[发明专利]面向光伏电池在线位置检测的人工智能图像识别方法

权利要求书

1.面向光伏电池在线位置检测的人工智能图像识别方法，其特征在于包括工业相机、图像数据采集卡、光伏电池位置传感器、面向光伏电池位置检测的图像识别模块、检测传输带；

当光伏电池位置传感器感应到光伏电池置放于检测传输带的视觉检测工位的时候，工业相机拍摄光伏电池区域原始图像，原始图像经信号线传输给图像数据采集卡，图像数据采集卡将数字信号转换为基于像素的像素图像，然后再将像素图像进一步传输给微处理期内运行的面向光伏电池位置检测的图像识别模块，对光伏电池的坐标误差与角度误差进行特征提取。

2.根据权利要求1所述的面向光伏电池在线位置检测的人工智能图像识别方法，其特征在于所述原始图像包括光伏电池和带刻度特征的传输带的图像信息。

3.根据权利要求1所述的面向光伏电池在线位置检测的人工智能图像识别方法，其特征在于光伏电池为蓝色的单晶硅材料；光伏电池为规则的方形或长方形；工业用检测传输带用绿色或黑色，由橡胶材料制成。

4.根据权利要求1所述的面向光伏电池在线位置检测的人工智能图像识别方法，其特征在于所述的面向光伏电池位置检测的图像识别模块，具体实现如下：

首先：基于图像分割技术和区域描述技术对像素图像进行方法；采用边缘提取、区域分割将光伏电池的区域从原始图像中提取出来，作为关键特征；同时提取皮带的边缘特征以及检测传输带的刻度特征；

其次：基于中轴线特征提取技术，利用采用边缘提取特征辨识出光伏电池的四条片，相对应边做统计中值处理，处理完后进行边缘锐化，提取出光伏电池的两条中轴线；并辨识出皮带的中轴线特征，然后保留三条线的特征像素；

然后：利用传输带的刻度特征，对传输带中轴线特征像素通过基于像素坐标化技术进行坐标化处理，使得像素具有坐标特征；

再然后：利用光伏电池的中轴线像素特征以及检测传输带中轴线的像素特征，在光伏电池的中轴线上确定一个特征点，并计算该特征点到中轴线的像素数量n，以及沿着检测传输带中轴线对应的像素数量m；再利用反切弦函数arctan(n/m)计算出光伏电池的中轴线与传输带中轴线的角度偏差Δθ；

最后：提取出光伏电池的两条中轴线特征的交叉点作为新的特征像素，并计算该特征点到中轴线的像素数量n，以及沿着传输带中轴线对应的半个跨度刻度值的像素数量m；再利用正比关系计算出光伏电池的中心点到传输带中轴线的位置偏差Δx，即：Δθ＝(n/m)*0.5刻度。