[發明專利]一種基于深度學習的太陽能電池板缺陷檢測方法

在審

• 申請號: 202010034120.9
• 申請日: 2020-01-11
• 公開（公告）號: CN111260617A
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 李文舉;高小冬
• 申請（專利權）人: 上海應用技術大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62
• 代理公司: 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236
• 代理人: 胡晶

本申請提供了一種基于深度學習的太陽能電池板缺陷檢測方法，所述方法至少包括以下步驟：S101，獲取近紅外相機采集的彩色圖像；S102，對所述彩色圖像進行RGB顏色空間分離，獲取一通道圖像；S103，采用高斯濾波對所述分離的所述彩色圖像的通道圖像其進行預處理；S104，對步驟S103中處理后的圖像進行ROI區域劃分，分離前景區域圖像，以減少對圖像處理所產生的影響；S105，對圖像進行分割，分離背景中的缺陷特征區域；S106，根據太陽能電池板的缺陷的特征提取太陽能電池板有缺陷的區域；S107，使用訓練好的缺陷數據集進行預測，來對提取的缺陷進行分類。

技術領域

本發明專利涉及太陽能電池板表面的缺陷檢測領域，具體涉及一種基于深度學習的太陽能電池板缺陷檢測方法。

背景技術

太陽能作為一種清潔能源，是將太陽的光能轉換成為其他形式的熱能、電能，能源轉換過程中不產生其他有害的氣體或固體廢料，是一種環保、安全、無污染的新型能源。目前，以煤，石油，天然氣為代表的傳統能源已日漸枯竭，所以大力發展新型能源產業是當今世界發展的必然趨勢。隨著全球光伏電池產業的迅猛發展，國內的太陽能電池產業規模也在不斷擴大，有效的檢測太陽能電池板的缺陷對光電轉換效率起到了至關重要的作用，對于如何能夠及時有效的在工業生產中檢測出太陽能電池表面的缺陷，提升組件的使用效率和產品質量，以成為太陽能電池產業發展的一個關鍵所在。太陽能電池板表面斷柵的缺陷會對產品質量造成一定影響，如果未能及時檢出，會導致太陽能電池板的使用安全問題。

目前太陽能電池板表面的缺陷檢測主要通過給電池片通正向偏置電壓，使其發光，然后觸發相機捕獲圖像，通過人工目檢方式進行缺陷檢測。由于檢測人員主觀判斷標準不一，容易發生誤檢、漏檢等問題，同時人工檢測效率較低，不能滿足生產線的快速檢測要求。

發明內容

針對現有技術中的缺陷，本申請實施例提供了一種基于深度學習的太陽能電池板缺陷檢測方法。所述技術方案如下：

S101，采用圖像采集設備獲取被測樣品的彩色圖像；

S102，對所述彩色圖像進行RGB顏色空間分離，獲取一通道圖像；

S103，采用高斯濾波對所述分離的所述彩色圖像的通道圖像其進行預處理：

S104，對步驟S103中處理后的圖像進行ROI區域劃分，分離前景區域圖像，以減少對圖像處理所產生的影響；

S105，對圖像進行分割，分離背景中的缺陷特征區域；

S106，根據太陽能電池板的缺陷的特征提取太陽能電池板有缺陷的區域；

S107，使用訓練好的缺陷數據集進行預測，來對提取的缺陷進行分類。

可選地，所述步驟S105之后，還包括：增強圖像的對比度，凸顯圖像的表面特征，增加圖像缺陷特征的銳化程度。

可選地，前期準備有缺陷的訓練樣本，對卷積神經網絡進行訓練。

可選地，所述通道圖像為R通道、G通道以及B通道中任一通道圖像。

可選地，所述通道圖像為R通道、G通道以及B通道中任意幾種通道圖像的疊加。

可選地，所檢測的太陽能電池板的類型為單晶硅和多晶硅，柵線的類型為二至五。

可選地，所述被測樣品的尺寸為：156mm*156mm，6.75mm*156.75mm.160mm*160mm。

可選地，太陽能電池板中細柵線方向有條狀的黑線、色線條或區域大小不均、灰色不計入斷柵。

可選地，檢測操作在暗室中進行。

可選地，所述圖像采集設備為分辨率不低于120w的彩色相機。