本發(fā)明屬于太陽能電池技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種基于cis圖像采集的太陽能電池片缺陷檢測系統(tǒng)和方法。

背景技術(shù)：

太陽能作為一種免費(fèi)、清潔、安全、豐富的可再生能源越來越受到人們的青睞。而太陽能電池作為將太陽輻射進(jìn)行光熱電轉(zhuǎn)化或者光電直接轉(zhuǎn)化的器件，在制造及檢測上的研究日益熱門。

太陽能電池片作為太陽能電池的核心器件，其制造工藝的質(zhì)量直接影響太陽電池的發(fā)電效率、短路電流、斷路電壓、使用壽命等。制造工藝過程中需要經(jīng)歷切割與制絨兩部分，再經(jīng)過化學(xué)腐蝕與清洗出去表面損傷層。因?yàn)樘柲茈姵仄姿椋谏a(chǎn)加工過程(表面腐蝕、制絨、擴(kuò)散、表面成膜、網(wǎng)印、鈍化、燒結(jié)等)中，可能由于某些工藝缺陷或者生產(chǎn)環(huán)境的影響造成太陽能電池片表面的缺陷。因此研究出實(shí)時性好，識別效率高，能識別多種缺陷的太陽能電池片檢測系統(tǒng)和方法是很有必要的。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，本發(fā)明的目的在于提供一種基于cis圖像采集的太陽能電池片缺陷檢測系統(tǒng)，旨在解決太陽能電池片缺角、崩邊、孔洞、污物的檢測問題。

本發(fā)明提供了一種基于cis圖像采集單元的太陽能電池片缺陷檢測系統(tǒng)，包括：傳送裝置，圖像采集裝置和數(shù)據(jù)處理模塊；圖像采集裝置位于傳送裝置的正上方，圖像采集裝置與數(shù)據(jù)處理模塊連接；太陽能電池片通過所述傳送裝置進(jìn)行運(yùn)輸，當(dāng)太陽能電池片經(jīng)過所述圖像采集裝置下方時，圖像采集裝置對太陽能電池片進(jìn)行圖像采集并傳輸給數(shù)據(jù)處理模塊，所述數(shù)據(jù)處理模塊對采集的圖像進(jìn)行缺陷分析檢測。

更進(jìn)一步地，圖像采集裝置包括：cis圖像采集單元和兩個條形光源，cis圖像采集單元設(shè)置在傳送裝置的正上方，兩側(cè)各安裝有一個條形光源，用于使得被采集的太陽能電池片的圖像亮度均勻。

更進(jìn)一步地，cis圖像采集單元包括：fpga模塊，分別與fpga模塊連接的cis圖像采集模塊、模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊、存儲模塊、采集速度匹配模塊和圖像輸出模塊，以及用于提供工作電源的電源模塊；所述cis圖像采集模塊用于對太陽能電池片進(jìn)行圖像采集并輸出一系列模擬數(shù)據(jù)；所述模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊用于將模擬數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號；所述fpga模塊用于實(shí)現(xiàn)整個系統(tǒng)的時序控制；所述采集速度匹配模塊用于根據(jù)傳送裝置的傳送速度調(diào)整cis圖像模塊采集圖像速率；所述存儲模塊用于緩存采集到的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)；所述圖像輸出模塊用于將采集到的太陽能電池片圖像發(fā)送給所述數(shù)據(jù)處理模塊。

本發(fā)明還提供了一種基于cis圖像采集單元的太陽能電池片缺陷檢測方法，包括下述步驟：

(1)通過圖像采集裝置對太陽能電池片進(jìn)行圖像采集；

(2)根據(jù)采集的圖像對太陽能電池片進(jìn)行校正獲得校正后的太陽能電池片圖像；

(3)對所述太陽能電池片圖像進(jìn)行缺角處理或崩邊處理后獲得缺陷檢測結(jié)果。

更進(jìn)一步地，在步驟(2)后還包括：(2.0)對所述太陽能電池片圖像進(jìn)行去除電極和柵線的處理后獲得標(biāo)準(zhǔn)化的太陽能電池片灰度圖。其中，步驟(2.0)可以在步驟(2)之后步驟(3)之前，也可以在步驟(3)之后。

