基于阈值均匀局部二值模式和BP神经网络的太阳电池缺陷检测算法

• 作者: 墨恺 徐林
• 来源期刊: 太阳能学报
• 学科: 工学
• 关键词: 局部二值模式 BP神经网络 太阳电池 缺陷检测
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 页码范围: 2448-2454
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5744字
• 语种: 中文

摘要

提出一种阈值均匀局部二值模式(TULBP)算法.该算法使用均一模式以减少特征值的数量,在保证特征描述准确性的同时,可大大加快计算速度.在该算法基础上,提出基于BP神经网络的缺陷检测算法,使用矩形窗口提取特征值,将复杂的缺陷模式判断转化为神经网络模式识别问题.实验结果表明,该算法在使用单层BP神经网络时,即可达到较高的准确性,抗噪声能力强,适用范围广.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐林	上海交通大学物理系太阳能研究所	25	235	10.0	14.0
2	墨恺	上海交通大学物理系太阳能研究所	1	5	1.0	1.0