一種太陽能硅片檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及太陽能硅片檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種太陽能硅片檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 影響太陽能硅片質(zhì)量的因素主要包括尺寸、表面缺陷以及表面顏色。一方面?zhèn)鹘y(tǒng) 的接觸式測量技術(shù)制約了太陽能硅片生產(chǎn)效率和加工精度，另一方面?zhèn)鹘y(tǒng)的離線、靜態(tài)測 量技術(shù)又滿足不了現(xiàn)代加工中測量的要求，不能及時檢測產(chǎn)品、控制生產(chǎn)過程容易造成廢 品，嚴(yán)重影響了產(chǎn)品質(zhì)量。如果不能實(shí)現(xiàn)速度快、精度高、在線自動檢測，則會降低企業(yè)生產(chǎn) 效率，甚至直接影響企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。另外，傳統(tǒng)的太陽能硅片檢測是人工操作，檢測效果和 效率主要依賴檢驗(yàn)人員的經(jīng)驗(yàn)，人為影響因素大、自動化程度低。此外，純?nèi)斯z測操作也 存在工人勞動強(qiáng)度大、生產(chǎn)效率低的缺陷。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷，本發(fā)明的目的在于提供一種檢測誤差小、可靠性好 的太陽能硅片檢測方法。
[0004] 為達(dá)到以上目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案。
[0005] 一種太陽能硅片檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
[0006] 1)圖像采集，采用激光發(fā)射器投射到太陽能硅片上，得到相應(yīng)的人工紋理，并利用 兩個相機(jī)采集圖像信息；
[0007] 2)噪聲去除，利用中值濾波法對采集到圖像進(jìn)行噪聲的去除；
[0008] 3)亞像素級圖像獲取，采用Hessian矩陣法獲得潛在亞像素級圖像；
[0009] 4)提取圖像特征，把彩色圖像轉(zhuǎn)換成黑白圖像，并對分解的圖像進(jìn)行閾值設(shè)定，通 過設(shè)定的閥值提取相應(yīng)區(qū)域的圖像特征；
[0010] 5)計算兩個區(qū)域的差異，根據(jù)不同區(qū)域提取到的圖像特征，計算出兩個區(qū)域的差 異性；
[0011] 6)變換圖像形狀，變換圖像形狀同時擴(kuò)張有圓形特征區(qū)域；
[0012] 7)娃片檢查，選擇帶有一定特征的區(qū)域，通過該特征對娃片進(jìn)行檢查；
[0013] 8)數(shù)據(jù)存儲，顯示相應(yīng)的檢查結(jié)果同時把相關(guān)缺陷信息保存在相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫里 面。這樣便于統(tǒng)計硅片的產(chǎn)品優(yōu)良率和便于產(chǎn)品的管理。
[0014] 作為上述方案的進(jìn)一步說明，所述相機(jī)為工業(yè)(XD相機(jī)。
[0015] 作為上述方案的進(jìn)一步說明，兩個相機(jī)通過絲桿與伺服電機(jī)連接，并在伺服電機(jī) 變換拍攝位置。
[0016] 作為上述方案的進(jìn)一步說明，所述提取圖像特征、計算兩個區(qū)域的差異、變換圖像 形狀、硅片檢查和數(shù)據(jù)存儲步驟通過機(jī)器視覺軟件（Halcon)來實(shí)現(xiàn)。
[0017] 本發(fā)明提供的一種太陽能硅片檢測方法，其有益效果是：
[0018] -、采用激光發(fā)射器投射到硅片上形成人工紋理的方式，有效增強(qiáng)所檢測的太陽 能娃片的條理特征。
[0019] 二、采用兩個相機(jī)構(gòu)成雙目掃描測量，不僅實(shí)現(xiàn)了太陽能硅片的自動檢測，而且提 高了檢測效率和增強(qiáng)了檢測結(jié)果的可靠性。
[0020] 二、利用Hessian矩陣法獲得潛在亞像素級圖像，進(jìn)一步把圖像的噪聲去除，從而 增強(qiáng)圖像質(zhì)量，為提高檢測可靠性打下良好的基礎(chǔ)。
[0021] 四、通過設(shè)置絲桿和伺服電機(jī)，在太陽能硅片缺陷檢查過程中，完全可以代替人工 操作，自動化程度高。工業(yè)CCD相機(jī)在采集太能硅片圖像的過程，根據(jù)待檢測太陽能硅片的 類型，上位機(jī)發(fā)送太能硅片類型到PLC中，通過伺服電機(jī)帶動絲桿傳動，把相機(jī)移動到相應(yīng) 位置，實(shí)現(xiàn)對不同規(guī)格太能硅片的圖像采集，使用方便。
[0022] 五、采用伺服電機(jī)控制絲桿傳動，絲桿再帶動滑塊運(yùn)動，從而實(shí)現(xiàn)對各種規(guī)格太能 硅片的圖像采集，自動化程度高，定位準(zhǔn)確。
【附圖說明】
[0023] 圖1所示為本發(fā)明提供太陽能硅片檢測方法流程圖；
[0024] 圖2所不為太陽能娃片圖像米集不意圖。
[0025] 附圖標(biāo)記說明：
[0026] 1、激光發(fā)射器，2、太能硅片，3、相機(jī)，4、相機(jī)。
【具體實(shí)施方式】
[0027] 為方便本領(lǐng)域普通技術(shù)人員更好地理解本發(fā)明的實(shí)質(zhì)，下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的
【具體實(shí)施方式】進(jìn)行詳細(xì)闡述。