更進(jìn)一步地，所述去除電極和柵線的處理具體為：

(2.01)對太陽能電池片校正后圖像的圖像進(jìn)行灰度化處理后獲得太陽能電池片灰度圖；

(2.02)在灰度圖上，利用形態(tài)學(xué)開運(yùn)算去除水平柵線，獲得去除水平柵線后的太陽能電池片灰度圖；

(2.03)在去除水平柵線后的太陽能電池片灰度圖上，利用最大類間方差法對去除水平柵線后的太陽能電池片進(jìn)行二值化處理，利用水平掃描定位電極并去除電極，獲得去除水平柵線和電極的太陽能電池片灰度圖；

(2.04)在去除水平柵線和電極的太陽能電池片灰度圖上，利用水平掃描定位豎直柵線和邊界線并去除，獲得標(biāo)準(zhǔn)化的太陽能電池片灰度圖。

更進(jìn)一步地，在步驟(2.0)后還包括：(2.1)對標(biāo)準(zhǔn)化的太陽能電池片灰度圖像進(jìn)行孔洞處理或污物處理后獲得缺陷檢測結(jié)果。

更進(jìn)一步地，所述孔洞處理具體為：

(2.11)在標(biāo)準(zhǔn)化的太陽能電池片灰度圖上，利用找輪廓的方法尋找孔洞與污物的位置。

(2.12)利用(2.11)找到的位置，計(jì)算位置區(qū)域的灰度值均值，與設(shè)定閾值進(jìn)行比較，判斷缺陷為孔洞還是污物，并分別統(tǒng)計(jì)兩者的個數(shù)。

更進(jìn)一步地，所述污物處理具體為：

(2.11)在標(biāo)準(zhǔn)化的太陽能電池片灰度圖上，利用找輪廓的方法尋找孔洞與污物的位置。

(2.12)利用(2.11)找到的位置，計(jì)算位置區(qū)域的灰度值均值，與設(shè)定閾值進(jìn)行比較，判斷缺陷為孔洞還是污物，并分別統(tǒng)計(jì)兩者的個數(shù)。

更進(jìn)一步地，步驟(2)具體為：

s21對采集的太陽能電池片圖像進(jìn)行灰度化處理后獲得太陽能電池片灰度圖；

s22在灰度圖上通過搜索獲得表示太陽能電池片的四條邊界的像素點(diǎn)；其中，通過按照上邊界、下邊界、左邊界和右邊界的順序進(jìn)行搜索；

s23對四條邊界的像素點(diǎn)進(jìn)行篩選并獲得太陽能電池片的四條校正邊界；

s24計(jì)算出四條校正邊界之間的交點(diǎn)，即太陽能電池片的四個角點(diǎn)；

s25根據(jù)太陽能電池片的四個角點(diǎn)與設(shè)定的四個角點(diǎn)獲得透視變換矩陣，并通過所述透視變換矩陣對采集的圖像進(jìn)行透視變換后獲得太陽能電池片校正后的圖像。

更進(jìn)一步地，步驟(3)中所述缺角處理具體為：

(3.11)對太陽能電池片校正后圖像的圖像進(jìn)行灰度化處理后獲得太陽能電池片灰度圖；

(3.12)在灰度圖上，利用三種步長搜索方式從水平向右和垂直向下檢測太陽能電池片左上角是否缺角；

(3.13)在灰度圖上，利用三種步長搜索方式從水平向左和垂直向下檢測太陽能電池片右上角是否缺角；

(3.14)在灰度圖上，利用三種步長搜索方式從水平向右和垂直向上檢測太陽能電池片左下角是否缺角；

(3.15)在灰度圖上，利用三種步長搜索方式從水平向左和垂直向上檢測太陽能電池片右下角是否缺角。

更進(jìn)一步地，步驟(3)中所述崩邊處理具體為：

(3.11)對太陽能電池片校正后圖像的圖像進(jìn)行灰度化處理后獲得太陽能電池片灰度圖；

(3.12)在灰度圖上，對左右邊界進(jìn)行投影，分別記錄崩邊區(qū)域像素點(diǎn)的個數(shù)；

(3.13)在灰度圖上，對上下邊界進(jìn)行投影，分別記錄崩邊區(qū)域像素點(diǎn)的個數(shù)；

(3.14)比較獲得崩邊區(qū)域像素點(diǎn)的個數(shù)與設(shè)定閾值，判斷是否為崩邊，并且統(tǒng)計(jì)崩邊個數(shù)；

(3.15)考慮到太陽能電池片四個角是缺角的情況，確定四條邊的連續(xù)邊界的起點(diǎn)和終點(diǎn)后，重復(fù)步驟(3.12)-(3.14)。

