[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于機(jī)器視覺(jué)的多晶硅太陽(yáng)能檢測(cè)分選的方法

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210486681.8
• 申請(qǐng)日: 2012-11-26
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN102974551A
• 公開(kāi)（公告）日: 2013-03-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 歐陽(yáng)高飛;孫海杰;林俊強(qiáng);李濤;李錚濤
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 華南理工大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): B07C5/342
• 分類(lèi)號(hào): B07C5/342
• 代理公司: 廣州市華學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 蔡茂略

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種按照多晶硅太陽(yáng)能品質(zhì)分選的方法，尤其涉及一種基于機(jī)器視覺(jué)的多晶硅太陽(yáng)能檢測(cè)分選的方法。

背景技術(shù)

太陽(yáng)能作為21世紀(jì)綠色新能源，現(xiàn)正在許多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用以及高速發(fā)展。當(dāng)前主要的太陽(yáng)能轉(zhuǎn)換工具——多晶硅太陽(yáng)能電池具有轉(zhuǎn)化效率高，成本低，壽命長(zhǎng)等優(yōu)點(diǎn)；然而多晶硅太陽(yáng)能電池生產(chǎn)工藝復(fù)雜，造成硅片具有不同顏色，以及顏色有不均勻性，從而影響電池片的視覺(jué)效果，影響客戶的體驗(yàn)。因此在生產(chǎn)的最后一道工序需要將同一顏色的電池片分類(lèi)。

目前，測(cè)試分選主要通過(guò)模擬太陽(yáng)能光照射，把不同顏色的太陽(yáng)能電池片進(jìn)行分類(lèi)。而對(duì)顏色的分選，主要通過(guò)人眼目視，這種方式不僅效率低下而且準(zhǔn)確率也得不到保證。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)和不足，提供一種基于機(jī)器視覺(jué)的多晶硅太陽(yáng)能檢測(cè)分選的方法；本方法通過(guò)對(duì)太陽(yáng)能電池的顏色參數(shù)進(jìn)行檢測(cè)，根據(jù)設(shè)定的分選模板，對(duì)太陽(yáng)能電池進(jìn)行分選。

本發(fā)明通過(guò)下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

一種基于機(jī)器視覺(jué)的多晶硅太陽(yáng)能檢測(cè)分選的方法，步驟如下：

1）使多晶硅太陽(yáng)能電池通過(guò)圖像采集區(qū)域，并由CCD照相機(jī)采集相應(yīng)的圖像；

2）對(duì)步驟1）所采集的圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，包括圖像抽取、灰度化處理、圖像噪聲濾除、圖像增強(qiáng)、邊緣檢測(cè)、太陽(yáng)能電池定位；

3）隨后進(jìn)行圖像識(shí)別，對(duì)步驟2）所采集的多晶硅太陽(yáng)能電池的參數(shù)與模板對(duì)比，及進(jìn)行圖像相似度測(cè)量，并進(jìn)行顏色分類(lèi)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)顏色分選。

上步驟2）所述圖像預(yù)處理具體步驟如下：

2-1）圖像抽取

根據(jù)設(shè)定的模板與CCD照相機(jī)拍攝到的被測(cè)圖像進(jìn)行對(duì)比后，得出的圖像檢測(cè)結(jié)果，因此首先應(yīng)該把所拍攝到的模板與及被測(cè)片的圖像抽取到程序中進(jìn)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(duì)步驟1）中所得到的圖像，采用平均值法的灰度化處理；

加權(quán)平均值法:按照一些指標(biāo)給R、G、B賦予不同的權(quán)值，并使R、G、B的值加權(quán)平均，即：

R=G=B=（W1*R+W2*G+W3*B）/3

2-3）圖像噪聲濾除

選一個(gè)含有奇數(shù)點(diǎn)的窗口W，用這個(gè)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(diǎn)按灰度級(jí)的升序排列，取位于中間的灰度值來(lái)代替該點(diǎn)的灰度值，

表達(dá)式為：

g(m,n)=Median{f(m-k,n-l),(k,l)∈W}

2-4）圖像增強(qiáng)

是直接針對(duì)圖像中的像素，對(duì)步驟3）噪聲濾除后的圖像的灰度進(jìn)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(qiáng)后的灰度為g(x,y)，令

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

通過(guò)這樣的映射便能對(duì)灰度圖像進(jìn)行所需要的增強(qiáng)處理；

2-5）邊緣檢測(cè)

采用的邊緣檢測(cè)算法是Canny邊緣檢測(cè)算子；

2-6）太陽(yáng)能電池定位

當(dāng)多晶硅太陽(yáng)能電池放置于工作臺(tái)時(shí)，需要對(duì)其進(jìn)行校正定位，在橫豎方向上各40條卡尺來(lái)進(jìn)行校正檢測(cè)；

上步驟3）所述圖像識(shí)別包括如下步驟：

3-1）建立硅片模板的數(shù)據(jù)庫(kù)

硅片模板的建立由客戶指定，客戶根據(jù)自身需要事先建立n個(gè)硅片模板，n的取值由客戶設(shè)定，這幾個(gè)硅片模板分別設(shè)為X₁、X₂、...、X_n，每個(gè)硅片模板的色彩特征都不一樣，在獲得客戶提供的這n個(gè)模板后進(jìn)行預(yù)處理，并提取圖像的H、S、I分量值，分別繪出這三個(gè)分量的灰度直方圖，建立硅片模板的數(shù)據(jù)庫(kù)，并存儲(chǔ)于軟件系統(tǒng)中；

3-2）測(cè)量被測(cè)硅片

新的硅片到達(dá)時(shí)，則對(duì)硅片進(jìn)行預(yù)處理，并提取圖像的H、S、I分量值，分別繪出這三個(gè)分量的灰度直方圖；

3-3）測(cè)量顏色相似度

在顏色分選系統(tǒng)中，采用的是歐氏距離法來(lái)衡量直方圖的相似度；通過(guò)計(jì)算直方圖之間的歐氏距離，即是按照直方圖每個(gè)灰度級(jí)的距離測(cè)量來(lái)進(jìn)行相似度測(cè)量的；

3-4）顏色分類(lèi)

根據(jù)步驟3）得出的距離D作為分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，距離D越大，就表示這兩個(gè)直方圖的差異越大；D越小，則表示這兩個(gè)直方圖越相似；