文献类型：期刊文章

作　　者：杨瑞珍[1,2] 杜博伦[3] 何赟泽[1,4] 黄守道[1] 张宏[4]

Yang Ruizhen;Du Bolun;He Yunze;Huang Shoudao;Zhang Hong(College of Electrical and Information Engineering Hunan University Changsha 410082 China;College of Civil Engineering Changsha University Changsha 410000 China;School of Electrical Engineering and Automation Wuhan University Wuhan 430072 China;Fujian Province Key Laboratory of Nondestructive Testing Fuqing Branch of Fujian Normal University Fuqing 350300 China)

机构地区：[1]湖南大学电气与信息工程学院,长沙410082 [2]长沙学院土木工程学院,长沙410000 [3]武汉大学电气自动化学院,武汉430072 [4]无损检测技术福建省高等学校重点实验室(福建师范大学福清分校),福清350300

出　　处：《电工技术学报》

基　　金：科技部国家重点研发计划"重大复杂机电系统服役质量检测监测及维护质量控制技术研究"(2016YFF0203400);湖南大学青年教师成长计划(531107040974);湖南大学中青年教师购置小型仪器设备专项(531107040977)资助项目

年　　份：2018

卷　　号：33

期　　号：A02

起止页码：321-330

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：晶体硅光伏电池中的缺陷会影响电池的效率和使用寿命,甚至会对并网运行的光伏发电系统造成严重损害。本文旨在建立晶体硅光伏电池在电磁感应主动激励下的红外热成像缺陷检测方法,相比基于机器视觉的硅光伏电池表面缺陷检测方法,该方法具有检测灵敏度高、可发现内部缺陷、检测缺陷种类多等优势。首先建立数字化电磁感应热成像检测系统,并在脉冲式和锁相式两种激励模式下获得了硅电池的热成像序列,采用傅里叶变换、独立分量分析(ICA)和主成分分析(PCA)等方法处理了热像图序列。最终实现了晶体硅光伏电池中热斑、裂纹、断栅、重掺杂等缺陷的可视化检测。实验结果显示所提方法能很好地区分背景和缺陷,可为硅光伏电池的研发、测试、制造、服役和维修提供一种可靠、快速的检测手段。

关 键 词：红外热成像 电磁激励  光伏电池缺陷检测  独立分量分析 主成分分析

分 类 号：TM914.41]