通過本發(fā)明所構(gòu)思的以上技術(shù)方案，與現(xiàn)有技術(shù)相比，由于利用cis圖像采集系統(tǒng)進(jìn)行采圖，能夠提高圖像采集的速率，增強(qiáng)實(shí)時性，并且降低成本的有益效果；由于本發(fā)明提供的缺陷檢測方法，能夠滿足多種缺陷的檢測，通用性較高，并且在保證檢測速率的情況下，檢測的準(zhǔn)確率較高，很好的滿足了現(xiàn)在工業(yè)檢測領(lǐng)域的需求。

附圖說明

圖1為本發(fā)明基于cis圖像采集的太陽能電池片缺陷檢測系統(tǒng)的示意圖；

圖2為本發(fā)明基于cis圖像采集的太陽能電池片缺陷檢測方法的控制流程示意圖；

圖3為本發(fā)明中cis圖像采集單元的原理框圖；

圖4為本發(fā)明中太陽能電池片的校正方法流程示意圖；

圖5為本發(fā)明中太陽能電池片缺角的檢測方法流程示意圖；

圖6為本發(fā)明中太陽能電池片崩邊的檢測方法流程示意圖；

圖7為本發(fā)明中太陽能電池片孔洞與污物的檢測方法流程示意圖；

圖8為本發(fā)明中3個像素點(diǎn)組成的檢測模板掃描示意圖。

具體實(shí)施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

本發(fā)明涉及一種基于cis(contactimagesensor，接觸式圖像傳感器)圖像采集系統(tǒng)的太陽能電池片缺陷檢測系統(tǒng)和方法。如圖1所示，本發(fā)明提供的基于cis圖像采集單元的太陽能電池片缺陷檢測系統(tǒng)包括：傳送裝置1，圖像采集裝置2和數(shù)據(jù)處理模塊3；圖像采集裝置2位于傳送裝置1的正上方，同時圖像采集裝置2通過數(shù)據(jù)線與數(shù)據(jù)處理模塊3連接。太陽能電池片通過傳送裝置1進(jìn)行運(yùn)輸，當(dāng)太陽能電池片經(jīng)過圖像采集裝置2下方時，圖像采集裝置2對太陽能電池片進(jìn)行圖像采集，然后將圖像傳輸給數(shù)據(jù)處理模塊3，數(shù)據(jù)處理模塊3對其進(jìn)行缺陷分析檢測。

圖像采集裝置2包括cis圖像采集單元21和兩根均勻條形光源22；圖像采集裝置內(nèi)部上方正中央安裝有cis圖像采集單元21，在裝置內(nèi)部兩側(cè)各安裝有一根均勻條形光源。如圖2，圖像采集裝置21包括：cis圖像采集模塊、模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊、fpga模塊(field-programmablegatearray，現(xiàn)場可編程門陣列)、存儲模塊、電源模塊、采集速度匹配模塊、圖像輸出模塊。系統(tǒng)工作時，cis圖像采集模塊對下方經(jīng)過的太陽能電池片進(jìn)行圖像采集并輸出一系列模擬數(shù)據(jù)，經(jīng)過模數(shù)轉(zhuǎn)化器轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號，fpga負(fù)責(zé)整個系統(tǒng)的時序控制，采集速度匹配模塊根據(jù)傳送裝置的傳送速度調(diào)整cis圖像模塊采集圖像速率，fpga將采集到的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)緩存到存儲模塊中，然后通過圖像輸出模塊將采集到的太陽能電池片圖像發(fā)送到數(shù)據(jù)處理模塊，電源模塊為整個系統(tǒng)供電，需要外部5v供電。均勻條形光源是一種各發(fā)光點(diǎn)光照強(qiáng)度一樣的條形光源，目的在于使太陽能電池片圖像亮度均勻，避免因?yàn)閳D像各部分亮度不一致，而影響之后的檢測結(jié)果。

