研究中心在IEEE Sensors Journal发表了光伏电池在线机器视觉目标定位方法及应用的论文

发布者:叶李智子发布时间:2023-04-11浏览次数:298

       ( Ling Zhu, Guangyu Liu*, Bin LinJilin Wang, A Morphology and Coordinate Fusion-Based Positioning Method for Solar Cell Classification, IEEE Sensors Journal, 2022)

       近年来,教育部新世纪优秀人才、浙江省钱江学者特聘教授刘光宇及其团队针对低碳化技术推广过程中对太阳能电池产量和质量日益增长的需求提出一种抗干扰能力强的在线识别产线上光伏电池姿态和位置的方法,为自主研制的高精度位置定位机器人提供可靠的定位信息,从而保证光伏电池特性过程中导线与探针的精准对准。

该方法在小型产线上进行了实验评估,实现了正常光源环境污染光源环境下的光伏电池的机器视觉定位,不但实现了亚毫米级的位置定位最大误差,而且实现了分级的角度最大定位误差推动了我国光伏电池产业的自动化和智能化生产技术。

上述成果获得了国家自然科学基金委国家自然科学基金重大仪器项目(浙江省省属高校首例)和面上项目的的资助。论文通讯作者为刘光宇教授,他长期坚持控制科学与人工智能的基础理论创新、技术发明与产业应用的紧密结合,所提出的方法兼具学术价值和实际应用价值,具有推广应用前景。