双峰法与otsu法结合在太阳能电池缺陷检测中的应用
一种太阳能电池缺陷的自动检测系统及检测方法[发明专利]
![一种太阳能电池缺陷的自动检测系统及检测方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/c217d0e50740be1e650e9afb.png)
专利名称：一种太阳能电池缺陷的自动检测系统及检测方法专利类型：发明专利
发明人：陈少强,许瑾佳,王酉杨,孙逸帆,胡小波,翁国恩
申请号：CN202010679006.1
申请日：20200715
公开号：CN112039439A
公开日：
20201204
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种太阳能电池缺陷的自动检测系统，包括输入模块、电池位置识别模块、缺陷检测模块和缺陷分析模块；输入模块用于导入太阳能电池电致发光图像和图像信息；电池位置识别模块用于识别和截取输入图像的有效电池区域；缺陷检测模块用于寻找太阳能电池中的缺陷，并导出缺陷所处位置；缺陷分析模块用于提取太阳能电池在不同偏置条件下，缺陷沿某一方向的电致发光强度分布，以及缺陷电致发光强度损失率的变化。
本发明还公开了一种太阳能电池缺陷的自动检测方法。
本发明实现了太阳能电池缺陷的自动检测，提高了太阳能电池缺陷的检测和分析效率，并有助于对缺陷影响做深入研究。
申请人：华东师范大学
地址：200241 上海市闵行区东川路500号
国籍：CN
代理机构：上海德禾翰通律师事务所
代理人：陈艳娟
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太阳能电池的缺陷检测技术专利分析
太阳能电池的缺陷检测技术专利分析摘要：太阳能电池片具有环保、可持续等优点，已经被广泛运用在各个领域，而电池片的缺陷直接影响着太阳能电池的工作性能，本文对涉及太阳能电池的缺陷检测技术进行了全面检索，并主要得到了基于机器视觉、光致发光原理和激光扫描的三种方法的检测技术，并对三种检测技术进行了介绍，并得到了相关的重要专利。
关键词：太阳能电池；缺陷检测；专利分析引言太阳能电池的主要材料一直以来都是以硅为主，硅的质量优劣直接决定了太阳能电池板的工作性能，进而影响了光伏发电的效率，太阳能电池板的主要材料一直以来都是以硅为主，硅的质量优劣直接决定了太阳能电池板的工作性能，进而影响了光伏发电的效率，在投入市场前，对电池板的缺陷检查成了一项必不可少的环节。
太阳能电池的常见缺陷如下，包括断栅、划痕和破损[1]。
目前太阳能电池的缺陷检测技术主要包括基于机器视觉、激光扫描和光致发光原理。
1基于机器视觉的太阳能电池的缺陷检测技术随着现代化水平的不断提升，自动化技术飞速发展，目前出现了一系列的基于机器视觉的太阳能电池板缺陷检测技术，利用相机代替人眼，与上位机有效结合，具有准确、高效、可靠等优势，相机采集太阳能电池板的图像信息，传输到上位机，对采集到的图像进行分析，判断电池板是否存在缺陷[2]。
该种方法可有效应用于大规模生产电池板的企业，智能化程度高、产品检测具有一致性，可实现太阳能电池板缺陷的自动检测。
基于机器视觉的太阳能电池检测技术的申请人分布如下图所示：公司申请占了一半以上，另外，校企合作的申请也在增多，说明在这方面，高校的研究成果转为应用的较多。
具体参见附图1-1。
图1-1基于机器视觉的太阳能检测技术申请人分布高校和研究所的申请主要在于图像处理算法方面，如河海大学常州校区的专利申请（CN103258206 A 20130821）提出了一种硅太阳能电池表面缺陷检测和识别方法，其获取独立变量分析（ICA）重构分离矩阵和独立分量；获取待检太阳能组件图像重构图像；检测重构图像是否存在缺陷，定位并分割缺陷太阳能片；获取待检太阳能电池片表面图像多元小波纹理特征并检测统计单元内是否含有缺陷；提取待分类缺陷太阳能电池片图像独立分量基元（ICA）纹理特征；训练支持向量机模型；分类识别待分类缺陷太阳能电池片图像组合纹理特征，算法较为复杂。
Otsu法在织物疵点检测中的研究及应用
出两部分 的平均灰度值 ， 记做 １ 和 ２ 。 （） ３ 重新选择新 阈值 ， 新的阈值 ＋ 记做 Ｔ ＋ ＝（１ ） １ ｋ １ ＋ ２ ２。重新 ／ 将 图像进行分割 。 （） ＋ 一Ｔ ＜ 为一个极小 数 ） ， ４当 １ ｋ （ 时 阈值选择 结束 ， 时对 此 应 的阈值就是最佳阈值 ， 否则转到 （） 进行迭代计算 。 ２， １ ３大津法 大津法是 日 本人大津展之于 １ ７ 年提 出的 ， ９９ 该方法是一种 自 适应阈
科技信息
高校 理科 研 究
Ｏｓ ｔ ｕ法在织物疵 点楦测 巾硇研夯及应用
兰州交通大学电子与信 息工程学院 李红梅 李玉超
【 摘 要］ 在织物疵 点检测 中， 阈值分割是 极其重要 的一个环 节。本 文对 常用的三种 阈值 分割算 法进行 比较 ， 并提 出了一种 改进的 Ｏ ｓ 法 。该方 法 自 ｔ ｕ 适应性更 强， 分割 结果更加完善 ， 通过数学形 态学处理得到疵点二值 图像 。仿真 实验结果证明 了该方法行 使 最后 之有效 ， 值得借鉴 。 ［ 关键词 ］ ｔ 阈值 分割 织物疵 点 数 学形 态学 Ｏｓ ｕ
Ｏ 引言 ．
均 灰度为 １ ； １ 背景 出现的概率 为 甜 ， 均灰度为 ｔ 。图像总 的灰度 。 平 １ １
在纺织生 产过程 中 ， 织物质量的检测和控制至关重要 ， 而疵点检测 就是极 其重要 的一 个环节 。长期 以来 ， 物疵点检测都是 由人工完成 织 的， 也就是 工作人 员借助外界光线或者辅助的照明系统 ， 按照 自己的经 验对织 物进行评定 。该方法检 测速度低 ， 测结果容易受 到外界及工 检 作人员主观影响 ， 并且误检率和漏检率 比较高 。为了克服 以上缺点 ， 国 内外许多学者都致力于织物疵点 自 动检测的研究 ， 并取得了一些成就｝ ２ Ｊ ｃ 图像 分割是织 物疵点检测 中常用 的方法 ， 分割 的 目的是产生疵点 的二值 图像 。图像 分割 的好 坏直接关 系到疵点特征 的提取 ， 的图像 好 分割效果应具备 以下 的特征 ： （） 割出来 的各 区域对某 种特征 （ １分 如灰度 和纹理 ） 而言具有相似 性， 区域 内部是联通 的且没有过 多的小孔 。 （） ２ 相邻 区域对分割所依据 的性质有 明显 的差异 。 （） ３ 区域边界是 明确 的。 现实生活 中， 图像处理 和分析都是面向某种具体应用 ， 以上述条 所 件也要视具体情 况而定 。 目前还没有一种方法可 以很好 的兼顾这些约 束条件 ， 也没有一种通用 的方法可 以完成不 同图像的分割任务 。 １常用的阈值分割方法及 比较 ． 阈值 分割是常用 的图像分割方 法 ， 也是 一种简单有效 的方法 。阈 值分割 主要是在灰度 取值范 围内选择一个灰度 值作为 阈值 ， 分别记输 人输 出图像为 ｆ Ｙ 和 Ｆｘ Ｙ ， 单阈值 分割算 法为 ： （ ） ｘ， （，）则
基于鲁棒Otsu的红外无损检测缺陷分割算法
