基于機(jī)器視覺(jué)的太陽(yáng)能電池片缺陷檢測(cè)算法研究.pdf

1、太陽(yáng)能作為主要的清潔能源之一，因其無(wú)污染、儲(chǔ)藏量大等特點(diǎn)，已成為世界各國(guó)新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展重點(diǎn)。太陽(yáng)能電池組件是獲取太陽(yáng)能的主要途徑，其生產(chǎn)質(zhì)量尤為重要，因此在電池片焊接成組前都要進(jìn)行缺陷檢測(cè)，并使其正確對(duì)位焊接。太陽(yáng)能電池片視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)擔(dān)負(fù)著缺陷檢測(cè)與定位輸出的雙重任務(wù)，其表面缺陷檢測(cè)和對(duì)位算法的準(zhǔn)確性是太陽(yáng)能電池組件質(zhì)量的重要保障。
　　本文在分析太陽(yáng)能電池片表面特征的基礎(chǔ)上，提出了基于機(jī)器視覺(jué)的太陽(yáng)能電池片表面缺陷檢測(cè)方案。通

2、過(guò)獲取模板圖像及特征參數(shù)，用于與待檢測(cè)電池片進(jìn)行特征對(duì)比，分析其表面缺陷。
　　對(duì)于斷片、殘片、孔洞、斷柵等缺陷的檢測(cè)，首先利用圖像采集設(shè)備獲得太陽(yáng)能電池片的圖像，結(jié)合機(jī)器視覺(jué)中的預(yù)處理方法，對(duì)圖像進(jìn)行平滑去噪、背景分割及二值化，隨后對(duì)圖像進(jìn)行輪廓跟蹤，獲得輪廓序列。根據(jù)獲得電池片外輪廓數(shù)量，分析是否為斷片；再計(jì)算外輪廓面積，將其與模板圖像的外輪廓面積比較，若缺失面積超出工程閾值，則判斷為殘片。接著分析內(nèi)部輪廓，在排除主柵線(xiàn)輪廓以

3、外的序列中，某一輪廓面積超出缺陷閾值，則可知電池片表面存在孔洞；斷柵與柵線(xiàn)缺失的判定是將主柵線(xiàn)輪廓面積與模板圖像的主柵線(xiàn)面積進(jìn)行比較，缺失的面積是否大于工程閾值。
　　本文對(duì)邊緣破損的識(shí)別是在獲得圖像輪廓的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)一種多重中心坐標(biāo)加權(quán)平均處理方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中的電池片的中心坐標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確定位；然后利用仿射變換方法，將待檢測(cè)電池片進(jìn)行擺正，并與標(biāo)準(zhǔn)模板的二值圖像進(jìn)行差分；最后對(duì)差分圖像進(jìn)行輪廓提取，計(jì)算其中最大的輪廓面積，再與缺陷

4、閾值面積進(jìn)行對(duì)比，從而確定電池片是否存在邊緣破損。
　　本文還設(shè)計(jì)九點(diǎn)對(duì)位算法，使用基于相關(guān)系數(shù)的模板匹配算法，獲得對(duì)位紙中九點(diǎn)坐標(biāo)。本文參考聚類(lèi)理論，提出一種適用本課題的“類(lèi)聚類(lèi)”處理辦法，經(jīng)過(guò)充分測(cè)試，此方法可以消除人為干擾，準(zhǔn)確獲得坐標(biāo)系間的映射矩陣。
　　完成算法設(shè)計(jì)后，使用C++語(yǔ)言結(jié)合OpenCV視覺(jué)庫(kù)，對(duì)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行代碼編寫(xiě)，并搭建測(cè)試軟件界面。測(cè)試結(jié)果表明本文設(shè)計(jì)的缺陷檢測(cè)算法在識(shí)別閾值20.2?0.2m