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1. 硅太阳能电池纹理缺陷检测

张舞杰李迪叶峰

计算机应用 2010, 30 (10): 2702-2704.

摘要（1266）

PDF （614KB）（1151）

为实现硅太阳能电池纹理缺陷检测，提出一种采用方向可变滤波器组并结合Hough变换的检测方法。通过方向可变滤波器提取图像边缘并采用Hough变换确定纹理方向，采用角度与纹理方向一致的方向可变滤波器滤波，实现消除规则直线纹理，保留纹理缺陷特征。对滤波后的纹理缺陷结果图像采用双阈值法，以确定纹理缺陷所在的位置。和Gabor滤波器及小波滤波器的比较实验结果表明：该方法比前两种方法能更有效地进行硅太阳能电池纹理缺陷检测。

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2. 硅太阳能电池视觉检测方法研究

张舞杰李迪叶峰

计算机应用 2010, 30 (1): 249-252.

摘要（1298）

PDF （629KB）（935）

硅太阳能电池生产过程中的检测是一个重要的环节，针对硅太阳能电池片的特点，提出了一种基于视觉检测的硅太阳能电池检测方法。通过拟合直线和圆进行外形尺寸的测量，并在此基础上通过计算边缘点到拟合直线或圆弧的距离进行外形破损检测。针对丝印后电池表面纹理结构比较复杂的特点，采用多模板匹配并结合差影的方法进行丝印缺陷检测。实验结果表明：提出的方法具有稳定、可靠和精度高等特点，达到了快速、有效地实现硅太阳能电池缺陷检测的目的。

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3. 基于视觉的SMT印刷钢网尺寸测量方法

张舞杰李迪叶峰

计算机应用 2009, 29 (12): 3375-3377.

摘要（1363）

PDF （545KB）（1049）

为实现SMT钢网尺寸的精确自动测量,提出了一种基于Gerber文件信息的视觉测量方法。首先,采用NED公司的NUCLi 7K线扫描相机采集真实图像,并通过读取Gerber文件提取图形的形状及大小等信息。其次,通过坐标比例、旋转和平移变换建立Gerber文件图形信息坐标系和真实图像坐标系之间的坐标映射以确定图形在真实图像上的大致位置。然后,采用Canny算子和Gray moments算子实现图形边缘的像素级和亚像素级精确定位。最后,根据图形的亚像素边缘通过直线和圆等图元拟合方法实现图形尺寸的精确测量。实验中测量值的最大测量误差为0.0854pixel(0.91μm),均方差最大值为0.0282pixel(0.30μm),表明该测量方法具有稳定、可靠和精度高等特点,能有效满足钢网尺寸自动测量要求。

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4. 基于STM32F103VB的应用编程技术的实现

张舞杰南亦民

计算机应用 2009, 29 (10): 2820-2822.

摘要（963）

PDF （531KB）（1618）

针对嵌入式应用中更新升级固件的需求，在阐述应用编程(IAP)技术原理的基础上，以具有Cortex-M3内核的微控制器STM32F103VB为平台，给出了基于STM32F103VB IAP技术的实现方案，并对方案的可靠性进行了探讨。最后讨论了IAP技术的具体实现方式。该方案实现了以具有STM32F103VB微控制器的嵌入式系统终端软件的在线升级，提高了软件维护的方便性，缩短了终端软件系统的开发周期。

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