1. 浙江财经大学信息管理与人工智能学院
2. 杭州电子科技大学自动化学院
纸质出版:2023
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林斌, 朱凌, 刘光宇, 等. 面向光伏电池片的高精度形态学检测方法[J]. 传感器与微系统, 2023,(9):113-115+120.
林斌, 朱凌, 刘光宇, 等. 面向光伏电池片的高精度形态学检测方法[J]. 传感器与微系统, 2023,(9):113-115+120. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2023)09-0113-03.
光伏电池片在焊接时对定位精度要求较高,针对电池片串焊过程中位置发生偏转问题,提出了高精度形态学检测方法。与传统的图像检测方法不同的是,形态学检测方法采用加权处理中心坐标策略。通过五栅多晶硅光伏电池片对形态学检测方法与传统方法进行性能比较。实验结果表明:该方法的性能优于传统方法,且在不同光照条件下也能够精确地检测出电池片的偏转角和中心坐标。
基于改进PSO算法的光伏发电系统MPPT控制策略[J]. 孙恺;刘光宇.传感器与微系统,2021(01)
基于改进点Hough变换的光纤探针微孔检测研究[J]. 刘强;韩京辉;刘咪;徐亦睿;廖广兰.传感器与微系统,2020(04)
基于机器视觉的精密零件同心度测量系统设计[J]. 朱革;潘帅嘉;余小雨;蒲治伟;陈凡.传感器与微系统,2020(04)
基于暗通道优先和Hough变换的雾天车道线识别算法[J]. 于升源;陈乐庚;蒙双;张向文.传感器与微系统,2020(01)
太阳能电池片的主栅线提取及缺陷检测方法研究[J]. 王伟;李强.西安工业大学学报,2015(04)
基于VisionPro的太阳能电池片定位与缺陷检测系统[J]. 李晨曦;袁红兵.机电一体化,2014(12)
基于图像传感器的太阳能电池片定位系统[J]. 吴振锋.电子工业专用设备,2014(07)
基于机器视觉的太阳能电池片位置误差检测[J]. 居玲.机械制造与自动化,2012(05)
基于数学形态学的图像边缘检测算法[J]. 刘清;林土胜.华南理工大学学报(自然科学版),2008(09)
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A probabilistic Hough transform[J]. Kiryati N.;Eldar Y.;Bruckstein A.M..Pattern Recognition,1991(4)
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