基于機器視覺的太陽電池表面污漬檢測與顏色分類研究.pdf

1、中國是世界最大的硅基太陽電池生產國。生產過程中不可避免會有缺陷電池產生，如何快速有效地檢測出這些缺陷電池對工廠提質、增效非常重要。此外，由于生產中難以做到每片電池的工藝條件完全相同，電池表面會呈現(xiàn)不同顏色。根據用戶要求，出廠前必須要對電池片進行顏色分類。而這些工作目前還需人工完成。本文研究了影響機器視覺指紋污漬檢測和顏色分類精度的各種因素及改進方法，為今后解決用機器視覺替換人工分色等難題奠定了一定的技術基礎。
　　搭建了供研究用的

2、機器視覺硬件系統(tǒng)。系統(tǒng)的照明條件等可多自由度調節(jié)，便于評估不同因素對機器視覺效果的影響。自主編寫了基于ISO12233-2003測試卡的鏡頭分辨率測試軟件。較好解決了現(xiàn)有國際通用軟件無法讀取單色光照明下彩色圖像的分辨率，以及分辨率測試結果受圖像噪聲影響大的問題。為評估機器視覺系統(tǒng)不同照明條件下的分辨率特性提供了有效工具。
　　研究表明，照明光波長對電池表面的指紋污漬檢測影響較大。照明角度相同時，紅光照明下指紋清晰度明顯優(yōu)于其他色光

3、和白光，照射角度對指紋清晰度影響不大。對于指紋檢測，波長630nm左右的紅光，從電池片斜上方45°角照射，指紋與硅片背景和柵線部分的對比度最高。便于實現(xiàn)利用閾值分割算法的指紋檢測。
　　針對太陽電池表面顏色為藍色，一般照明條件下，彩色圖像藍色通道信號正常時，R通道信號弱，影響測色精度的問題。探究了:a.圖像傳感器的噪聲特性，b.鏡頭漸暈對圖像動態(tài)范圍的影響，c.像素位數（8位和12位），d.提高R通道的照明光強平衡RGB三通道的信