Denna studie ger en automatisk metod för att upptäcka fingeravbrott i elektroluminescensbilder (EL) av multikristallina solceller. Den föreslagna metoden är en övervakad klassificeringsmetod. Vi får regioner av intresse (ROI) genom att separera EL-bilden till flera regioner. Fingrarna inom varje ROI är kandidater för feldetektering. Vi skannar varje ROI region horisontellt och extraherar funktioner från varje finger pixel. I träningsstadiet registrerar vi en uppsättning funktioner som utvinns från avbrutna fingrar och icke avbrutna fingrar. Dessa egenskaper representeras som punkter i en spektral inbäddning utrymme produceras av spektral klustering metod. Dessa punkter kommer att klassificeras i två grupper: avbrutna fingrar och icke avbrutna fingrar. I klassificeringsstadiet upptäcker vi först positionen för fingrarna i en EL-bild och får egenskaper från varje finger. Den uppsättning av funktioner i varje finger i kombination med kända funktioner i träningsstadiet kommer att representeras som punkter i spektral inbäddning utrymme och sedan kommer att klassificeras till kluster med närmare kluster centroid av kända funktioner. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden effektivt kan upptäcka fingeravbrott på en uppsättning EL-bilder av olika solceller.
Tseng m.fl. I REF föreslogs en metod för automatisk upptäckt av fingeravbrott i monokristallina solceller.
Automatic Finger Interruption Detection in Electroluminescence Images of Multicrystalline Solar Cells
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}