基于机器视觉的太阳能电池片缺陷检测算法综述

刘玉淇; 吴一全

doi:10.37188/OPE.20243206.0868

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基于机器视觉的太阳能电池片缺陷检测算法综述

信息科学 | 更新时间：2024-03-31

- 基于机器视觉的太阳能电池片缺陷检测算法综述
- Review of defect detection algorithms for solar cells based on machine vision
- 光学精密工程 2024年32卷第6期页码：868-900
- 作者机构：
  
  南京航空航天大学电子信息工程学院，江苏南京 211106
- 作者简介：
  
  [ "刘玉淇（2000-），女，黑龙江哈尔滨人，博士研究生，2018年于广西师范大学获得学士学位，主要研究方向为图像处理与机器视觉检测。E-mail：TOLyuqi@nuaa.edu.cn" ]
  [ "吴一全（1963-），男，江苏南京人，博士，教授，博士生导师，分别于1984年、1987年、1998年在南京航空航天大学获得学士、硕士、博士学位，主要研究方向为视觉检测与图像测量、遥感图像处理与理解、红外目标检测与识别、视频处理与智能分析等。E-mail：nuaaimage@163.com" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(61573183)
- DOI：10.37188/OPE.20243206.0868
  中图分类号： TH89;TP391.41
- 收稿日期：2023-09-25，
  
  修回日期：2023-11-22，
  
  纸质出版日期：2024-03-25
- 稿件说明：
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刘玉淇,吴一全.基于机器视觉的太阳能电池片缺陷检测算法综述[J].光学精密工程,2024,32(06):868-900.

LIU Yuqi,WU Yiquan.Review of defect detection algorithms for solar cells based on machine vision[J].Optics and Precision Engineering,2024,32(06):868-900.
刘玉淇,吴一全.基于机器视觉的太阳能电池片缺陷检测算法综述[J].光学精密工程,2024,32(06):868-900. DOI： 10.37188/OPE.20243206.0868.

LIU Yuqi,WU Yiquan.Review of defect detection algorithms for solar cells based on machine vision[J].Optics and Precision Engineering,2024,32(06):868-900. DOI： 10.37188/OPE.20243206.0868.

摘要

太阳能电池片（Photovoltaic， PV）表面缺陷检测是光伏组件生产中不可或缺的流程。基于机器视觉的自动缺陷检测方法因其高精度、实时性、低成本等优点得到了广泛应用。本文综述了基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方法的研究进展。首先，阐述了太阳能电池片表面成像方式，列举了典型缺陷类型。然后重点分析了基于传统机器视觉算法及基于深度学习算法进行太阳能电池片表面缺陷检测的原理。将传统机器视觉算法分为图像域分析法、变换域分析法进行综述；从无监督学习、有监督学习和弱监督及半监督学习三个方面分别概述了近几年来基于深度学习的太阳能电池片表面缺陷检测的研究现状。对太阳能电池片表面缺陷检测各种典型方法进一步细分归类和对比分析，总结了每种方法的优缺点。随后，介绍了9种太阳能电池片表面缺陷图像数据集及缺陷检测性能评价指标。最后，系统总结了太阳能电池片缺陷检测常见的关键问题及其解决方法，对太阳能电池片表面缺陷检测的未来发展趋势进行了展望。

Abstract

Solar cell surface defect detection is an indispensable process in the production of photovoltaic modules. Automatic defect detection methods based on machine vision are widely used due to their high accuracy， real-time and low cost advantages. This paper reviewed the research progress of machine vision-based solar cell surface defect detection methods. First， the solar cell surface imaging method was described and typical defect types were listed. Then， the principles of solar cell surface defect detection based on traditional machine vision algorithms and based on deep learning algorithms were analyzed， respectively. The traditional machine vision algorithms were reviewed in terms of image domain analysis， transform domain analysis； the research status of solar cell surface defect detection based on deep learning in recent years was outlined in terms of unsupervised learning， supervised learning and weakly supervised and semi-supervised learning， respectively. Various typical methods for solar cell surface defect detection were further subdivided into categories and comparative analysis， and the advantages and disadvantages of each method were summarized. Subsequently， nine types of solar cell surface defect image datasets and defect detection performance evaluation metrics were introduced. Finally， the common key problems of solar cell defect detection and their solutions were summarized systematically， and the future development trend of solar cell surface defect detection was foreseen.

关键词

Keywords

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