【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及圖像識別及處理領(lǐng)域，尤其涉及到一種基于圖像檢測的太陽能電池片擴散工藝中se方法。
技術(shù)介紹
1、在太陽能電池片制造的過程中，擴散工藝是關(guān)鍵步驟之一，然而，在擴散過程中，由于傳送帶的抖動或太陽能電池片進入擴散工藝流程時的位置偏差，可能會導致后續(xù)覆蓋在拓撲結(jié)構(gòu)上的金屬電極出現(xiàn)一定的偏移，偏移量過大會導致太陽能電池片的電阻值變大，進而影響太陽能電池片導電性能。
2、目前，太陽能電池片的se檢測主要依賴于人工檢測，通過人工測量金屬電極與拓撲結(jié)構(gòu)的偏移量是否超過閾值，從而判定太陽能電池片的導電性能，然而這種人工檢測方式效率低下、穩(wěn)定性不夠、錯誤響應(yīng)時間長，容易導致過多的低導電性能的太陽能電池片進入到后續(xù)流程中，降低了太陽能電池片的最終良品率。
3、本專利技術(shù)通過采集太陽能電池片擴散工序之后的圖像，采用圖像檢測算法進行自動化檢測，可以減少se檢測中的人力投入，提高檢測效率，對位移偏移量和位移偏移量閾值、角度偏移量和角度偏移量閾值進行判斷，若存在至少一種偏移量超出偏移量閾值，及時進行報警并調(diào)整擴散工藝中太陽能電池片的擺放位置或是解決傳送過程中傳送帶出現(xiàn)的問題，從而縮短響應(yīng)時間，減少過多導電性能不好的太陽能電池片流入后續(xù)工序中，提高最終太陽能電池片的良品率。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的是為了提出一種基于圖像檢測的太陽能電池片擴散工藝中se方法。
2、本專利技術(shù)所要解決的第一個問題是：通過采集太陽能電池片擴散工序之后的圖像，采用圖像檢測算法而
3、本專利技術(shù)所要解決的第二個問題是：通過圖像檢測算法，檢測到金屬電極超出拓撲結(jié)構(gòu)的偏移量達到閾值后，系統(tǒng)立即報警，企業(yè)工作人員調(diào)整擴散工藝中太陽能電池片的擺放位置，縮短響應(yīng)周期，減少過多導電性能不好的太陽能電池片流入后續(xù)工序中。
4、一種基于圖像檢測的太陽能電池片擴散工藝中se方法采用如下的技術(shù)方案：
5、s1：采用高速攝影機定時采集太陽能電池片結(jié)束擴散工藝后的圖像；
6、s2：將所采集得到的圖像通過有線傳輸方式傳輸至計算機，計算機讀取高速攝影機所傳輸?shù)膱D像并將其輸入至圖像檢測程序；
7、s3：圖像檢測程序?qū)λ斎氲膱D像進行處理，將圖像進行轉(zhuǎn)換成灰度圖像，采用canny邊緣檢測算法找出轉(zhuǎn)換成灰度圖像后的所有的邊緣，采用hough變換找出所有的干擾區(qū)域，標記其輪廓，并從檢測到的圖像邊緣區(qū)域中刪除干擾圖像輪廓檢測的區(qū)域，留下金屬電極的直線區(qū)域輪廓以及拓撲結(jié)構(gòu)的矩形區(qū)域輪廓；
8、s4：對處理過后的圖像建立直角坐標系，根據(jù)坐標系中的直線區(qū)域輪廓和矩形區(qū)域輪廓保留其所有相應(yīng)的橫坐標，分別記為，，其中為直線區(qū)域輪廓的所有橫坐標，為矩形區(qū)域輪廓的所有橫坐標；
9、s5：判斷直線區(qū)域和矩形區(qū)域的位置關(guān)系，直線區(qū)域和矩形區(qū)域存在平行關(guān)系時，選取直線區(qū)域輪廓和矩形區(qū)域輪廓相同側(cè)的橫坐標和進行比對，，其中為直線區(qū)域偏移出矩形區(qū)域的位移偏移量，判斷和設(shè)定的位移偏移量閾值 γ，直線區(qū)域和矩形區(qū)域不是平行關(guān)系時，選取直線區(qū)域和矩形區(qū)域輪廓的中心點連接成直線，采用中心點橫坐標和計算直線的斜率，根據(jù)該斜率計算出這條直線的角度 θ，判斷 θ和設(shè)定的角度偏移量閾值 φ；
10、s6：圖像檢測程序?qū)ξ灰破屏亢臀灰破屏块撝怠⒔嵌绕屏亢徒嵌绕屏块撝颠M行判斷，若存在至少一種偏移量超出偏移量閾值，程序則發(fā)出警告；
11、s7：收到程序發(fā)出的警告，中止擴散工藝并進行問題排查，排查傳送帶是否出現(xiàn)抖動問題以及太陽能電池片進入擴散工藝流程時是否出現(xiàn)位置偏差問題，若存在問題，則重新啟動傳送帶和調(diào)整太陽能電池片擴散過程中的太陽能電池片的擺放位置。
12、進一步的，上述步驟s3中圖像檢測程序?qū)D像進行轉(zhuǎn)換成灰度圖像，包括：