第2期
Abstract: In infrared nondestructive testing, the proportion of defects is very different from that of background, and the low contrast region of infrared image has not been completely eliminated after image sequence enhancement, resulting in impaired accuracy of defect segmentation. In order to solve this problem, a defect segmentation method based on robust Otsu algorithm was proposed, which combined the relative threshold idea of local threshold segmentation method. Firstly, the mean value and the total gradient of the neighborhood were used to represent the category and spatial state of the pixels. Secondly, a point block fusion statistical adjusted model on this basis was established for dynamically adjusting the gray sts and non-defect regions. Finally, the improved two-dimensional histogram and its region division method based on gray value and neighborhood gray deviation was set for calculation of fitness function in genetic algorithm through which the optimal threshold could be determined from the mutative neighborhood size, then segmentation of defects could be achieved. The results show that this method improves the robustness of Otsu and the accuracy of defect segmentation. Key words: Otsu; improved algorithm; infrared nondestructive testing; defects; genetic algorithm
硅太阳能电池纹理缺陷检测
图 2 高斯二阶导数 H ilbert变换方向可变滤波器结构
图 3 不同 下 H 2 三维图及投影图
3 纹理缺陷特征提取方法
3. 1 边缘图像提取 由滤波器的对称 性及方向 性可知 , 当规 则的纹 理方向 和 滤波器的方向一致时 , 经滤 波器滤 波后和 纹理方 向一致 的边 缘能量最小。利用这一特性 , 可有效地除去规则纹理 , 保留缺 陷特征。图 4 中有规则 的水平 和垂直 直线纹理 , 从 图中可 以 看出 , 当直线方向和滤波器方向一致时 , 直线被滤掉了。
1 硅太阳能电池片纹理缺陷特征
太阳能电池表面由栅 线和电 极组成 , 表面 纹理主 要是 有 规则的白色 条 纹 ( 栅 线 ), 其 缺 陷主 要 表现 为 : 断 栅 , 栅 线 变 厚、 变薄 , 孔洞 , 凹 、 凸微粒 , 表面脏污 , 表面裂纹等。几种常 见 的硅太阳能电池片表面纹理缺陷如图 1 所示。
第 10 期
张舞杰等 : 硅太阳能电池纹理缺陷检测 H 2a = 0. 987 0 ( - 2. 254x + x2 ) e- ( x H 2 c = 0. 987 0 ( - 0. 751 5y + y ) e ( 1) H 2d = 0. 987 0 ( - 2. 254y + y ) e ka ( ) = co s3 ( ) kb ( ) = - 3cos ( ) s in ( ) kc ( ) = - 3cos( ) sin2 ( ) kd ( ) = - s in3 ( )
0 引言
太阳能作为一种清洁能源 得到了飞速发展 , 截 至 2007 年 的统计数据 , 光伏产业最近 10 年平均年 增长率 为 41. 3% , 最 近 5 年平均年增长率为 49 . 5% [ 1- 3] 。太阳能电池的生产工序 相当多 , 而检测又是其中必不可少的一道 工序。目前全 球太 阳光伏产业快速成长 , 同时 对太阳 能电池 的质量 检查也 提出 了更高的要求 , 其质量检测 可分为 电性能 测试与 表面质 量检 测。目前 , 绝大多数的太阳能电池生产厂家 , 其表面质量还是 采用人工检测的方式 , 依赖作业人员的视觉判断 , 因此也带来 了许多检测问题 , 同时产 品质量 很难得 到保证。本 文研究 以 视觉检测技术来实现 太阳电 池的表 面质量检 测 , 以克服 人工 检测的不足 [ 4] 。 太阳能电池 完成 丝印 工序 后 , 表 面呈 现有 规 则的 纹理。 由于纹理的存在 , 纹理中缺陷很难检测和定位。目前 , 纹理特 征提取和识别是图像 处理和模式识别领域研究的重点和热点 问题之 一 [ 5- 6] 。 由 于图 像 的 纹 理具 有 复 杂 多 样 性 , 从 文 献 [ 6] 的分析可 知 , 目前还 没有 一种方 法能 够适 用于所 有纹 理 缺陷的检测、 识别和提取。 具有代 表性的 纹理特征 识别方 法 有基 于共 生 矩阵 [ 7] 、 小 波变 换 [ 8] 、 小 波框 架 [ 9] 及二 维 G abor 滤波器
太阳能电池片表面缺陷检测方法[发明专利]
![太阳能电池片表面缺陷检测方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/d3feb7cd05a1b0717fd5360cba1aa81144318f17.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910471773.0(22)申请日 2019.05.31(71)申请人 湖北工业大学地址 430068 湖北省武汉市洪山区李纸路(72)发明人 王娟 蔡霖康 张鹏飞 宋薇薇 周聪 石豪 刘敏 王晓光 曾春艳 朱莉 孔祥斌 (74)专利代理机构 北京科家知识产权代理事务所(普通合伙) 11427代理人 陈娟(51)Int.Cl.G06T 7/00(2017.01)G01N 21/88(2006.01)H02S 50/10(2014.01)(54)发明名称太阳能电池片表面缺陷检测方法(57)摘要本发明公开了一种太阳能电池片表面缺陷检测方法，图片进行归一化处理，得到太阳能电池表面图像的二值图；基于卷积神经网络结构建立深度学习模型；构成深度置信网络；通过深度学习模型训练深度置信网络；通过误差反向传播算法调整深度置信网络；选取深度置信网络的学习速率、迭代次数和权重；将训练好的深度置信网络对测试集的二值图进行太阳能电池片表面缺陷检测，深度置信网络输出检测结果。