[0028] 如圖1所示，一種太陽能硅片檢測方法，包括以下步驟：
[0029]1)圖像采集，采用激光發(fā)射器投射到太陽能硅片上，得到相應(yīng)的人工紋理，并利用 兩個工業(yè)(XD相機(jī)采集圖像信息。
[0030] 2)噪聲去除，利用中值濾波法對采集到圖像進(jìn)行噪聲的去除，以增強(qiáng)圖像質(zhì)量。
[0031] 3)亞像素級圖像獲取，采用Hessian矩陣法獲得潛在亞像素級圖像。
[0032] 4)提取圖像特征，把彩色圖像轉(zhuǎn)換成黑白圖像，并對分解的圖像進(jìn)行閾值設(shè)定，通 過設(shè)定的閥值提取相應(yīng)區(qū)域的圖像特征。
[0033] 5)計算兩個區(qū)域的差異，根據(jù)不同區(qū)域提取到的圖像特征，計算出兩個區(qū)域的差 異性。
[0034] 6)變換圖像形狀，變換圖像形狀同時擴(kuò)張有圓形特征區(qū)域。
[0035] 7)娃片檢查，選擇帶有一定特征的區(qū)域，通過該特征對娃片進(jìn)行檢查。
[0036] 8)數(shù)據(jù)存儲，顯示相應(yīng)的檢查結(jié)果同時把相關(guān)缺陷信息保存在相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫里 面。
[0037] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本實(shí)施例采用激光發(fā)射器投射到太陽能硅片上，從而得到相應(yīng) 的圖像人工紋理，有效增強(qiáng)被檢測太陽能硅片的條理特征。同時，在對圖像去除噪聲的過程 除了采用中值濾波法，并采用Hessian矩陣獲得潛在亞像素，有效減少誤差，提高了檢測的 可靠性。
[0038] 其中，如圖2所示，在圖像采集步驟中，采用雙目立體法對太陽能硅片進(jìn)行采集。 激光發(fā)射器1投射的平面II被太能硅片2表面調(diào)制形成一條激光線L。相機(jī)3和相機(jī)4構(gòu) 成同名像點(diǎn)對，同時對貼有激光線的硅片拍攝圖像。
[0039] 實(shí)際確定太陽能硅片表面的三維結(jié)構(gòu)時，首先通過線條中心定位得到激光線L的 像平面坐標(biāo)，再通過像點(diǎn)匹配技術(shù)得到同名像點(diǎn)對4(111，^)和4(112^ 2)，最后將同名像點(diǎn) 對代入式（1)共線方程。
【主權(quán)項】
1. 一種太陽能硅片檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 1) 圖像采集，采用激光發(fā)射器投射到太陽能硅片上，得到相應(yīng)的人工紋理，并利用兩個 相機(jī)米集圖像彳目息； 2) 噪聲去除，利用中值濾波法對采集到圖像進(jìn)行噪聲的去除； 3) 亞像素級圖像獲取，采用Hessian矩陣法獲得潛在亞像素級圖像； 4) 提取圖像特征，把彩色圖像轉(zhuǎn)換成黑白圖像，并對分解的圖像進(jìn)行閾值設(shè)定，通過設(shè) 定的閥值提取相應(yīng)區(qū)域的圖像特征； 5) 計算兩個區(qū)域的差異，根據(jù)不同區(qū)域提取到的圖像特征，計算出兩個區(qū)域的差異 性； 6) 變換圖像形狀，變換圖像形狀同時擴(kuò)張有圓形特征區(qū)域； 7) 硅片檢查，選擇帶有一定特征的區(qū)域，通過該特征對硅片進(jìn)行檢查； 8) 數(shù)據(jù)存儲，顯示相應(yīng)的檢查結(jié)果同時把相關(guān)缺陷信息保存在相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫里面。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種太陽能硅片檢測方法，其特征在于，所述相機(jī)為工業(yè)CCD 相機(jī)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種太陽能硅片檢測方法，其特征在于，兩個相機(jī)通過絲桿 與伺服電機(jī)連接，并在伺服電機(jī)變換拍攝位置。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種太陽能硅片檢測方法，其特征在于，所述提取圖像特征、 計算兩個區(qū)域的差異、變換圖像形狀、硅片檢查和數(shù)據(jù)存儲步驟通過機(jī)器視覺軟件來實(shí)現(xiàn)。
【專利摘要】本發(fā)明公開一種太陽能硅片檢測方法，包括以下步驟：首先圖像采集，對采集的圖像進(jìn)行中值濾波和去除噪聲處理，再利用Hessian矩陣法獲得潛在亞像素級圖像，分解圖像(RGB)即把彩色圖像轉(zhuǎn)換成黑白圖像，然后都圖像進(jìn)行設(shè)定threshold值，對圖像進(jìn)行提取特征值，再計算兩個區(qū)域的差異，變換圖像形狀，擴(kuò)張有圓形元素區(qū)，選擇帶有某些特征的區(qū)域，顯示檢測結(jié)果，最后保存缺陷數(shù)據(jù)。本發(fā)明的圖像采集基于雙目掃描測量的方法，該方法不僅實(shí)現(xiàn)了太陽能硅片的自動檢測，而且提高了檢測效率和增強(qiáng)了檢測結(jié)果的可靠性。在圖像處理的過程，利用Hessian矩陣法獲得潛在亞像素級圖像，進(jìn)一步把圖像的噪聲去除，從而增強(qiáng)圖像質(zhì)量，為提高檢測可靠性打下良好的基礎(chǔ)。
【IPC分類】G01N21-88
【公開號】CN104614372
【申請?zhí)枴緾N201510029038
【發(fā)明人】黃遠(yuǎn)民, 李大成, 易銘, 李秀忠, 方寧
【申請人】佛山職業(yè)技術(shù)學(xué)院
【公開日】2015年5月13日
【申請日】2015年1月20日