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山东大学学报 (工学版) ›› 2018, Vol. 48 ›› Issue (5): 24-31.doi: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2018.249

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基于经验小波的太阳能电池缺陷图像融合

陈海永(),余力*(),刘辉,杨佳博,胡启迪   

  1. 河北工业大学人工智能与数据科学学院, 天津 300130
  • 收稿日期:2018-06-07 出版日期:2018-10-01 发布日期:2018-06-07
  • 通讯作者: 余力 E-mail:haiyong.chen@hebut.edu.cn;1094141015@qq.com
  • 作者简介:陈海永(1980—)，男，河南开封人，教授，博士生导师，博士，主要研究方向为机器视觉与机器人控制等. E-mail：haiyong.chen@hebut.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61403119);河北省自然科学基金资助项目(F2018202078);河北省科技计划资助项目(17211804D);河北省青年拔尖人才资助项目(210003)

Solar cell defect images fusion based on empirical wavelet

Haiyong CHEN(),Li YU*(),Hui LIU,Jiabo YANG,Qidi HU   

  1. School of Artificial Intelligence, Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China
  • Received:2018-06-07 Online:2018-10-01 Published:2018-06-07
  • Contact: Li YU E-mail:haiyong.chen@hebut.edu.cn;1094141015@qq.com
  • Supported by:
    国家自然科学基金资助项目(61403119);河北省自然科学基金资助项目(F2018202078);河北省科技计划资助项目(17211804D);河北省青年拔尖人才资助项目(210003)

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摘要：

为解决太阳能电池的弱缺陷检测问题,提出一种基于二维张量经验小波的多光谱图像融合算法。使用一组特定波长的光源采集太阳能电池片图像信息,对图像进行顶帽变换抑制背景噪声;使用经验小波变换对预处理图像进行分解,分别对获得的高低频子带图像采用基于极大值的显著性融合规则进行融合,将融合后的高低频子带图像进行小波反变换获得最终的融合图像。在相同的采集条件下获取五类色差电池片图像,进行算法测试试验,并从图像视觉效果和客观评价指标两方面与其他算法分析比较。试验结果表明,此算法不仅具有良好的适应性,而且在保持光谱信息和抑制噪声等方面均取得良好的效果。

关键词: 经验小波, 多光谱图像融合, 显著性, 顶帽变换, 太阳能电池

Abstract:

To solve the problem of the weak defect detection of solar cells, a multispectral image fusion algorithm based on 2D tensor empirical wavelet transform was proposed. The image information of solar cells was collected by using a set of specific wavelengths lights, and the noise was suppressed by using top-hat transformation. The preprocessed images were decomposed using empirical wavelet transform, and the obtained subband images of high and low frequency were fused using the saliency rules based on maximum value. The fused subband images of high and low frequency were transformed into the final image through inverse empirical wavelet transform. Cell images of five types of chromatic aberrations were acquired under the same acquisition conditions for testing algorithm, and were compared with other algorithms from two aspects of image visual effect and objective evaluation indexes. The experimental results showed that the proposed algorithm had good adaptability and good performance in the aspects of maintaining spectral information and suppressing noise.

Key words: empirical wavelet, multispectral image fusion, saliency, Top-hat transformation, solar cell

中图分类号: 

  • TP391

图1

电池板在多种光谱下的图像"

图2

原图像灰度直方图"

图3

各波长图像预处理后的结果"

图4

各波长图像反色处理后的结果"

图5

β函数图像"

图6

太阳能电池划痕缺陷谱残差分布曲线"

图7

缺陷图像及其显著性分析结果"

图8

整体算法架构"

表1

不同背景颜色的电池片融合指标"

电池片颜色融合前各项指标均值 融合后各项指标
信息熵 标准差 清晰度 信息熵 标准差 清晰度
深深蓝 3.39 10.60 1.98 4.08 10.30 2.24
深蓝 3.06 5.36 1.36 4.02 6.72 2.08
蓝 3.45 8.98 2.00 4.36 9.90 2.67
浅蓝 3.07 4.80 1.34 3.89 5.19 1.93
浅浅蓝 3.01 3.66 1.21 4.06 5.11 1.89

图9

多算法融合图像"

表2

不同算法融合图像的指标"

算法 信息熵 PSNR 清晰度 标准差
本研究算法 4.36 35.6 2.67 9.90
形态金字塔 4.18 33.6 2.51 9.75
梯度金字塔 3.73 29.3 2.53 8.56
离散小波 4.29 35.2 2.84 9.12
双树复小波 3.98 29.5 2.36 9.32
曲波变换 4.13 32.2 2.62 9.52
非下采样轮廓波变换 4.42 31.5 2.47 9.17
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