本发明通过将特征提取和图像处理合二为一，缩短缺陷检测时间，并且能够快速适应训练的环境和位置的变化，满足生产需求，节约经济成本，同时深度置信网络与误差反向传播算法相结合完成特征提取与图像处理为之后的图像缺陷检测提供事实依据。
权利要求书1页 说明书5页 附图4页CN 110349120 A 2019.10.18C N 110349120A1.一种太阳能电池片表面缺陷检测方法，应用于太阳能电池片表面检测，其特征在于,所述太阳能电池片表面缺陷检测方法步骤如下：S1：对训练集图片进行归一化处理，将训练集中为太阳能电池表面的图像进行压缩处理，压缩处理后的图像再次进行归一化处理，得到太阳能电池表面图像的二值图；S2：基于卷积神经网络结构建立深度学习模型；S3：应用步骤S1中得到的二值图，将检测二值图需要的多个受限波尔兹曼机依次相连，以构成深度置信网络；S4：应用步骤S3中得到的深度置信网络，通过误差反向传播算法调整深度置信网络；S5：应用步骤S4中得到的深度置信网络，通过深度学习模型训练深度置信网络；S6：应用步骤S5中得到的深度置信网络，选取深度置信网络的学习速率、迭代次数和权重；S7：应用步骤S6中得到的深度置信网络，将训练好的深度置信网络对测试集的二值图进行太阳能电池片表面缺陷检测，深度置信网络输出检测结果。
改进的OTSU法在遥感水体信息提取中的应用
改进的OTSU法在遥感水体信息提取中的应用武国瑛;邓正栋;陈一村【摘要】在遥感信息解译中,利用指数法提取水体信息一直存在阈值选取困难的问题.为了进一步解决该问题,将改进的OTSU法用于阈值选取.综合考虑目标像元和背景像元类间方差、类内方差两个指标,并结合粒子群算法,对研究区水体信息进行提取.实验结果表明,提出的算法能更快地确定阈值,有效地提取水体信息.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2017(036)020【总页数】3页(P17-18,22)【关键词】MNDWI;大津法;粒子群算法;遥感水体信息提取【作者】武国瑛;邓正栋;陈一村【作者单位】解放军理工大学国防工程学院,江苏南京210007;解放军理工大学国防工程学院,江苏南京210007;解放军理工大学国防工程学院,江苏南京210007【正文语种】中文【中图分类】TP751卫星遥感数据具有监测范围广、更新速度快、不受地域限制等优势，近年来已成为我国农业、工业、军事监测的重要数据来源。
多光谱遥感影像是众多遥感影像中的一种，可被用于地表水体信息的快速提取，为洪涝灾害监测以及湖泊、水库监测提供了极大便利。
指数法是利用多光谱遥感数据提取水体信息的一种重要方法，如归一化差异水体指数(NDWI)、修正归一化差异水体指数(MNDW I)等。
利用指数法提取水体信息，合理选取阈值对于地物的精确分类至关重要，是目前遥感信息提取的一个重要研究方向。
文献[1]中利用直方图分割和最大似然法对NDWI影像进行阈值分割实现全域水体信息提取，进而搜索水体像元进行区域填充并建立缓冲区，对局部水体信息采用分布迭代的方式确定阈值，实现对局部水体信息的提取；文献[2]利用数值较大的阈值确定水体范围，再将研究区分为K×K个子区域应用大津法确定阈值，实现自适应阈值水体信息提取；文献[3]融合OTSU法对Canny算子进行改进，算法较好地适用于噪声图像的边缘检测；文献[4]将类内平均距离引入最大类间方差分割，文献[5]将均方差因素引入最大类间方差分割法，并对结果进行验证，均取得较好的效果[4-6]。
电致发光成像技术在硅太阳能电池隐性缺陷检测中的应用_李艳华
本文利用该仪器对 5片存在缺陷的多晶硅太 阳能电池进行了 EL成像缺陷分析 。
3 结果与讨论
3.1 利用 EL成像检测电极缺陷 图 2(a)是 1#多晶硅太阳能电池在常温 +2 V
偏压下的 EL成像 , 可以观察到电池右边区域多 处存在 EL强度低的 情况 。 将该 电池片放在 10 倍放大显微镜下观察 , 发现该电池存在多处电极 的断栅和脱落现象 。 图 2(b)是图 2(a)方框处在 10倍放大显微镜下拍摄的 。 从图 2(b)可清晰地 观察到该处存在电极断开的缺陷 , 电极断开使得 该处右边偏压减小 , 导致右边区域 EL强度降低 , 图 2(a)很好地反映了这一情况 。
＊:通讯联系人 ;E-mail:cchen@, Tel:(0592)2182458
第 4期
李 艳华 , 等 :电致发光成像技术在硅太阳能电池隐性缺陷检测中的应用
37 9
子的扩散长度 。 若某区域 EL强度较低 , 则表明 该处存在质量缺陷[ 5] 。 施加 0.7 ～ 3.0 V正向偏 压时 , 在硅太阳能电池的内在缺陷处 , 由于载流子 的复合最终大多数以热量的形式发射 , 因此缺陷 处发光强度较弱 ;而在外在缺陷处 , 由于偏压小甚 至未能形成偏压 , 该处的发光强度同样较弱 。 对 硅太阳能电池施加反向偏压并接近反向击穿电压 时 , 由于预击穿产生碰撞离化 , 电子与空穴复合将 产生发光现象 。 因为发光较容易发生在 pn结存 在杂质缺陷处 , 所以太阳电池反偏下预击穿所产 生的 EL现象 和强度也 能反映其 隐性缺陷 的分 布 。我们使用可探测波长范围为 400 ～ 1 050 nm 的硅 CCD相机对电池 EL快速成像 , 然后根据 EL 成像的明暗强度来检测分 析硅太阳能电 池的缺 陷 。硅太阳能电池的缺陷一般分为内在缺陷 (位 错 、断层 、pn结存在杂质导致预击穿缺陷等 )和外 在缺陷 (电极脱 落 、断栅 、电池微裂等 )。 由于实 验过程中使用黑白硅 CCD相机 , 所以缺陷的性质 很难被区分 。 硅太阳能电池内在缺陷的 EL强度 受温度的影响比外在缺陷受温度的影响大 , 利用 这个性质即可有效辨别出电池的缺陷类型 [ 6] 。
基于粒子群优化的Otsu的刀具侧面图像阈值分割
基于粒子群优化的Otsu的刀具侧面图像阈值分割
牛孝通;马英辉;冯正林
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2017(013)015
【摘要】:文中分别利用一维最大熵法、一维Otsu法及二维Otsu法对刀具磨损图像进行处理.相比较而言,二维Otsu法是一种效果较好的图像分割方法.针对二维Otsu在寻找最佳阈值时计算量大,提出了基于粒子群算法优化的二维Otsu法阈值分割方法.实验表明,在设定了合适的粒子群算法参数条件下,该算法不仅可精准地完成刀具磨损图像的分割,且提高了分割效率.
