基于HALCON的太阳能电池片缺陷检测系统设计

发布时间：2021-08-06 15:00

随着能源问题的不断升级,以太阳能、风能等为主的新能源的开发也在不断推进,其中太阳能的利用主要是光伏发电。作为发电载体的太阳能电池,其外观质量检测中,当前所采用的人工目测的方式存在速度慢、一致性差等诸多弊端,越来越无法满足产能需求;机器视觉与数字图像处理技术的发展,使得产品缺陷与尺寸的自动化判断成为可能。论文针对太阳能电池外观缺陷与颜色差别,通过对电池外观特征的深入分析,结合光伏行业提供的相关电池质量检测标准,设计了一系列基于HALCON图像处理软件的太阳能电池缺陷判别算法;并通过检测软件的开发与自动化技术的配合,实现了电池片质量的自动在线检测,具体研究内容包括:系统方案设计。通过对国内外电池生产环境与工艺的分析,提出了系统设计方案,设计并构建了系统硬件系统,实现了太阳能电池片的高清图像在线采集。电池图像预处理。首先采用陶瓷标定板对电池图像进行了畸变校正。其次,对Canny边缘检测算法进行了改进,结合基于径向密度函数插值的边缘检测法,实现了亚像素精度的电池外轮廓提取;并分割出感兴趣区域。最后采用仿射变换进行位置矫正并采用改进的混合滤波器进行去噪处理。外观检测算法设计。1.针对边缘类缺陷,分别从形态学凸性分析、轮廓分析以及模板匹配的角度提出三类适用于边缘脱晶、崩边、缺角的特征提取算法,并通过算法性能分析与比较,确定采用既可以同时检测所有边缘缺陷,又能够最大限度保留缺陷的原有形态的凸性分析法。2.印刷缺陷与脏污缺陷,分别从改进动态阈值分割与灰度堆积、灰度差分的方面进行算法设计;改进动态阈值法能够克服图像亮度不均的问题,从而较完全的提取出栅线;灰度堆积与灰度差分相结合,实现了各类印刷缺陷的准确定位。3.颜色差别中,基于HSI色系,采用灰度直方图的领域平滑与双峰分析法判别色差片;通过图像分块与直方图相似度计算法,从局部预测整体颜色分布,将以往分选法中忽略的轻微色差问题加入到相似度的刻画过程,实现了更精准的颜色分选。最后,对各类算法的优缺点进行了比较与分析,确定了最优系列算法。系统调试与实验分析。通过模块集成与软件开发,构成了完整的检测系统;并通过配方文件的导入,实现了检测标准的量化、颜色分类的数目确定以及分选策略的自动适应。最后通过实验,分析图像处理算法的准确性与整体系统的稳定性。论文所提方法与设计思路,在实验阶段,总体缺陷检测平均准确率达到98.06%,颜色分选准确率在99.94%以上;厂家实测中的颜色准确率也达到了99.52%。系统单片检测中,图像处理耗时仅600ms以内。论文所设计系统在保证高准确率的前提下,实现了多种外观缺陷与颜色差别的通用而精准的判断,具有较好的实用推广价值。
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TM914.4

文章目录

摘要

ABSTRACT

第一章绪论

1.1 课题研究背景

1.2 机器视觉技术及其应用

1.2.1 机器视觉研究现状与发展趋势

1.2.2 机器视觉在太阳能电池片质量检测中的应用

1.3 论文框架结构

1.4 本章小结

第二章太阳能电池片及常见缺陷分析

2.1 太阳能电池的分类

2.2 电池生产工艺

2.3 太阳能电池片缺陷种类及其成因分析

2.3.1 常见缺陷种类

2.3.2 常见缺陷成因分析

2.4 太阳能电池的检测标准

2.5 本课题研究内容与目标

2.6 本章小结

第三章系统方案设计与硬件选型

3.1 系统总体方案设计

3.2 系统硬件选型

3.2.1 光源选型

3.2.2 相机选型

3.2.3 镜头选型

3.2.4 其他硬件选型

3.3 硬件系统的构建

3.3.1 暗箱设计

3.3.2 通信系统设计

3.4 本章小结

第四章缺陷检测算法分析与设计

4.1 图像预处理

4.1.1 基于标定物的图像畸变矫正

4.1.2 基于亚像素边缘的图像分割

4.1.3 基于仿射变换的位置校正

4.1.4 基于混合滤波的图像滤波

4.2 边缘类缺陷的图像处理算法设计

4.2.1 形态学分析法

4.2.2 轮廓分析法

4.2.3 模板匹配法

4.2.4 边缘类缺陷检测算法的分析与比较

4.3 印刷类缺陷的图像处理算法

4.3.1 改进的动态阈值分割法

4.3.2 灰度堆积与灰度差分法

4.3.3 印刷类缺陷检测算法的分析与比较

4.4 颜色类缺陷与色系分选

4.4.1 色系空间及其转换原理

4.4.2 色差的双峰检测法

4.4.3 色系的分块灰度直方图分选法

4.4.4 基于灰度直方图的颜色分选法分析与比较

4.5 本章小结

第五章系统调试与结果分析

5.1 系统集成与调试

5.1.1 系统硬件集成

5.1.2 系统软件开发

5.1.3 系统工作流程

5.2 各类缺陷检测结果对比与分析

5.3 系统性能分析

5.4 本章小结

第六章总结与展望

6.1 工作总结

6.2 展望

参考文献

致谢

在学期间发表的学术论文及其他科研成果

【参考文献】