基于PSO-RBFNN的太阳能电池片表面质量检测

• 作者: 张鹏娟
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 电池质量分析 检测值对比 太阳能电池片 PSO-RBF神经网络 外观检测 图像处理
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 能源与环境科学
• 页码范围: 83-86,91
• 页数: 5页
• 分类号: TN247-34|TP272
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.09.020

摘要

为解决太阳能电池片质量检测精度不佳、抗扰性差等问题,提出基于PSO-RBFNN的太阳能电池片表面质量检测方法.基于PSO-RBFNN原理采集电池片质量缺陷条纹特征,根据采集到的条纹特征定位电池片质量缺陷区域;为保障定位的准确,结合最小二乘法对电池片质量缺陷区域进行降噪,最终实现对太阳能电池片表面质量的准确检测.最后通过实验证实,基于PSO-RBFNN的太阳能电池片表面质量检测方法相对于传统方法有更高的准确性,充分满足研究要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张鹏娟		4	7	1.0	2.0