本發(fā)明通過圖像采集裝置進(jìn)行圖像采集，提高實(shí)時性且降低成本，本系統(tǒng)和方法檢測的太陽能電池片的缺陷包括：缺角、崩邊、孔洞、污物，檢測的缺陷種類多且保證了檢測效率。

在本發(fā)明提供的基于cis圖像采集單元的太陽能電池片缺陷檢測系統(tǒng)中，通過cis圖像采集單元的掃描，獲得太陽能電池片的彩色圖像，通過對彩色圖像進(jìn)行灰度化處理。然后對灰度圖進(jìn)行四條邊界搜索，確定邊界交點(diǎn)(角點(diǎn))，通過透視變化，獲得校正后的太陽能電池片的圖像。然后分別對太陽能電池片四個角進(jìn)行掃描，判斷其是否缺角且統(tǒng)計(jì)缺角個數(shù)。然后分別對太陽能電池片四條邊進(jìn)行掃描，判斷其是否崩邊且統(tǒng)計(jì)崩邊個數(shù)。然后通過形態(tài)學(xué)方法去除太陽能電池片的水平柵線、豎直柵線、電極、邊界線，最后通過找輪廓方法，尋找孔洞和污物，根據(jù)灰度值判斷孔洞與污物且分別統(tǒng)計(jì)個數(shù)。

本發(fā)明還提供了一種基于cis圖像采集單元的太陽能電池片缺陷檢測方法，具體步驟如下：

(1)通過圖像采集裝置對太陽能電池片進(jìn)行圖像采集

圖像采集裝置是通過cis圖像采集單元進(jìn)行圖像采集，cis圖像采集單元掃描一次能得到若干行圖像信息(每一次掃描的行數(shù)根據(jù)傳送裝備的速度和采集圖像的分辨率設(shè)定)，從而得到了太陽能電池片的圖像。

(2)校正太陽能電池片

s21對采集的太陽能電池片圖像進(jìn)行灰度化處理后獲得太陽能電池片灰度圖。

s22在灰度圖上通過搜索獲得表示太陽能電池片的四條邊界的像素點(diǎn)；其中，通過按照上邊界、下邊界、左邊界和右邊界的順序進(jìn)行搜索。

s23對四條邊界的像素點(diǎn)進(jìn)行篩選并獲得太陽能電池片的四條校正邊界；

s24計(jì)算出四條校正邊界之間的交點(diǎn)，即太陽能電池片的四個角點(diǎn)。

s25根據(jù)太陽能電池片的四個角點(diǎn)與設(shè)定的四個角點(diǎn)獲得透視變換矩陣，并通過所述透視變換矩陣對采集的圖像進(jìn)行透視變換后獲得太陽能電池片校正后的圖像。

(3)檢測太陽能電池片缺角

s31對太陽能電池片校正后圖像的圖像進(jìn)行灰度化處理后獲得太陽能電池片灰度圖。

s32在灰度圖上，利用三種步長搜索方式從水平向右和垂直向下檢測太陽能電池片左上角是否缺角。

s33在灰度圖上，利用三種步長搜索方式從水平向左和垂直向下檢測太陽能電池片右上角是否缺角。

s34在灰度圖上，利用三種步長搜索方式從水平向右和垂直向上檢測太陽能電池片左下角是否缺角。

s35在灰度圖上，利用三種步長搜索方式從水平向左和垂直向上檢測太陽能電池片右下角是否缺角。

(4)檢測太陽能電池片崩邊

s41對太陽能電池片校正后圖像的圖像進(jìn)行灰度化處理后獲得太陽能電池片灰度圖。

s42在灰度圖上，對左右邊界進(jìn)行投影，分別記錄崩邊區(qū)域像素點(diǎn)的個數(shù)。

s43在灰度圖上，對上下邊界進(jìn)行投影，分別記錄崩邊區(qū)域像素點(diǎn)的個數(shù)。

s44比較獲得崩邊區(qū)域像素點(diǎn)的個數(shù)與設(shè)定閾值，判斷是否為崩邊，并且統(tǒng)計(jì)崩邊個數(shù)。

s45考慮到太陽能電池片四個角是缺角的情況，確定四條邊的連續(xù)邊界的起點(diǎn)和終點(diǎn)后，重復(fù)上述s42-s44步驟。

(5)檢測太陽能電池片孔洞與污物

s51對太陽能電池片校正后圖像的圖像進(jìn)行灰度化處理后獲得太陽能電池片灰度圖。

s52在灰度圖上，利用形態(tài)學(xué)開運(yùn)算去除水平柵線，獲得去除水平柵線后的太陽能電池片灰度圖。

s53在去除水平柵線后的太陽能電池片灰度圖上，利用最大類間方差法(ostu算法)對去除水平柵線后的太陽能電池片進(jìn)行二值化處理，利用水平掃描定位電極并去除電極，獲得去除水平柵線和電極的太陽能電池片灰度圖。

