本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺(jué)的太陽(yáng)能電池外觀檢測(cè)技術(shù)研究　出處：《蘇州大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 太陽(yáng)能電池 機(jī)器視覺(jué) 缺陷檢測(cè) 圖像分割 相機(jī)標(biāo)定 桶形畸變

【摘要】：隨著能源需求的不斷增長(zhǎng),太陽(yáng)能作為一種清潔環(huán)保的可再生資源,逐漸開(kāi)始被廣泛利用。太陽(yáng)能電池在制作過(guò)程中通常需要通過(guò)嚴(yán)格的質(zhì)量檢測(cè),如是否存在物理破損、表面劃痕,是否存在斷柵,印刷圖案是否清晰正確等問(wèn)題。傳統(tǒng)工業(yè)模式下,這些檢測(cè)工序需要檢測(cè)人員人工目測(cè),人工檢測(cè)不僅檢測(cè)效率低下而且容易出現(xiàn)因視覺(jué)疲勞和主觀臆斷造成檢測(cè)錯(cuò)誤情況。近年來(lái)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)字圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展,使得利用機(jī)器視覺(jué)對(duì)太陽(yáng)能電池進(jìn)行外觀缺陷檢測(cè)成為現(xiàn)實(shí)。本文首先分析了一般檢測(cè)系統(tǒng)中使用簡(jiǎn)單閾值法進(jìn)行圖像分割的缺點(diǎn),由于亮度不均以及缺陷區(qū)域?qū)Ρ榷炔桓?使用單一閾值往往容易造成圖像分割錯(cuò)誤。針對(duì)此問(wèn)題,通過(guò)結(jié)合局部自適應(yīng)閾值處理法和區(qū)域生長(zhǎng)法的優(yōu)點(diǎn),提出了一種更為有效的圖像分割方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證新方法對(duì)亮度不均具有較好的魯棒性,并且能夠準(zhǔn)確的提取隱藏型的外觀缺陷。太陽(yáng)能電池組件通常由多個(gè)太陽(yáng)能電池片通過(guò)串聯(lián)焊接在一起,因此相機(jī)標(biāo)定的精度對(duì)于太陽(yáng)能視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)也尤為重要。但是用于圖像采集的廣角鏡頭存在桶形畸變。本文采用基于線性插值的畸變校準(zhǔn)方法,并利用最小二乘法對(duì)內(nèi)部柵線進(jìn)行直線擬合,較少了鏡頭畸變?cè)斐傻淖鴺?biāo)誤差。最后,本文在Windows平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了太陽(yáng)能外觀視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng),程序測(cè)試結(jié)果表明本文所述缺陷檢測(cè)方法和坐標(biāo)標(biāo)定方法均具有較好的可行性和較高的準(zhǔn)確度。
[Abstract]:With the growing demand for energy, solar energy as a renewable resource, gradually began to be widely used in the production process. The solar battery is usually required by strict quality testing, such as the presence of physical damage, surface scratches, the presence of broken gate, the printing pattern is clear and correct. The traditional industrial mode. These detection procedures need to detect artificial visual inspection, manual testing is not only low detection efficiency and prone to visual fatigue and subjective cause detection error. In recent years, with the rapid development of computer technology and digital image processing technology, the solar cell appearance defect detection based on machine vision become a reality. This paper firstly analyzes the general detection system use a simple threshold method of defect image segmentation, because of uneven brightness and defect area of High contrast, using a single threshold image segmentation is often likely to cause errors. To solve this problem, by combining the advantages of local adaptive thresholding method and region growing method, put forward a more effective method in image segmentation. The experimental results verify that the new method of uneven brightness has better robustness, and can look accurate extraction of hidden defects. Solar cell components are usually composed of a plurality of solar cells by welded together in series, so the precision of camera calibration for the solar visual detection system is also very important. But the existence of barrel distortion of wide-angle lens for image acquisition. This paper uses distortion calibration method based on linear interpolation, and linear fitting the internal gate line by using least squares method, less error caused by coordinate lens distortion. Finally, this paper implements solar appearance on the Windows platform The result of the program test shows that the defect detection method and the coordinate calibration method described in this paper have good feasibility and high accuracy.

【學(xué)位授予單位】：蘇州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;TM914.4

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本文編號(hào)：1409617