【总页数】3页(P146-148)
【作者】牛孝通;马英辉;冯正林
【作者单位】宿迁学院信息工程学院,江苏宿迁 223800;宿迁学院信息工程学院,江苏宿迁 223800;宿迁学院信息工程学院,江苏宿迁 223800
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种改进粒子群优化算法的Otsu图像阈值分割方法 [J], 刘桂红;赵亮;孙劲光;王星
2.基于混合粒子群优化的2维Otsu路面裂缝图像阈值分割方法 [J], 邵闯;王生怀;邹春龙;周红勋
3.基于改进Otsu的煤体CT图像阈值分割算法的研究 [J], 王刚;陈雪畅;韩冬阳;秦
相杰;冯净
4.基于SOA-Otsu的图像多阈值分割算法研究 [J], 王海龙;张宏伟;张文
5.基于SSA-Otsu的彩色图像多阈值分割研究 [J], 韩超杰;郝玉然;刘亚飞
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基于OTSU处理不均匀光照图像改进算法研究
基于OTSU处理不均匀光照图像改进算法研究作者：刘明兴刘泽平李斌符朝兴孟含来源：《青岛大学学报（工程技术版）》2020年第03期摘要：为解决不均匀光照下图像二值化问题，提出一种基于最大类间方差法（OTSU算法）的改进二值化算法，将图片分为明亮区域和阴暗区域两部分，分别计算两部分最大类间方差对应的阈值，通过分析阴暗区域特征，判断每一像素点位于明亮区域还是阴暗区域，从而确定每一点的阈值。
实验结果表明，该算法可以解决OTSU算法处理光照不均匀图像丢失信息问题，可广泛应用于光照不均匀条件下的文本图像二值化处理，针对特殊情况较好，相对于其他算法适用性更强，本算法可通过提高OTSU算法的运算速度，缩减算法的运行时间。
该研究提取信息较为完整，可以作为字符识别及缺陷检测等工作的预处理方法，提高识别精度。
关键词：二值化; OTSU; 不均匀光照; 阈值分割; 最大类间方差; 全局阈值中图分类号： TP391.413文献标识码： A近年来，数字化图像技术在许多学科都得到了广泛应用[1]。
例如可以结合边缘检测对采煤沉陷、耕地作物绝产边界识别，结合快速行进方法完成风洞试验缺陷修复等[23]。
在对数字化图像进行二值化处理时，通过选取适当的阈值，将图像分为背景与目标，提取其中的特征和有效信息[45]。
作为图像处理的预处理手段，当背景光照均匀时，可以有效地过滤图像背景信息，不均匀光照的二值化算法可以有效提高自然光照下的文本识别和QR码识别等[67]工作的速度和准确度。
对光照均匀的图片进行二值化处理时，使用全局阈值方法可以将图片中的信息提取出来，并取得较好的效果。
全局阈值方法主要有灰度平均值法、基于谷底最小值的阈值、迭代法、OTSU法等[89]。
其中，OTSU算法计算简单快速，受亮度和对比度影响较小，应用较为广泛。
例如基于OTSU算法和HU不变矩进行信号灯识别、生物组织损伤辨识等[1011]。
目前，改进OTSU算法多针对OTSU算法时间复杂度高、实时性差的问题，对OTSU算法运行速度进行改进，王玉银等人[1214]基于狼群优化或粒子群算法，提高了OTSU算法的运行效率。
otsu 法 -回复
otsu 法-回复【Otsu法】，以中括号内的内容为主题，写一篇1500-2000字文章，一步一步回答Otsu法是一种常用于图像处理中的阈值选择方法。
它由日本学者大津展之于1979年提出，主要用于图像分割。
Otsu法的核心思想是根据图像的灰度分布，自动确定最佳的阈值，从而将图像分成两个不同的区域，达到分割的目的。
本文将一步一步回答关于Otsu法的问题。
问题1：Otsu法的原理是什么？Otsu法的原理是基于图像的灰度分布。
在图像中，像素的灰度值通常在0到255之间变化，Otsu法的目标是找到一个阈值T，将图像分为两个区域：一部分是小于等于T的像素，另一部分是大于T的像素。
而选择最佳阈值的标准是让两个区域之间的类内方差最小，即使得两个区域内的像素的灰度差异尽可能小，而两个区域之间的灰度差异尽可能大。
问题2：Otsu法的具体步骤是什么？Otsu法的具体步骤如下：步骤1：计算图像的直方图。
直方图是对图像中各个灰度级别的像素数量进行统计的方法，可以通过遍历图像的每个像素，并记录其灰度级别的出现次数来得到。
步骤2：计算归一化直方图。
将直方图中每个灰度级别的像素数量除以图像总像素数，即得到归一化直方图。
归一化直方图可以表示每个灰度级别在图像中的出现概率。
步骤3：计算累积直方图和平均灰度值。
将归一化直方图中每个灰度级别的概率依次累加，得到累积直方图。
同时，计算灰度级别与累积概率的乘积，得到平均灰度值。
步骤4：计算类间方差，并找到最佳阈值。
通过遍历每个可能的阈值T，将图像分为两个区域，并计算两个区域之间的类间方差。
类间方差可以用来表示两个区域之间的差异程度，它的计算公式为类内方差之和除以类内像素数量之和。
最佳阈值T是使得类间方差最大的阈值。
步骤5：应用阈值进行图像分割。
将图像中的每个像素与阈值T进行比较，小于等于T的像素分配到一个区域，大于T的像素分配到另一个区域。
这样就实现了图像的分割。
问题3：Otsu法适用于哪些图像分割任务？Otsu法适用于多种图像分割任务。
缺陷修复材料改善光电器件效率验证
缺陷修复材料改善光电器件效率验证基于新一代技术的光电器件在能源转换、光通信和光信息处理领域的应用正在迅速发展。
然而，光电器件在制备过程中常常存在缺陷，这些缺陷会影响器件的性能和效率。
为了提高器件的光电转换效率，科学家们正在不断研究缺陷修复材料的开发和应用。
本文将对缺陷修复材料对光电器件效率的改善进行验证和评估。
首先，缺陷修复材料是一种用于修复光电器件中晶格缺陷、界面缺陷和表面缺陷的材料。
这些缺陷可以降低器件的光电转换效率，并导致能量损失和光学散射。
因此，通过修复缺陷，可以提高器件的效率和性能。
缺陷修复材料有许多种类，其中包括有机修复材料、无机修复材料和混合修复材料。
有机修复材料通常基于高分子化合物，具有良好的可溶性和柔韧性。
无机修复材料可以通过改变晶格结构或补充缺陷态来修复器件的缺陷。
而混合修复材料则是有机和无机材料的结合体，结合了二者的优点，具有较好的修复效果。
在选择缺陷修复材料时，需要考虑其对器件光学特性的影响、材料的稳定性和可持续性等因素。
在验证缺陷修复材料对光电器件效率的改善时，主要采用了实验和理论模拟相结合的方法。
实验方面，可以利用光电子能谱（UPS）和X射线衍射（XRD）等表征技术对器件进行性能测试和分析。
通过测量器件的吸收光谱、荧光光谱和电流-电压特性曲线等参数，可以评估材料修复缺陷后的效果。
此外，还可以利用红外光谱和拉曼光谱等技术来研究材料的分子结构和晶格缺陷。
理论模拟方面，可以采用密度泛函理论（DFT）和量子力学计算等方法来模拟光电器件中的缺陷和修复材料的作用。