s54在去除水平柵線和電極的太陽能電池片灰度圖上，利用水平掃描定位豎直柵線和邊界線并去除它們，獲得標(biāo)準(zhǔn)化的太陽能電池片灰度圖。

s55在標(biāo)準(zhǔn)化的太陽能電池片灰度圖上，利用找輪廓的方法尋找孔洞與污物的位置。

s56利用s55找到的位置，計(jì)算位置區(qū)域的灰度值均值，與設(shè)定閾值進(jìn)行比較，判斷缺陷為孔洞還是污物，并分別統(tǒng)計(jì)兩者的個數(shù)。

本發(fā)明提供的基于cis圖像采集單元的太陽能電池片缺陷檢測系統(tǒng)和方法，至少能帶來以下有益效果：在本發(fā)明中，利用cis圖像采集單元進(jìn)行圖像采集，提高了圖像采集的速率，增強(qiáng)了實(shí)時性，并且降低了成本。同時，本發(fā)明提供的缺陷檢測方法，能夠滿足多種缺陷的檢測，通用性較高，并且在保證檢測速率的情況下，檢測的準(zhǔn)確率較高，很好的滿足了現(xiàn)在工業(yè)檢測領(lǐng)域的需求。

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行具體的描述。下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例。對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

如圖1所示，本發(fā)明提供一種基于cis圖像采集單元的太陽能電池片缺陷檢測系統(tǒng)。從圖中可以看出，本系統(tǒng)包括：傳送裝置1，圖像采集裝置2和數(shù)據(jù)處理模塊3。具體流程如下：太陽能電池片通過傳送裝置進(jìn)行傳送，通過裝置箱下方時，cis圖像采集管對太陽能電池片進(jìn)行圖像采集，同時通過usb3.0將圖像傳給數(shù)據(jù)處理模塊，為了之后的缺陷檢測。在圖像采集過程中，傳送裝置通過電纜給cis圖像采集單元實(shí)時傳輸當(dāng)前傳送裝置的速度，以此來調(diào)節(jié)cis圖像采集管的采集頻率。

如圖2所示，本發(fā)明提供一種基于cis圖像采集單元的太陽能電池片缺陷檢測方法。從圖中可以看出，本發(fā)明包括六個過程：校正太陽能電池片、檢測太陽能電池片缺角、檢測太陽能電池片崩邊、去除太陽能電池片電極和柵線、檢測太陽能電池片孔洞與污物。

如圖4所示，校正太陽能電池片的具體步驟包括：

太陽能電池片在傳送裝置上是任意擺放的，導(dǎo)致cis圖像采集單元采集到的圖像中太陽能電池片的位置與方向也是任意的。為了之后更方便的處理圖像，所以需要將太陽能電池片在圖像中的區(qū)域截取出來，并且校正。

s21讀取太陽能電池片圖像，并對其進(jìn)行灰度化處理。

s22在灰度圖上分別搜索查找太陽能電池片上、下、左、右四條邊界。

在搜索四條邊界時，搜索的方式分為三種方式：大步長搜索、小步長搜索、逐像素搜索。大步長搜索即為按指定較大行數(shù)進(jìn)行搜索，通常指定較大行數(shù)為10的整數(shù)倍，比如：10行；小步長搜索即為按指定較小行數(shù)進(jìn)行搜索，通常小步長行數(shù)為大步長的行數(shù)一半，比如：5行；逐像素搜索即為按1行數(shù)進(jìn)行搜索。通過三種不同步長搜索方式查找邊界，既能提高搜索效率，同時也能保證搜索的準(zhǔn)確性。

