缺陷所在列。由于图像的大部分能量集中在低频区域，表示的是灰度变化缓慢的特性即低频部分，而灰度发生骤变的部分对应于。因此，获得幅度谱后，利用法则得到图像矩阵的有效带宽，获取有效带宽内各列能量后，按照维聚类算法，将其依据大小分类，完成缺陷所在列的筛选。太阳电池片表程公式式中，和Ḃ和Ḃ的前行。记小波反变换基为，则式可改写为公式式中即为Ẋ的各列在维造成误判。与现有算法相比，本文所提算法仅需简单的预处理，且无需估算经验阈值，因而能适应不同厂家电池片缺陷检测。太阳电池片表面数字图像基于欠定方程的缺陷检测太阳电池片表面数字图像基于欠定方程的缺陷检测算法研究工程数学论文谱中的高频部分，。因此，获得幅度谱后，利用法则得到图像矩阵的有效带宽，获取有效带宽内各列能量后，按照维聚类算法，将其依据大小分类，完成缺陷所在列的筛陷列在小波域中的投影系数的欠定方程，然后通过内积比较确定各高频系数中的大值所在位置，进而实现对图像缺陷点的检测。数值实验表明，该算法在应用于太阳电池片表面法研究工程数学论文。基于太阳电池片表面所具有的周期性结构特点，本文提出种基于欠定方程的太阳电池片表面缺陷检测算法。考虑到太阳电池片表面有较粗的主栅线与数字图像基于欠定方程的缺陷检测算法研究工程数学论文。摘要针对太阳电池片表面数字图像，提出种基于欠定方程的缺陷检测算法。该算法基于维傅里叶变换，构建关于波变换域内的投影系数。筛选缺陷所在列。由于图像的大部分能量集中在低频区域，表示的是灰度变化缓慢的特性即低频部分，而灰度发生骤变的部分对应于频谱中的高频部分算法研究工程数学论文。构建小波域内欠定方程。记经列筛选后所保留下的子矩阵分别为ẊḂ，则有公式对式等号左右两边取前行，可得欠定集平行的副栅线，而主栅线背景值单，其上缺陷较易检测，本算法主要针对主栅线以外部分如图所示进行检测，该部分的缺陷往往具有细微性和隐秘性，仅依靠人工或常规算法太阳电池片表面数字图像基于欠定方程的缺陷检测算法研究工程数学论文痕作为背景剔除，增大误检率。另外，考虑到不同厂家电池片的平行栅存在区别，经验阈值需要相应估算，给使用带来不便。太阳电池片表面数字图像基于欠定方程的缺陷检测键因素。此外，电池片的图像采集受光线影响较大，给缺陷的识别造成定的困难。为去除这些影响，常用的时域频域以及小波域等检测方法都需引入预处理技术，如算法。对图像各列离差标准化，即列中各元素该列最小值该列最大值最小值。目前常用的检测手段分为人工检测和机器视觉检测两类。其中，前者受经验和主观因素影响较大，因此理技术，如算法变换归化和频率域滤波，等。但是，这些技术都是通过对图像变换后的数据设置经验阈值以达到去除光照及平行栅的影响，不可避免地增加了观因素影响较大，因此机器视觉检测逐渐成为主流。然而，由于太阳电池片表面有密集的平行栅线分布，而缺陷又具有细微性和隐秘性的特点，在机器视觉领域，算法就成为能背景值单，其上缺陷较易检测，本算法主要针对主栅线以外部分如图所示进行检测，该部分的缺陷往往具有细微性和隐秘性，仅依靠人工或常规算法易造成误判。与现有算法相Ḃ和Ḃ的前行。记小波反变换基为，则式可改写为公式式中即为Ẋ的各列在维小波变换域内的投影系数