13、采用加權(quán)平均法，對于每個像素，使用不同的權(quán)重系數(shù)對紅、綠、藍三個通道值進行加權(quán)平均，并將結(jié)果分配給灰度圖像中的相應(yīng)像素。
14、進一步的，上述步驟s3中所述的canny邊緣檢測算法步驟如下：
15、（1）高斯濾波：對輸入圖像進行高斯平滑處理，減少噪聲干擾，高斯濾波的表達式為，其中， x和 y表示像素點的距離， σ表示高斯核的標準差，為表示原始圖像中位置的像素值，表示為高斯濾波之后的值；
16、（2）計算梯度強度和方向：使用 sobel算子計算圖像中每個像素點的梯度大小和方向，獲得邊緣的強度和方向；
17、，，，，其中和分別為水平和豎直方向的梯度，為梯度強度，為梯度方向；
18、（3）非極大值抑制：遍歷圖像中的每個像素點，將其與其相鄰的前后兩個像素進行比較，將像素點的梯度強度不是整個區(qū)域中的最大值的梯度強度置為零；
19、；
20、其中則表示該像素點進行非極大值抑制后得到的梯度強度值，、、、、、、、為該像素點相鄰像素點的梯度強度；
21、（4）雙閾值處理：設(shè)置兩個閾值，高閾值和低閾值；
22、將梯度強度大于高閾值的像素點標記為強邊緣像素，將梯度強度介于高閾值和低閾值之間的像素點標記為弱邊緣像素，并將梯度強度小于低閾值的像素點標記為非邊緣像素；
23、對每個強邊緣像素進行邊緣追蹤，將與其相鄰的弱邊緣像素標記為強邊緣像素，直到不出現(xiàn)新的弱邊緣像素；
24、（5）邊緣連接：對于高閾值和低閾值之間的邊緣像素進行連接，將其組成一條完整的邊緣線。
25、進一步的，上述步驟s3所述的hough變換步驟如下：
26、（a）遍歷canny邊緣檢測后得到的所有的輪廓點，對每個輪廓點進行極坐標變換，將該點轉(zhuǎn)換為一條直線；
27、（b）構(gòu)建一個二維的極坐標空間，稱為hough空間，以極徑和極角作為坐標軸，每個輪廓點轉(zhuǎn)換后對應(yīng)在極坐標空間中的一條曲線；
28、（c）在極坐標空間中尋找交叉點，交叉點表示在原始圖像中有直線經(jīng)過該點，交叉點數(shù)多少反映直線通過的概率大小；
29、（d）根據(jù)閾值將交叉點數(shù)較高的點選出，并將其還原回直角坐標系，得到對應(yīng)的直線方程；
30、對于一條直線，將其轉(zhuǎn)換為極坐標形式為，其中和分別表示極徑和極角。
31、進一步的，上述步驟s5中所設(shè)置的位移偏移量閾值 γ和角度偏移量閾值 φ，設(shè)置依據(jù)為過往太陽能電池片擴散工藝結(jié)束后不同偏移量對應(yīng)的太陽能電池片導電性能。
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【技術(shù)保護點】
1.一種基于圖像檢測的太陽能電池片擴散工藝中SE方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于圖像檢測的太陽能電池片擴散工藝中SE方法，其特征在于，所述S3中圖像檢測程序?qū)D像進行轉(zhuǎn)換成灰度圖像，包括：
3.如權(quán)利要求1所述的一種基于圖像檢測的太陽能電池片擴散工藝中SE方法，其特征在于，所述S3中所述的Canny邊緣檢測算法，包括：
4.如權(quán)利要求1所述的一種基于圖像檢測的太陽能電池片擴散工藝中SE方法，其特征在于，所述S3所述的Hough變換，包括：
5.如權(quán)利要求1所述的一種基于圖像檢測的太陽能電池片擴散工藝中SE方法，其特征在于，所述S5中所設(shè)置的位移偏移量閾值γ和角度偏移量閾值Φ，包括：
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于圖像檢測的太陽能電池片擴散工藝中se方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于圖像檢測的太陽能電池片擴散工藝中se方法，其特征在于，所述s3中圖像檢測程序?qū)D像進行轉(zhuǎn)換成灰度圖像，包括：
3.如權(quán)利要求1所述的一種基于圖像檢測的太陽能電池片擴散工藝中se方法，其特征在于，所述...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：王慶錢，周煒，華松，雷杰，
申請(專利權(quán))人：江西鈦創(chuàng)新能源科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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