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申请/专利权人：华南理工大学;广州现代产业技术研究院

摘要：本发明公开了一种自动识别太阳能电池内部缺陷的方法，该方法首先生成显著图，在纹理不均匀、亮度不均匀的背景下获取不同大小的显著目标；在此基础上，提出了基于全局结构信息的粗检测方法，以区分显著图中可能存在的缺陷；最后，利用多尺度局部分析进行精细分割，在像素级对可能存在的缺陷进行准确分割。该方法基于全局结构信息和多尺度局部分析的由粗到细的精密缺陷检测，能够在无监督的情况下检测缺陷，适用于定量分析。该方法设计了显著性图，突出显示了嵌入在具有异质纹理和不均匀亮度背景中的太阳能电池内部缺陷，实现测量不同生产工艺的太阳能电池内部缺陷。

主权项：1.一种自动识别太阳能电池内部缺陷的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、选取一副太阳能电池样本图像作为输入图像，生成输入图像的显著性图，在不均匀背景下不受监督地获取不同大小的显著目标；S2、基于全局结构信息进行粗检测，在显著性图中将可能有缺陷的前景与背景区分开来，并最大限度保护缺陷形状信息；S3、基于多尺度局部分析依据粗检测得到的结果对太阳能电池内部缺陷进行精细分割，在像素级对可能存在缺陷的区域进行准确分割；其中，所述步骤S1中生成输入图像的显著性图的过程如下：S1.1、从数据集中选取一个大小为M×N的8位图作为输入图像ix,y，利用傅里叶变换FT得到频域图像Iu,v，其中，M为图像的高，N为图像的宽： 其中，x、u∈[0,M-1]，y、v∈[0,N-1]，Reu,v和Imu,v分别为频域图像的实部与虚部；S1.2、在复域对频域图像Iu,v进行奇异值分解得到r个奇异值，保留前k1个较大的奇异值重建新的频域图像I′u,v＝Re′u,v+j·Im′u,v： 其中，矩阵U和矩阵V分别由IIT和ITI的正交特征向量组成，Uk和Vk分别是矩阵U和矩阵V的第k列元素，符号T表示转置，I表示Iu,v的简称，Re′u,v和Im′u,v表示频域图像I′u,v的实部和虚部，λk是由I的奇异值λ1,λ2,…,λr组成的对角矩阵的第k个元素；S1.3、将频域图像I′u,v的实部、虚部和频域图像Iu,v的实部、虚部分别进行对比获取重构的实部Re*u,v和虚部Im*u,v为： 其中，min·表示逐像素计算两幅图像的最小值，|·|表示求取图像的绝对值；S1.4、利用重构的实部Re*u,v和虚部Im*u,v得到新的频域图像I*u,v，同时，根据傅里叶反变换IFT得到空间域的重构图像i*x,y： S1.5、生成显著性图sx，y：sx,y＝α·D+β·B其中，表示暗缺陷，表示亮缺陷，表示一个大小为M×N且所有元素都为0的矩阵，α和β设置为0或者1，max·表示计算最大值；其中，所述步骤S2中进行粗检测的实现过程为：S2.1、对显著性图sx，y进行二值化阈值处理： 其中，1代表有缺陷的像素，0代表无缺陷的像素，阈值T∈[0,255]；S2.2、设计两个卷积核Δ1、Δ2对bx,y进行卷积操作得到卷积图像b6x,y和b7x,y其中，卷积核的形式如下； S2.3、对卷积图像b6x,y和b7x,y的直方图进行归一化处理得到概率分布直方图pg： 其中，灰度值为g的像素个数由hg表示，所有的像素个数表示为S2.4、引入香农熵来衡量全局结构信息的平均不确定性为Hg： 其中，log表示求对数操作；S2.5、计算得到b6x,y和b7x,y的熵为Hb6和Hb7，设定一个度量标准为δ：δ＝8·Hb6-7·Hb7S2.6、遍历所有的阈值T得到相应的度量标准δT，并根据最大的度量标准δT*获取的阈值T*，利用阈值法得到感兴趣区域b*x,y的图像： 其中，所述步骤S3中基于多尺度局部分析依据粗检测得到的结果对太阳能电池内部缺陷进行精细分割的过程为：S3.1、对图像b*x,y进行连通域操作，使b*x,y由多个不同的连通域组成，找到所有连通域中最长的边Lmax，给定多尺度Z，自适应计算步长q和滑动掩膜的宽度wz： 其中，int·表示取整操作，floor·表示向下取整操作；S3.2、利用局部统计信息，推导出局部平均图像μzx,y和局部标准差图像σzx,y： 其中，表示为卷积算子，表示所有元素全为1的尺寸为wz×wz的掩膜；S3.3、定义一个容差图εzx,y： 其中，max*·表示逐像素计算两幅图像的最大值，表示比例因子，表示所有元素全为相对阈值R的尺寸为M×N的矩阵；S3.4、生成候选图像czx,y，所述候选图像czx,y表达式如下： 其中，and和or分别表示与操作和或操作，azx,y＝μzx,y+εzx,y，mzx,y＝μzx,y-εzx,y；S3.5、通过并运算将多尺度检测掩膜中的所有输出组合起来生成最终的图像： 其中，∪·表示组合运算。

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