通过计算修复材料与缺陷之间的相互作用能和能带结构等参数，可以预测修复效果，并优化修复材料的设计和应用。
此外，还可以进行光学模拟和电子迁移率模拟等计算，预测光电器件在不同条件下的性能变化。
在验证过程中，研究人员发现，通过应用适当的缺陷修复材料，可以显著提高光电器件的效率和稳定性。
例如，在有机太阳能电池中，通过添加有机修复材料，可以修复电荷传输的缺陷，增加光电转换效率。
IBC太阳电池红外缺陷检测装置[实用新型专利]
![IBC太阳电池红外缺陷检测装置[实用新型专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/24a7aef3227916888586d76c.png)
专利名称：IBC太阳电池红外缺陷检测装置
专利类型：实用新型专利
发明人：赵欣侃,黄盛磊,薛永胜,丁叶飞,施瑾,曾光申请号：CN201320711334.0
申请日：20131112
公开号：CN203587516U
公开日：
20140507
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：一种IBC太阳电池红外缺陷检测装置，包括测试暗室、透明电池片放置台、自动加电装置、红外成像机构、恒流源和计算机；测试暗室设有透明电池片放置台的进出槽孔，透明电池片放置台与所述槽孔活动相连，自动加电装置设置在透明电池片放置台上，红外成像机构设置在测试暗室的底部，恒流源与自动加电装置电连接，计算机与红外成像机构电信相连。
本实用新型在测试暗室中使用恒流源通过自动加电装置对IBC太阳电池通电，并使用红外成像机构采集IBC太阳电池发出的特定波长的发光信号，最后在计算机中形成图像。
能够快速检测出隐裂、碎片、断栅等IBC太阳电池的内部缺陷。
申请人：上海太阳能工程技术研究中心有限公司
地址：200241 上海市闵行区紫月路880号
国籍：CN
代理机构：上海科盛知识产权代理有限公司
代理人：杨元焱
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太阳能电池缺陷检测图像的分割技术
太阳能电池缺陷检测图像的分割技术王志欣;田学民【摘要】在太阳能电池缺陷检测系统中,图像分割技术是非常重要的.分割结果的优劣直接影响着对于缺陷的检测和识别.文中提出一种针对太阳电池缺陷图片特性的阈值分割方法,实验表明这种方法比普通的直方图法和Otsu法更加快速准确地进行区域分割,可以得到较好的二值图.为太阳能电池图像的缺陷特征提取,以及进一步描述和分析奠定了良好的基础.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2014(022)010【总页数】3页(P68-70)【关键词】太阳能电池;直方图法;Otsu法;图像分割【作者】王志欣;田学民【作者单位】河北工业大学信息工程学院,天津300401;河北工业大学信息工程学院,天津300401【正文语种】中文【中图分类】TN206当今世界面临的最大危机是能源与环境的矛盾，而为了解决这个危机，人类已经着手于开发和利用各种新能源，其中太阳能，作为一种普遍均匀、清洁环保的绿色资源，有着巨大的开发应用潜力。
太阳能电池是这项技术的核心器件，直接影响发电效率。
在太阳电池的生产过程中，容易产生一些隐性缺陷。
隐性缺陷的存在将降低组件的效率、可靠性和使用寿命，因此太阳能电池的缺陷检测非常的重要。
电致荧光法是目前最常用的太阳能电池缺陷检测方法[1]。
通过这种方法可以得到太阳能电池的红外图片，然后对去噪后的图像进行分割，之后对图像进行缺陷的识别和检测[2]。
在太阳能电池缺陷检测系统中，图像的分割技术起着至关重要的作用。
图像的分割就是将图像中的目标和背景相分离的技术。
图像分割处理的结果将直接影响到太阳能电缺陷特征的后续分类和识别。
由于太阳能电池中的缺陷没有明显的边缘，因此只能使用区域分割法。
本文采用一种针对太阳电池缺陷图像特性的阈值分割方法，这种方法比普通的直方图法和Otsu法更加的快速准确，能够很好的提取缺陷图像的特征，准确地进行图像分割，得到较好的二值图像。
1 直方图阈值分割法如果前景物体内部灰度值分布比较均匀，背景灰度值的分布也是比较均匀的，这个图像的灰度直方图将有明显的双峰，如图1所示。
空间用太阳电池胶接缺陷的无损检测
空间用太阳电池胶接缺陷的无损检测雷刚; 范襄; 曹佳晔; 陆剑峰; 王志超; 王佳禹; 王宇峰【期刊名称】《《无损检测》》【年(卷),期】2019(041)009【总页数】4页(P7-10)【关键词】太阳电池; 胶接缺陷; 无损检测; 红外热波检测; 超声检测【作者】雷刚; 范襄; 曹佳晔; 陆剑峰; 王志超; 王佳禹; 王宇峰【作者单位】上海空间电源研究所上海 200245【正文语种】中文【中图分类】TG115.28在空间用太阳电池阵的制造过程中，需要采用底片胶将太阳电池黏贴在基板上。
由于太阳电池为脆性材料，在胶接过程中无法施加太大的压力；太阳电池胶接所用的底片胶为一种黏度较高、流动性较差的硅橡胶，基板胶接面为具有微小凹凸的不平整表面，底片胶在加压固化过程中的流动具有随机性；另外，为了防止胶接时在太阳电池的间隙产生过多的溢胶，涂敷的胶量不能太多。
而压力、胶量、胶接面平整度等参数对于胶接品质具有显著的影响，上述限制条件增大了太阳电池胶接的施工难度，控制不当即可能会在胶接界面引发缺陷，影响太阳电池阵的可靠性。
太阳电池胶接为特殊过程，在实际生产过程中主要依靠制作首末件并测试胶接的剪切强度来判断过程是否受控，但该方法属于破坏性测试方法，无法用于检测正式产品。
故，有必要开展适用于空间用太阳电池阵胶接缺陷无损检测方法的研究。
笔者针对空间用太阳电池的胶接缺陷的无损检测方法进行研究，分别采用红外热波成像和空气耦合超声成像的方法进行了试验，对检测结果进行了对比分析。
1 检测方法的选择1.1 太阳电池胶接结构太阳电池阵的剖面结构为多层结构(见图1)，在底片胶的上方是叠层太阳电池，叠层太阳电池由太阳电池、盖片胶和玻璃盖片构成；底片胶的下方为基板，基板是由铝蜂窝、碳纤维和聚酰亚胺薄膜构成的多层复合材料。
图1 太阳电池阵的剖面结构示意底片胶位于整个太阳电池阵结构的中间位置，这给胶接缺陷的检测带来了很大的困难。
另外，铝蜂窝为铝箔制成的蜂窝状结构，碳纤维为网状结构，这些复杂结构也会对检测图像造成很大的干扰。
硅太阳能电池纹理缺陷检测
硅太阳能电池纹理缺陷检测
张舞杰;李迪;叶峰
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2010(030)010
【摘要】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阅值法,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.
