晶体硅太阳电池电致发光缺陷检测与MATLAB图像识别研究

"这篇毕业论文主要探讨了晶硅太阳电池的电致发光研究以及利用Matlab进行缺陷电池的数字图像识别。论文分为三个主要部分，首先介绍了电致发光原理及其在检测晶体硅太阳电池隐性缺陷中的应用，然后分析了缺陷对电池性能的影响，最后详细阐述了基于Matlab的图像处理技术，实现缺陷的自动化识别和量化评估。" 这篇上海交通大学硕士学位论文深入研究了晶硅太阳电池的电致发光现象，这是一种通过红外检测发现电池内部隐形缺陷的有效方法。电致发光（EL）是当电子和空穴在半导体材料中复合时释放能量的一种形式，常用于检测太阳电池的内部结构和缺陷。通过对比EL图像与可见光下的电池图像，可以清晰地揭示出隐裂、断栅、电阻不均匀和花片等问题，这些在常规视觉检查中难以察觉。 论文的第二部分着重于对有缺陷的太阳电池进行伏安特性测试，揭示了隐裂如何影响电池的伏安特性、填充因子和效率。这些实验结果进一步证明了EL技术在检测太阳电池缺陷方面的精确性。 第三部分，作者运用Matlab进行数字图像处理，实现了缺陷电池的自动化识别。具体包括识别并量化晶硅电池的隐裂缺陷，计算其面积、周长和圆度等特征；以及对太阳电池组件进行黑片检测，自动完成组件的角度旋转、图像截取、电池片分割、黑片面积计算和不合格电池位置判断。此外，论文还设计了一个GUI界面，简化了操作流程，适合实际生产环境的应用。 此研究的意义在于提供了一种自动化、精确化的缺陷检测方法，显著提高了检测效率和准确性，对于依赖人工识别的光伏产业具有巨大的应用潜力和市场前景。关键词包括：电致发光、太阳电池、缺陷、Matlab和图像识别。