[發明專利]一種基于機器視覺的多晶硅太陽能檢測分選的方法

無效

• 申請號: 201210486681.8
• 申請日: 2012-11-26
• 公開（公告）號: CN102974551A
• 公開（公告）日: 2013-03-20
• 發明（設計）人: 歐陽高飛;孫海杰;林俊強;李濤;李錚濤
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: B07C5/342
• 分類號: B07C5/342
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 蔡茂略

1.一種基于機器視覺的多晶硅太陽能檢測分選的方法，其特征在于步驟如下：?

1）使多晶硅太陽能電池通過圖像采集區域，并由CCD照相機采集相應的圖像；?

2）對步驟1）所采集的圖像進行圖像預處理，包括圖像抽取、灰度化處理、圖像噪聲濾除、圖像增強、邊緣檢測、太陽能電池定位；?

3）隨后進行圖像識別，對步驟2）所采集的多晶硅太陽能電池的參數與模板對比，及進行圖像相似度測量，并進行顏色分類，進而實現顏色分選。?

2.根據權利要求1所述的基于機器視覺的多晶硅太陽能檢測分選的方法，其特征在于步驟2）所述圖像預處理具體步驟如下：?

2-1）圖像抽取?

根據設定的模板與CCD照相機拍攝到的被測圖像進行對比后，得出的圖像檢測結果，因此首先應該把所拍攝到的模板與及被測片的圖像抽取到程序中進行下一步處理；?

2-2）灰度化處理采取HSI模型；由于需要能夠獲得一幅柔和的灰度圖，因此需要對步驟1）中所得到的圖像，采用平均值法的灰度化處理；?

加權平均值法:按照一些指標給R、G、B賦予不同的權值，并使R、G、B的值加權平均，即：?

R=G=B=（W1*R+W2*G+W3*B）/3?

2-3）圖像噪聲濾除?

選一個含有奇數點的窗口W，用這個窗口在步驟2）灰度化處理后圖像上掃描，把窗口中所含的像素點按灰度級的升序排列，取位于中間的灰度值來代替該點的灰度值，?

表達式為：?

g(m,n)=Median{f(m-k,n-l),(k,l)∈W}?

2-4）圖像增強?

是直接針對圖像中的像素，對步驟3）噪聲濾除后的圖像的灰度進行處理；?

在灰度圖像的處理中，原始圖像的灰度為f(x,y)，增強后的灰度為g(x,y)，令?

g(x,y)=T[f(x,y)]?

通過這樣的映射便能對灰度圖像進行所需要的增強處理；?

2-5）邊緣檢測?

采用的邊緣檢測算法是Canny邊緣檢測算子；?

2-6）太陽能電池定位?

當多晶硅太陽能電池放置于工作臺時，需要對其進行校正定位，在橫豎方向上各40條卡尺來進行校正檢測。?

3.根據權利要求1所述的基于機器視覺的多晶硅太陽能檢測分選的方法，其特征在于步驟3）所述圖像識別包括如下步驟：?

3-1）建立硅片模板的數據庫?

硅片模板的建立由客戶指定，客戶根據自身需要事先建立n個硅片模板，n的取值由客戶設定，這幾個硅片模板分別設為X₁、X₂、···、X_n，每個硅片模板的色彩特征都不一樣，在獲得客戶提供的這n個模板后進行預處理，并提取圖像的H、S、I分量值，分別繪出這三個分量的灰度直方圖，建立硅片模板的數據庫，并存儲于軟件系統中；?

3-2）測量被測硅片?

新的硅片到達時，則對硅片進行預處理，并提取圖像的H、S、I分量值，分別繪出這三個分量的灰度直方圖；?

3-3）測量顏色相似度?

在顏色分選系統中，采用的是歐氏距離法來衡量直方圖的相似度；通過?計算直方圖之間的歐氏距離，即是按照直方圖每個灰度級的距離測量來進行相似度測量的；?

3-4）顏色分類?

根據步驟3）得出的距離D作為分類標準，距離D越大，就表示這兩個直方圖的差異越大；D越小，則表示這兩個直方圖越相似；?

在得到各模板與被測硅片的距離D后，對各模板對應的距離D，由小到大進行排序，得出最小的D值，該D值所對應的模板就是所有模板中，與被測硅片最相似的一塊，并以此把該被測硅片歸類為D值最小的模板所對應的分類中。?