【总页数】4页(P2702-2704,2708)
【作者】张舞杰;李迪;叶峰
【作者单位】华南理工大学,自动化科学与工程学院,广州,510641;华南理工大学机械与汽车工程学院,广州,510641;华南理工大学机械与汽车工程学院,广州,510641【正文语种】中文
【中图分类】TP394.1
【相关文献】
1.电致发光成像技术在硅太阳能电池隐性缺陷检测中的应用 [J], 李艳华;潘淼;庞爱锁;武智平;郑兰花;陈朝
2.基于频域纹理消除的结构性纹理缺陷检测方法 [J], 吴浩;徐向荣;许四祥
3.基于加工纹理平均方向的表面缺陷检测 [J], 林建钢;王东兴;田洪志;刘兆财;陈麒麟
4.机械加工零件表面纹理缺陷检测 [J], 李银涛
5.机械加工零件表面纹理缺陷检测方法探究 [J], 宋剑
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太阳电池I-U特性曲线的拟合
太阳电池I-U特性曲线的拟合
任明凡;王培珍
【期刊名称】《安徽工业大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2007(024)002
【摘要】根据太阳电池的测试数据,提出了基于3次样条函数的太阳能电池I-U特性曲线的拟合方法,并将拟合的结果与单指数函数拟合、双指数函数拟合、多项式拟合的结果作分析比较.结果表明,本文提出的方法在精度上有明显的提高.
【总页数】5页(P195-198,201)
【作者】任明凡;王培珍
【作者单位】安徽工业大学,电气信息学院,安徽,马鞍山,243002;安徽工业大学,电气信息学院,安徽,马鞍山,243002
【正文语种】中文
【中图分类】TM133
【相关文献】
1.太阳电池Ⅰ-Ⅴ曲线的拟合方法及应用研究 [J], 胡克满;柳桂国;胡海燕
2.大面积太阳电池特性曲线参数拟合 [J], 胡汛;张建吉;王瑛;哈尔滨
3.利用MATLAB曲线拟合工具箱拟合PN结伏安特性曲线 [J], 陈文芳;许棠
4.太阳电池I-V曲线拟合的优化算法 [J], 胡克满;胡海燕;柳桂国
5.利用三次样条函数绘制光电管的I-U特性曲线 [J], 郭琳
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摘
要 ：图像 分割在太 阳能 电池 组件缺 陷检 测系统 中，起 着非常重要 的作用 。通过双峰法和最 大类 间方差法结
合对太 阳能电池 的近 红外图像进行 图像分割和二值化 ，并得 出缺陷 的二值 图。实验表 明所提 出的太 阳能 电池 硅
片 的图像分割方法 能快速准 确地实现对 图像 的分割 ，得 到了较好的二值 图。为太阳能 电池 图像 的缺 陷特 征的提
片组织 ）［ １ ８ 组成 ，在 目标或者背景 内部 的相邻像素 间 ， ９
的灰度值是高度相关 的，但 在 目标与背景交界处两边 的像素在灰度值上有 很大的差异 。 图 ２ 分别 是原始 图像 （ 左上 ） 、直方 图 （ 右上 ）及双 峰法得到的尺度变 换结果 （ 图） 下 太 阳电池单 片的整体亮 度虽存在差异 ，但直方 图 的形状都很相似 ，如 图 ３所 示，大部分像 素分布在 较 高灰度级 ，也就是背景区域 ，灰度 值接近 ０的附近 为 少部分背景和缺陷 。 阈值 Ｔ的选取 的步骤如下：
２
（） ａ。 ／ 一 ） ａ ｌ ． ） ｆ （ ｏ ／ 一 ２ （ ２
＝口。 （ １ ｘ） 口。 一／
采 用遍 历的方法得 到使类 间方 差最大 的阈值 Ｔ，即
为所求 。
４ 双峰法与最大类间方差 法结合
假设 图像只 由 目标 （ 陷）和 背景 （ 缺 无缺 陷的硅
图像视 为具有 不同灰度 级的两类 区域 的组合 ，选取一
主要载体 ，太 阳能电池 阵列近些年来得到飞速发展和
广泛 的应用 。太 阳能电池阵列的供 电装置为太 阳电池
片 。由于太 阳电池片 是易碎 产品 ，其破损将直接影响 到 电池 阵的输 出功率 。太 阳电池的相关规范上 ，都对 太 阳电池片 的裂 纹、碎 片、断栅 、虚焊 、缺角 、崩边
２１ ０ ２年 第 ２ 卷 第 １期 １
ｈｔ：ｗｗ ． Ｓａ ｒ． ｔ ／ ｗｃ －． ｇｃ ｐ／ ・ ｏ ａ
计 算 机 系 统 应 用
双峰法与ｏ ｕ ｔ 法结合在太阳能电池缺陷检测 中的应用① ｓ
张翰进 ，傅志 中，念 蓓 ，张忠亮 ，张 冉
