作者：陈韶冬; 马晓月; 赵勋杰太阳能电池板局部二值模式局部对比度bp神经网络
摘要：在大规模生产太阳能电池板过程中,由于生产工艺的影响,部分电池板表面会产生颜色深浅不同的花纹（又称为晶花）。用户常常要求厂家对不同花纹的电池板进行分类供应。为此,提出了一种人工智能分类识别系统。系统以太阳能电池板的表面花纹深浅程度为分类依据,对太阳能电池板进行分类识别。系统首先使用局部二值模式（LBP）算子作为分类特征,将电池板分为＂有晶花＂和＂无晶花＂两类,然后使用局部对比度作为分类特征,对＂有晶花＂一类细分为＂强晶花＂和＂弱晶花＂两类。为了满足生产线快速、准确分类的要求,系统使用了BP神经网络作为分类器。实验结果表明,分类系统速度快、准确率高,能够满足实际的生产线需求。
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