期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于多分量卷积神经网络的多晶硅晶片颜色差异检测
被引量：
2
1
作者
郭保苏
庄集超
+1 位作者
章钦
吴凤和
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期297-304,共8页
具有复杂纹理的多晶硅晶片颜色差异检测是太阳能电池片制造过程中的一个挑战。针对传统的色差检测算法不适用于颜色差异类别变化大的场合,且分类结果不精确的问题,基于不同分量的颜色特征提出了一种多分量卷积神经网络的检测算法。通过...
具有复杂纹理的多晶硅晶片颜色差异检测是太阳能电池片制造过程中的一个挑战。针对传统的色差检测算法不适用于颜色差异类别变化大的场合,且分类结果不精确的问题,基于不同分量的颜色特征提出了一种多分量卷积神经网络的检测算法。通过分析多晶硅晶片图像在HSV颜色空间的特征分布,发现颜色特征在H、S和V分量中表现不同;基于全卷积神经网络,通过评估模型深度和卷积核尺寸大小对检测结果的影响来搭建最佳的网络结构;为了增强对不同颜色差异特征的区分能力,基于最佳的网络模型,构建了一个多分量的卷积神经网络模型。实验结果表明,多分量卷积神经网络的准确率、MCC值和F1Score值分别为92.28%、95.45%和94.03%,相比其他算法具有更高的检测精度。
展开更多
关键词
多晶硅
晶片
颜色差异
多分量
卷积神经网络
下载PDF
职称材料
题名
基于多分量卷积神经网络的多晶硅晶片颜色差异检测
被引量：
2
1
作者
郭保苏
庄集超
章钦
吴凤和
机构
燕山大学机械工程学院
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期297-304,共8页
基金
国家自然科学基金(51605422)
河北省自然科学基金(E2017203156,E2017203372)。
文摘
具有复杂纹理的多晶硅晶片颜色差异检测是太阳能电池片制造过程中的一个挑战。针对传统的色差检测算法不适用于颜色差异类别变化大的场合,且分类结果不精确的问题,基于不同分量的颜色特征提出了一种多分量卷积神经网络的检测算法。通过分析多晶硅晶片图像在HSV颜色空间的特征分布,发现颜色特征在H、S和V分量中表现不同;基于全卷积神经网络,通过评估模型深度和卷积核尺寸大小对检测结果的影响来搭建最佳的网络结构;为了增强对不同颜色差异特征的区分能力,基于最佳的网络模型,构建了一个多分量的卷积神经网络模型。实验结果表明,多分量卷积神经网络的准确率、MCC值和F1Score值分别为92.28%、95.45%和94.03%,相比其他算法具有更高的检测精度。
关键词
多晶硅
晶片
颜色差异
多分量
卷积神经网络
Keywords
polycrystalline wafer
color difference
multi-component
convolutional neural network
分类号
TB96 [机械工程—光学工程]
TP391.41 [一般工业技术—计量学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多分量卷积神经网络的多晶硅晶片颜色差异检测
郭保苏
庄集超
章钦
吴凤和
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