（ 上海理工大学 光 电信 息与计算机工程学 院，上海 ２ ０ ９ ） ０ ０ ３
结合二值化 图
从 图 ５可看 出，最大类 间方差法 的二值 图只分开 了缺陷 的一部分 ， 在太 阳电池左下角 的碎片没有分开 ， 并参杂 了一些背景 ，说明这 种方法 不能完全分离背景
和缺 陷；而双 峰法及 最大类 间方差法结合后所获得 的
二值 图 ｃ则完全分开了缺 陷和背景 ，得到 了较好 的二 值 图。如图所 示。这 说明改进后的方法能够有效地区 分 出有缺 陷的 电池 片，并将。由于太阳能 电池板 的表面 以及边缘瑕疵会 影响到其整体系统的光
个合适 的阈值，产生相应的图像 。本文采用双峰法与
ｏｓ 法相 结合 的方法对其进行分割 。 ｔ ｕ
电转换效率及 品质 ，所 以对其外观 的缺陷检测就变得
十分重要 。
一
２ 基 于双峰法 的太 阳电池单片灰度变换
取 ，以及进一步描述 和分析 奠定了 良好的基础 。 关键词 ：双峰法；最 大类 间方差法：检测 ；图像分割 ；二值化
Ｃｏ ｂｉ ｔｏ ｆＢｉ ｏ ｌ ｅ ｈ ｄ ａ ｓ ｅ ｈｏ ｎ Ｄｅ ｅ ｔ ｔ ｃｉ ｎ ｉ ｌ ｒＣｅ ｌ ｍ ｎａ ｉ ｎ ｏ ｍ ｄａ ｔ ｏ ｎｄ ０ｔ ｎ Ｍ ｔ ｄ ｉ ｆ ｃ ｓＤｅ ｅ ｔｏ ｎ Ｓｏ ａ ｌ Ｍ ｓ
图 ３ 上 为原始 图像 ，下为灰度像素直方 图
由图 ４太 阳电池 单片直方 图模型可看 出，太 阳电 池 单片大部分为背景 ， 目标 即缺 陷分布在 低灰度级 ，
等特征反 映出来 。
５ 结语
在 分析太 阳能 电池硅 片特 点及 其现 有检 测方 法 的基 础上 ， 文提 出 了一种 基于 双峰法 和 ｏｓ 法 结合 本 ｔ ｕ
Ｏ． ２
＼
＼
－
值
图４
太 阳 电池单片经过灰度变换后 ，再利用最大类 间 方差法来分割 图像，可得到较理想 的效果 。实验结果 如下 图 ５ 示： 所
（ 原始图像 ａ ）
（） ｂ最大类间方差法
二值 化 图
（ 双峰法及最大类间 ｃ ）
方差法结合后 ．｜ 二馑化图
图 ５ 太 阳电池单片双峰法及最大类间方差法
１ 引 言
太 阳能作 为一种 新型的清洁 的能源 ，很早就被认 为是化石 原料 的替代 能源 ；而作为利用太 阳能供 电的
着 至关重要的作用 。 图像分割是按照 一定的图像特征 ， 如图像 的灰度特 征【、图像 的纹理特 征等将 图像分成 ４ 】
若干有 意义的区域的过程。图像的分割处理 的结果直 接影 响到太阳能 电池 片缺 陷特 征的后续分类和识别 。 阈值 分割是一种广泛使用的分割技术 ，它利用 了图像 中要提 取的 目标物与其背景在灰度特性上 的差异 ，把
，， ：
刍 丝 盟一
ｌ ｕ ¨ 【 Ｉ ¨ 【 ｌ
选取双峰之 间的低谷 （ 波谷 ） 为分割 阈值 ｔ 作 ，对
图像进行尺度变换 。
其中
１
篓Ｉ ¨ ＝ ｌ Ｉ ＋ Ｊ ”
／ ２＝∑ ｉ ｐ ／ ＝∑ ｉｆ ． ｔ ， ｐ
准 则函数 定义为两类 的类 间方差 ：
① 收稿时间： １－５０ ； ２ １ －５收到修改稿时Ｉ： １－５３ ０ ０ ￣ ２ １ ．１ ｑ０ ０
度上有一定差别 ，那 么该灰度 的直 方 图会呈现双峰状 （ 图 １的形式 ） 即背 景和 目标在 图像 的灰度直方 图 如 ，
上各 自形成一个波峰，且区域和波 峰一一对应 。由于
Ａ ｐｉ ｅｈｉｕ ｐ ｌｄＴ ｃｎｑ ｅ应用技术 １ ５ ｅ １
ＺＨＡＮＧ ｎ－ｉ， Ｈａ Ｊｎ ＦＵ ｉＺｈ ｎ ， ＡＮ ｉ ＺＨＡＮＧ ｏ ｇ Ｌｉｎ ， Ｚｈ－ ｏ ｇ ＮＩ Ｂｅ， Ｚｈ ｎ － ａ ｇ ＺＨＡＮＧ ｎ Ｒａ
（ｃ ｏｌ ｆ ｐｉ ｌ ｌ ｌｃ ｄＣ ｍｐ ｔ ｎ ｉ ｅｉ ， ｎｖｒｉ ｆ ｈ ｇ ａ ｆｒ ｃ ｎｅ ｎ ｃｎ ｌｇ， ｈｎ ｈ ｉ ００ ３ Ｃ ｉａ Ｓｈ ｏ ｏ Ｏ ｔ ａＥ ｅａ ａａ ｏ ｕｅ Ｅ ｇｎ ｒ ｇ Ｕ ｉｅｓｙｏ Ｓ ａ ｈｉｏ ｉ ｃ ｄＴ ｈ ｏｏｙＳ ａｇ ａ２ ０ ９ ， ｈｎ ） ｃ － ｃ＇ｌ ｎ ｉ ｒ ｅ ｎ ｔ ｎ Ｓｅ ａ ｅ
２１ ０ ２年 第 ２ 卷 第 １期 ｌ
ｈｔ：ｗｗ ｃＳ ． ｇ ｎ ｔ ｌ ｗ． — ｏ ． ｐｌ —ａ ｒｃ
像
个
计 算 机 系 统 应 用
③ 找到直方图中具有个数最大 的灰度值 Ａ；
④ 根据经验 值 ０ ，找到个数在 ０ － ２ ． 的灰度值 ， ２处 记录灰度值 Ａ之前 的 Ｂ、Ｃ或者 Ｄ 点： ⑤ 求 Ｂ、Ｃ或者 Ｄ点的平 均灰度 Ｔ ，Ｔ就是进行 灰度变换的阈值 。