首先搜索上邊界，如果搜索的起始像素點(diǎn)的灰度值小于邊界灰度閾值(即為圖像灰度均值)，就判斷起始像素點(diǎn)在太陽能電池片區(qū)域內(nèi)，采用逐像素搜索向上搜索直至找到灰度值小于邊界灰度閾值的像素點(diǎn)，即為上邊界點(diǎn)。如果搜索的起始像素點(diǎn)不在太陽能電池片區(qū)域內(nèi)，先采用大步長搜索直至像素點(diǎn)的灰度值小于邊界灰度閾值，此時搜索位置已在太陽能電池片內(nèi)，再采用小步長搜索向上搜索直至像素點(diǎn)灰度值大于邊界灰度閾值，此時搜索位置已在太陽能電池片外，最后采用逐像素搜索向下搜索直至找到灰度值小于邊界灰度閾值的像素點(diǎn)，即為上邊界點(diǎn)。然后水平方向搜索，獲得一系列的上邊界點(diǎn)。

計(jì)算每個上邊界點(diǎn)的梯度g(x，y)＝dx(i，j)+dy(i，j)，其中dx(i，j)＝i(i+1，j)-i(i，j)，dy(i，j)＝i(i，j+1)-i(i，j)，(i，j)為像素點(diǎn)的坐標(biāo)，i為該像素點(diǎn)的灰度值。并且將這些邊界點(diǎn)按照梯度大小進(jìn)行升序排列，選擇梯度的中值的像素點(diǎn)作為k-means聚類算法的初始質(zhì)心，然后計(jì)算搜索出的上邊界點(diǎn)與質(zhì)心的歐式距離，然后與距離閾值(用于篩選出有效上邊界點(diǎn)，通常根據(jù)實(shí)際所需精度選取)進(jìn)行比較，若小于距離閾值，則該點(diǎn)為有效點(diǎn)。通過這樣可以去除異樣的上邊界點(diǎn)(噪聲點(diǎn)、孤立點(diǎn))，獲得有效的上邊界點(diǎn)。利用有效的上邊界點(diǎn)進(jìn)行最小二乘法擬合直線，求得直線即為上邊界。

對于下邊界，也是利用三種步長搜索，只是先向下搜索，再水平方向搜索獲得一系列的下邊界點(diǎn)，之后利用k-means聚類算法得到有效下邊界點(diǎn)，然后利用最小二乘法擬合直線，獲得下邊界。

對于左邊界，也是利用三種步長搜索，只是先向左搜索，再垂直方向搜索獲得一系列的左邊界點(diǎn)，之后利用k-means聚類算法得到有效左邊界點(diǎn)，然后利用最小二乘法擬合直線，獲得左邊界。

對于右邊界，也是利用三種步長搜索，只是先向右搜索，再垂直方向搜索獲得一系列的下邊界點(diǎn)，之后利用k-means聚類算法得到有效右邊界點(diǎn)，然后利用最小二乘法擬合直線，獲得右邊界。

s23校正四條邊界。令四條邊界的直線方程為y＝k1x+b1，y＝k2x+b2，y＝k3x+b3，y＝k4x+b4(k1，k2，k3，k4為上下左右邊界的斜率，b1，b2，b3，b4為上下左右邊界的截距)。

根據(jù)夾角公式tanθ1＝(k1-k2)/(1+k1k2)(θ1為上下邊界的夾角)，判斷上下邊界的平行情況，若θ1小于角度閾值(用于判斷上下邊界的平行情況，通常取5°)，則無需校正上下邊界；若θ1大于角度閾值，則令km＝(k3+k4)/2(km為左右邊界斜率的均值)，通過上下邊界與左右邊界的垂直程度，即||k1km||與||k2km||，若||k1km||大于||k2km||，則上邊界更垂直于左右邊界，則下邊界方程為y＝k1x+b2；若||k1km||小于||k2km||，則下邊界更垂直于左右邊界，則上邊界方程為y＝k2x+b1；通過這樣校正了上下邊界。

同理，通過判斷左右邊界夾角以及與上下邊界的垂直情況，可以校正左右邊界。

s24計(jì)算出四條邊界之間的交點(diǎn)，即太陽能電池片的四個角點(diǎn)。

已知任意兩條直線y＝k1x+b1和y＝k2x+b2，且k1≠0∪k2≠0，(k1，k2分別為兩條直線的斜率，b1，b2分別為兩條直線的截距)則兩條直線的交點(diǎn)為：

x0＝(b2-b1)/(k2-k1)，y0＝(k1b2-k2b1)/(k1-k2)

