[發明專利]基于機器視覺對電池片顏色分選的檢測裝置及方法

在審

• 申請號: 201611269689.3
• 申請日: 2016-12-30
• 公開（公告）號: CN106814088A
• 公開（公告）日: 2017-06-09
• 發明（設計）人: 孫智權;江帥;張千;劉常堃;劉夏妮;熊節
• 申請（專利權）人: 鎮江蘇儀德科技有限公司
• 主分類號: G01N21/95
• 分類號: G01N21/95
• 代理公司: 南京鐘山專利代理有限公司32252
• 代理人: 戴朝榮

技術領域

本發明涉及太陽能電池片檢測技術領域，尤其涉及一種用于基于機器視覺對電池片顏色分選的檢測裝置及方法。

背景技術

太陽能電池片是太陽能電池的重要組成部分，其在生產過程中不同階段具有的缺陷種類也不同，影響也不一樣。以鍍膜后的電池片為例，其鍍膜質量的優劣直接決定后續工序中電池片印刷的質量，從而影響太陽能電池的性能，因此必須對鍍膜后電池片進行分選，將存在缺陷的不合格電池片予以剔除。

但由于石墨舟各個槽的溫度不一樣、外界環境等因素的影響，鍍膜后電池片會出現各種顏色缺陷。上述電池片品種的多樣性和復雜性導致了對其檢測方法的不確定性，進而影響了太陽能電池片的檢測和分選。

因此，針對上述問題，提出進一步的解決方案。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于機器視覺對電池片顏色分選的檢測裝置，以克服現有技術中存在的不足。

為實現上述發明目的，本發明提供一種基于機器視覺對電池片顏色分選的檢測裝置，其包括：圖像采集模塊、坐標變換與分割模塊、平面信息獲取模塊、處理模塊、判斷模塊、以及分選模塊；

所述圖像采集模塊用于接收信號并獲取電池片的圖像數據；

所述坐標變換與分割模塊用于對獲取的圖像數據進行坐標變換以及圖像分割；

所述平面信息獲取模塊用于獲取電池片圖片的RGB空間各平面信息；

所述處理模塊用于進行平面二值化以及濾波處理；

所述判斷模塊用于對被檢測的電池片表面的顏色缺陷進行判斷；

所述分選模塊用于根據所述判斷模塊的判斷結果，對被檢測的電池片進行分選。

作為本發明的基于機器視覺對電池片顏色分選的檢測裝置的改進，所述判斷模塊通過模糊自適應方法以及神經網絡方法，判斷被檢測的電池片表面的顏色缺陷。

作為本發明的基于機器視覺對電池片顏色分選的檢測裝置的改進，所述模糊自適應方法的公式為：

μ′_ij＝I_r(μ_ij)＝I₁(I_r-₁(μ_ij))，r＝1，2，…，其中，

所述μ'_ij代表所述電池片顏色對應的模糊矩陣中元素的隸屬度，所述P_c為渡越點處對應的隸屬度，P_ij為像素點(i,j)的隸屬度。

作為本發明的基于機器視覺對電池片顏色分選的檢測裝置的改進，所述神經網絡方法的公式為：

其中，G代表所述電池片顏色對應的模糊矩陣中元素的映射，p_i為輸入，w_i為權值，f為激勵函數，θ為閾值。

作為本發明的基于機器視覺對電池片顏色分選的檢測裝置的改進，所述分選模塊包括機械臂和分選盒，所述分選盒設置于分選位上，所述機械臂自檢測位和分選位之間進行往復運動。

為實現上述發明目的，本發明提供一種運用機器視覺對電池片表面缺陷檢測方法，其包括如下步驟：

S1、接收信號并獲取電池片的圖像數據；

S2、對獲取的圖像數據進行坐標變換以及圖像分割；

S3、獲取電池片圖片的RGB空間各平面信息；

S4、進行平面二值化以及濾波處理；

S5、對被檢測的電池片表面的顏色缺陷進行判斷；

S6、根據判斷結果，對被檢測的電池片進行分選。

作為本發明的基于機器視覺對電池片顏色分選的檢測方法的改進，所述步驟S5中，通過模糊自適應方法以及神經網絡方法，判斷被檢測的電池片表面的顏色缺陷。

作為本發明的基于機器視覺對電池片顏色分選的檢測方法的改進，所述模糊自適應方法的公式為：

所述模糊自適應方法的公式為：

μ′_ij＝I_r(μ_ij)＝I₁(I_r-1(μ_ij))、r＝1，2，…，其中，

所述μ'_ij代表所述電池片顏色對應的模糊矩陣中元素的隸屬度，所述P_c為渡越點處對應的隸屬度，P_ij為像素點(i,j)的隸屬度。

作為本發明的基于機器視覺對電池片顏色分選的檢測方法的改進，所述神經網絡方法的公式為：