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基于图像处理的光伏电池片生产定位方法2获取光伏电池片图像，利用Harris算法计算图像中各像素点的角点响设置初始阈值，将角点响应函数值大于初始阈值的像素点作为预选角点，类别内预选角点的有效性特征值的类内方差，为第一类别内预选角点的有效性特征值和;上像素点的梯度幅值的均值，Da(B)为预选角点a在邻域内β方向上像素点的梯度幅值的方;上像素点的梯度幅值的均值，Da(B)为预选角点a在邻域内β方向上像素点的梯度幅值的方计算每个像素点的梯度向量与均值向量的余弦相似36.根据权利要求1_3任一项所述的基于图像处理的光伏电池片生产定位方法，其特征利要求1_7任一项所述的基于图像处理的光伏电池片4[0003]公开号为CN108629343A的中国专利申请文件公开了一种基于边缘检测和Harris获取光伏电池片图像，利用Harris算法计算图像中各像素点的角点响应函数值，将角点函数值大于最优阈值的像素点作为真实角点，通过真实角点确定光伏电池片的位5第二类别内预选角点的有效性特征值的类内方差，为第一类别内预选角点的有效性特征;方向上像素点的梯度幅值的均值，Da(B)为预选角点a在邻域内β方向上像素点的梯度幅值;方向上像素点的梯度幅值的均值，Da(B)为预选角点a在邻域内β方向上像素点的梯度幅值6[0019]其效果在于，将上述的基于图像处理的光伏电池片生产定位方法生成计算机程[0021]通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，伏电池片图像转换为灰度图像，利用sobel算子计算灰度图像中像素点的梯度幅值和梯度7;方向上像素点的梯度幅值的均值，Da(B)为预选角点a在邻域内β方向上像素点的梯度幅值[0034]梯度幅值的均值越大表明其在该方向上的梯度幅值越大，β方向的垂线方向上灰方向位于方向区间内的像素点作为标准像素点，将标准像素点的数量与β方向上像素点总;方向上像素点的梯度幅值的均值，Da(B)为预选角点a在邻域内β方向上像素点的梯度幅值8[0039]有效特征值的表达式为：Fa=Raxmax(Ba)；式中，Fa为预选角点a为有效特征[0040]Ra越大表明预选角点a与其他点的区分度越大，max(Ba)越大表明预选角点a与p为目标函数，a为第一类别内预选角点的有效性特征值的类内方差，为第二类别内预选角点的有效性特征值的类内方差，为第一类别内预选角点的有效性特征值和第二类别内预选角点的有效特征值的类间任何适当的磁存储介质或者磁光存储介质，比如，阻变式存储器RRAM（ResistiveRandom存取存储器SRAM（StaticRando

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