[发明专利]太阳电池外观缺陷识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及光伏技术，尤其涉及一种太阳电池外观缺陷识别方法。

背景技术

太阳电池片在生产过程中，由于种种原因，其表面会产生一些外观上的缺陷，这些缺陷对于外观上的影响很大，更甚者会影响到电池的转换效率，埋下隐患，因此需要在电池片生产后期或组件封装前期对电池片的外观缺陷进行分选。目前行业内普遍采用人工目测的方式对太阳电池片外观缺陷进行识别，人工成本高，生产效率低，且会产生视觉疲劳从而影响识别效果。因此，电池片生产型企业迫切需要一种快速、准确、高效的太阳电池片外观缺陷识别方法，以便提高生产效率，降低生产成本。

发明内容

本发明的目的，在于克服现有技术中所存在的需要人工识别太阳电池片外观缺陷的不足，提供一种太阳电池外观缺陷识别方法。

为了达到上述目的，本发明采用了以下技术方案：

一种太阳电池外观缺陷识别方法，包括以下步骤：

步骤1、采集图像校正模板图像；

步骤2、采集太阳电池片的二值化图像；

步骤3、通过图像校正模板图像校正有桶形失真的太阳电池片图像，将电池片图像中的曲线变形校正为直线；

步骤4、通过K-L变换将图像旋转为正；

步骤5、采用边缘提取算法对采集的太阳电池片图像进行边缘提取，从图像中分割出仅含电池片的图像；

步骤6、通过边缘检测算法，得到电池片的边缘特征，根据特征的形状和位置判定电池片是否有缺口、崩边或浆料污染的缺陷；

步骤7、通过直线检测方法判断电池片是否有断栅的缺陷。

所述的图像校正模板具有由多个小方格整齐排列组成的棋盘格图案，每个小方格分别用黑色或白色填充，且黑白相间，方格越密，校正精度越高。

所述的边缘检测算法，检测出电池片二值化图像中有颜色变化的对象边缘，通过这些边缘的形状如U型或V型，以及这些边缘所在的位置如电池边缘或电池表面，从而确定是否有缺口、崩边或浆料污染的缺陷。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：采用图像识别方法，对包含太阳电池片的二值化图像先后进行失真校正、旋转、裁剪、边缘检测、直线检测等处理和分析，根据边缘特征的形状和位置判定是否有缺口、崩边及表面浆料污染等缺陷，并根据检测到直线的数量来判断电池是否有断栅的缺陷。采用本发明方法进行太阳电池片外观缺陷的识别，只需要输入采集的包含太阳电池片的二值化图像，即可对图像中的太阳电池片进行缺口、崩边、浆料污染、断栅等缺陷的识别，无需人工通过观察一片片太阳电池片进行分选，实现了智能化外观缺陷识别，极大的提高了外观缺陷的识别效率，减少了工作量，降低人工成本。

附图说明

图1是本发明太阳电池外观缺陷识别方法的流程图。

具体实施方式

下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。

参见图1，本发明提供的太阳电池外观缺陷识别方法，包括以下步骤：

步骤1：采集图像校正模板的图像用于图像校正。

步骤2：采集太阳电池片的二值化图像，且图像中电池片与背景能够明显区分。

步骤3：通过图像校正模板的图像来校正有桶形失真的太阳电池片的图像，将电池片中的曲线变形校正为直线。

步骤4：通过K-L变换将图像旋转为正。

步骤5：采用边缘提取算法对采集的太阳电池片图像进行边缘提取，从图像中分割出仅含电池片的图像。

步骤6：通过边缘检测算法，得到电池片的边缘特征，根据特征的形状和位置判定是否有缺口、崩边及电池片表面是否有浆料污染等缺陷。

本步骤中，所述的边缘检测算法，能够检测出电池片二值图像中有颜色变化的对象边缘，通过这些边缘的形状如U型或V型以及这些边缘所在的位置如电池边缘或电池表面，从而可确定是否有缺口、崩边或浆料污染等缺陷。

步骤7：通过直线检测方法来判断电池是否有断栅的缺陷。