基于PSO-RBFNN的太阳能电池片表面质量检测OACSTPCD
Solar cell surface quality detection based on PSO-RBFNN
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.
张鹏娟
银川能源学院,宁夏 银川 750105
信息技术与安全科学
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
《现代电子技术》 2020 (9)
83-86,91,5
银川能源学院科研项目(2018-KY-C-09)宁夏自治区级大学生创新创业训练计划项目(NXCX2018380)宁夏自治区级大学生创新创业训练计划项目(NXCX2017367)
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