现 的概率是， 阈值 ｔ 图像分为两类＝０ ］ ［ １ ．］ 将 【，和＝ ｔ ， １。 ｔ ＋Ｌ
和 Ｇ 类的概 率分别为：
ｔ
＝
∑Ｐ
ｉ０ ＝
ａ ∑ Ｐ： －。 １ 己 ｉ１口
：
上式 中 Ｐ 为灰度值为的概率密度 函数 。 ．
Ｃ 和 ｃ 类 的平均灰度 为： ｎ ｌ 图 １ 灰度像素直方 图
着错分概率最 小。
１ ６ 应用 技术 Ａｐｌ ｄ ｅｈｉｕ １ ｐｉ ｃｎ ｅ ｅＴ ｑ
① 统计太 阳电池单片的直方图 ， 除干扰 ，判断 去
灰度值 为 ２ ５的脉冲干扰 ，若有 ，去除干扰 ，否则转 ５
下一步 ；
② 归一化 ， 将去除干扰后 的直方 图中具有最大个
数的数 目作为 归一化 的标准 。
双 峰法［利用灰度直方 图特 性确 定灰度分割 阈值 ５ 】 的原理 是：如 果图像所含 的 目标区域和背景 区域在灰
般对 太 阳能 电池 阵列 采用 近 红外相 机采 集 图
像【 】 ｌ ，然后 对去 噪后 的 图像进 行分 割 ，之后对 缺 陷 的特 征进行 描述和 分类识 别和 检测 。 在 太阳能电池组件缺 陷检测系 统中，图像分割起
可选取 阂值 Ｔ来对太 阳电池单片进行灰度变换 。考虑
到感 兴趣 的区域分布在低灰度级 ，选 取背景与 目标之 间的波谷作 为阈值 Ｔ ，大于等 于 Ｔ的灰度值赋 为 ２ ５ ５，
的太 阳能 电池硅 片缺 陷图像 的分割 方 法 。实验 结果 显 示， 出 的太 阳能 电池硅 片 的图像 分割 方法 能快 所提 速 准确地 实现对 图像 的分割 ， 得到 了较好 的二值 图 ，
计 算 机 系 统 应 用
ｈ ｐ／ ｗｗ． Ｓ ． ｇｃ ｔ ：ｗ ｔ ／ Ｃ －ｏ ． —ａｒ ｎ
２１ ０ ２年 第 ２ 卷 第 １ １ 期
波峰之 间有一个波谷 ，因而选择双 峰之 间低 谷处所对 应 的灰度值为分割 阈值 ，将 背景和 目标两 个区域分离 开来 。
日 标
假设图像灰度 级的范围为 Ｇ ［，一］ 各灰度级 出 ＝０ １， Ｌ
Ａｂｓｒ ｃ ： ｇ ｎ ａｉｎ ｄ ｆ ｃｓｉ ｈ ｏ ａ ｅｌ ｄ ｌ ｅｅ ｔｏ ｙｓｅ ｐ ａ ｓａｖ ｒ ｏ ｔｎ ｏｅ Ｉ ｈ ｓｐ ｐ ｒ ｔ ｔ ａ ｔ Ｓｅ ｍｅ ｔｔｏ ｅｅ ｔ ｎ ｔ ｅｓ ｌｒｃ ｌ ｍｏ ｕ ｅｄ ｔ ｃ ｎ ｓ ｔｍ ｌｙ ｅ ｙｉ ｉ ｍｐ ｒａ ｔｒ ｌ． ｎ ｔ ｉ ａ ｅ， ｗｏ ｐｅ ｋ ｄ ｍａ ｉ ｍ ｅ ｅ ｎ ｃａ ｓ ｖ ｒａ ｃ ｆ ｓ ｌ ｅ － ｆａ ｅ ａ ｅ ｓ ｇ ｅ ｔｔｏ ｎｄ ｉ ａ ｅ ｂ ａ ｉａｉｎ ａ ｄ ａ ｓ ａ ｘ ｍｕ ｂ ｔ ｅ — ｌｓ ａ ｉ ｅ ｏ ｏａ ｎ ａ ｉ ｒ ｄ ｉ ｇ ｅ ｎ ｗ ｎ ｒ ｒ ｎ ｒ ｍ ｍ ｎ ｉｎ ａ ａ ｍ ｇ ｉ ｒｚ ｔ ｎ ｏ ｎ ｂｉａ ｙ ｉ ｇ ｂ ｉ ｄ ｄ ｆ ｃｓ ｎ ｒ ｍａ ｅ ｏ ｔ ｎｅ ｅｅ ｔ．Ｅｘ ｅ ｉ ｎ ｓｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｒ ｐ ｅ ｉｉｏ ｏ ａ ｅ ｌｉ ｇ ｅ ｅ ｔ ｔｏ ｍｅ ｏ ａ ａ ｐ ｒｍｅ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅ ｐ ｏ ｏｓ ｄ ｓｌｃ ｎ ｓ ｌ ｃ ｌ ｍａ ｅ ｓ ｇ ｎ ｉｎ ｔ ｄ Ｃ ｒ ｍ ａ ｈ ｎ ａ ｈ ｅ ｅ ｆ ｔａ ｄ ａ ｃ ｒ ｔ ａ ｅ ｓ ｇ ｅ ｔｔｏ ，ｇ ｔａ ｇ ｏ ｎ ａｙ ｉ ａ ．Ｄｅ ｅ ｔ ｅ ｓ ｌ ａ ｅ ｆａ ｕ ｅ ｅ ｔａ ｔ ｎ， ｃ ｉｖ ａ ｃ ｕ ａｅ ｉ ｇ ｅ ｓ ｎ ｍ ｍ ｎ ａ ｉｎ ｅ ｏ ｄ ｂｉ ｒ ｇｅ ｍ ｆ ｃｓ ｉ ｔ ｏ ａ ｉ ｇ ｅ ｔｒ ｘｒ ｃｉ ｎｈ ｒ ｍ ｏ ａ ｄｆ ｒｈ ｒｄ ｓ ｒｐ ｏ ｎ ｄａ ａｙ ｉ ｆｌｙ ｎ ｎ ａ ｔｅ ｅ ｃｉ ｔ ｎａ ｉ ｎ ｌ ｓｓｏ ａ ｉ ｇａｇ ｏ ｏ ｎ ａ ｉｎ． ｏ ｄｆ ｕ ｄ ｔｏ Ｋｅ ｒ ｓ ｂ ｏ ａ ｔ ｏ ｏ ｓ ｔ ｏ ； ｅｅ ｔｏ ； ａ ｅｓ ｇ ｅ ｔｔｏ ｂｉａ ｙ ａ ｉｎ ｙ ｗｏ ｄ ： ｉ ｄ ｌ ｍ ｍｅｈ ｄ； ｔｕｍｅ ｄ ｄ ｔｃｉ ｎ ｉ ｇ ｅ ｈ ｍ ｍ ｎ ｉｎ； ｎ ｒ ｚ ｔ ａ ｏ