Defect Detection And Classification Of Silicon Solar Wafer Featuring Nir Imaging And Improved Niblack Segmentation - Mahdavipour, Zeinab (2016)
Menghasilkan tenaga yang boleh diperbaharui berkuantiti tinggi memerlukan kecekapan yang tinggi dalam fabrikasi produk wafer silikon, yang juga merupakan komponen asas panel solar. Oleh yang demikian, pemeriksaan kualiti yang tinggi untuk wafer solar semasa proses pengeluaran sangat penting. Dalam tesis ini, sistem pengesanan kecacatan yang cekap dan automatik menggunakan strategi pengelasan dan kelompok termaju telah dicadangkan. Dalam kajian ini, satu skema mesin penglihatan untuk mengesan keretakan mikro dan kecacatan-kecacatan yang lain dalam pembuatan polihabluran dan mono kristal wafer solar dicadangkan dan dibangunkan. Pemeriksaan retak mikro sangat mencabar kerana kecacatan ini sangat kecil dan tidak boleh dilihat dengan mata kasar. Kewujudan struktur heterogenus yang lain dalam wafer solar seperti bahan-bahan kasar dan kawasan gelap menjadikan pemeriksaan lebih mencabar. Dalam tesis ini, sebuah inspektor retak mikro yang mengandungi pencahayaan inframerah yang dekat dan algoritma segmentasi Niblack yang diperbaharui telah dicadangkan. Keputusan emperikal dan visual menunjukkan ketepatan dan prestasi yang lebih baik dari segi angka merit Pratt dan kaedah penilaian yang lain berbanding dengan formula pengambangan Niblack yang sedia ada. Keputusan angka merit (FOM), ketepatan (ACC), pekali kesamaan dadu (DSC) dan sensitiviti yang masing-masingnya sentiasa lebih tinggi daripada 0.871, 99.35 %, 99.68 %, dan 99.75 % bagi imej-imej dalam kajian ini. Sementara itu, satu set deskriptor bersepadanan dengan penerangan ciri-ciri bentuk Fourier eliptik, diekstrak bagi setiap kecacatan yang telah dikesan, dan dinilai bagi setiap kluster bagi tujuan pengelompokan dan pengelasan. Pengelasan menggabungkan analisis ciri keamatan kecacatan, penggunaan tanpa pengawasan kelompok purata-k dan pelbagai kelas algoritma SVM. Kaedah-kaedah ini telah digunakan untuk pengesanan, pengelompokan dan klasifikasi imej wafer solar polihabluran, bersepadanan dengan kecacatan seperti keretakan mikro, kekotoran, dan cap jari. Keputusan kajian menunjukkan bahawa kaedah purata-k dan penklasifikasi SVM mampu mengelompok dengan tepat kecacatan-kecacatan tersebut dengan ketepatan, indeks Rand, dan Bayang indeks dengan nilai purata masing-masing sebanyak 99.8 %, 99.788 %, dan 98.43 %.