فایل ورد کامل تشخیص نقص مبتنی بر شیفت میانگین سطوح ویفر خورشیدی چند – کریستالی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل تشخیص نقص مبتنی بر شیفت میانگین سطوح ویفر خورشیدی چند – کریستالی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۳۶ صفحه

۴. نتیجه‌گیری
این مقاله، یک روش دید ماشینی مبتنی بر شیفت-میانگین را برای تشخیص نقص‌های اثر انگشت و آلودگی در ویفرهای خورشیدی چند-کریسنتالی ارائه داده است. انواع نقص شامل جهات گرادیان تصادفی هستند در حالی که یال‌های دانه‌ای نرمال به طور کلی جهات گرادیان سازگارتری را در یک پنجره‌ی فضایی کوچک ارائه می‌دهند. آنتروپی جهات گرادیان سپس به عنوان ویژگی دامنه استفاده می‌شود. مختصات پیکسل در راستای آنتروپی، فضای ویژگی تصویر را تشکیل می‌دهند. هموارسازی شیفتن میانگین به طور موثری می‌تواند سر و صدا و باقیمانده‌های یال‌های دانه‌ای کریستال را حذف کند و تنها پیکسل‌های معیوب در تصویر آنتروپی فیلتر شده را حفظ کند. بنابراین می‌توان از یک آستانه‌ی تطبیقی ساده برای تفکیک ناحیه‌ی دارای نقص در تصویر آنتروپی فیلتر شده استفاده کرد.

عنوان انگلیسی:Mean Shift-Based Defect Detection in Multicrystalline Solar Wafer Surfaces~~en~~

IV. CONCLUSION

This paper has presented a mean shift-based machine vision method for detecting fingerprint and contamination defects in multicrystalline solar wafers. The defect types involve random gradient directions, whereas the normal grain edges generally present more consistent gradient directions in a small spatial window. The entropy of gradient directions is then used as the range feature. The pixel coordinates along with the entropy form the feature space of the image. The mean-shift smoothing can effectively remove noise and residuals of crystal grain edges and preserve only the defective pixels in the filtered image. A simple adaptive threshold can thus be used to segment the defective region in the filtered entropy image.

$$en!!