以此來求出太陽能電池片的四個角點(diǎn)。

s25使用計(jì)算出的四個角點(diǎn)與校正后的四個角點(diǎn)獲得透視變換矩陣，并且進(jìn)行透視變換，得到太陽能電池片校正后的圖像。

校正后的四個角點(diǎn)是固定的，分別為(0，0)，(0，width-1)，(height-1，0)，(width-1，heigt-1)(width，height分別為校正圖像的寬高)。

透視變換是將圖片投影到一個新視面，也稱作投影映射。通用的變換公式為：(u，v，w為原始圖像任意像素橫縱垂直坐標(biāo)、x′，y′，w′為透視變換后圖像對應(yīng)像素點(diǎn)的橫縱垂直坐標(biāo)，為透視變換矩陣)。由于處理的圖像是二維的，所以令w＝1(即垂直坐標(biāo)w為1)，將變換后(x′，y′，w′)齊次化，即為令變換后的圖像坐標(biāo)則有

如圖5所示，檢測太陽能電池片缺角的具體步驟包括：

s31讀取太陽能電池片校正后的圖像，并對其進(jìn)行灰度化處理。

在檢測缺角時，會利用到s22中的三種搜索方式：大步長搜索、小步長搜索、逐像素搜索。

s32檢測太陽能電池片左上角是否缺角。

首先以圖8的3個像素點(diǎn)組成的檢測模板垂直向下進(jìn)行逐像素掃描檢測，若起始模版的3個像素點(diǎn)灰度值均小于缺角閾值(該閾值是用來判斷缺角邊界點(diǎn)，通常取值為大于圖像灰度均值即可)，則判斷該點(diǎn)為缺角的邊界點(diǎn)a。然后從邊界點(diǎn)a開始以大步長垂直向下進(jìn)行掃描檢測，直至像素點(diǎn)的灰度值小于缺角閾值，此時搜索位置已在太陽能電池片內(nèi)，再采用小步長搜索垂直向上搜索直至像素點(diǎn)灰度值大于缺角閾值，此時搜索位置已在太陽能電池片外，最后采用逐像素搜索垂直向下搜索直至找到灰度值小于設(shè)定閾值的像素點(diǎn)，即為下邊界缺角邊界點(diǎn)，獲得缺角的長度。同時從邊界點(diǎn)a開始以大步長水平進(jìn)行掃描檢測，直至像素點(diǎn)的灰度值小于缺角閾值，此時搜索位置已在太陽能電池片內(nèi)，再采用小步長搜索水平向左搜索直至像素點(diǎn)灰度值大于缺角閾值，此時搜索位置已在太陽能電池片外，最后采用逐像素搜索水平向右搜索直至找到灰度值小于缺角閾值的像素點(diǎn)，即為右邊界缺角邊界點(diǎn)，獲得缺角的寬度。利用獲得的缺角的長度以及寬度，就能將缺角標(biāo)記。

s33檢測太陽能電池片右上角是否缺角。

類似s32中檢測缺角方法，此時檢測模板從右上角先水平向左掃描，然后垂直向下掃描，如圖8。

s34檢測太陽能電池片左下角是否缺角。

類似s32中檢測缺角方法，此時檢測模板從左下角先水平向右掃描，然后垂直向上掃描，如圖8。

s35檢測太陽能電池片右下角是否缺角。

類似s32中檢測缺角方法，此時檢測模板從右下角先水平向左掃描，然后垂直向上掃描，如圖8。

如圖6所示，檢測太陽能電池片崩邊的具體步驟包括：

s41讀取太陽能電池片校正后的圖像，并對其進(jìn)行灰度化處理。

s42對左右邊界進(jìn)行投影，分別統(tǒng)計(jì)崩邊區(qū)域像素點(diǎn)的個數(shù)。

s43對上下邊界進(jìn)行投影，分別統(tǒng)計(jì)崩邊區(qū)域像素點(diǎn)的個數(shù)。

s44比較獲得崩邊區(qū)域像素點(diǎn)的個數(shù)與崩邊閾值(該閾值是用來判斷崩邊邊界點(diǎn)，通常取值為大于圖像灰度均值即可)，判斷是否為崩邊，并且統(tǒng)計(jì)崩邊個數(shù)。

s45考慮到太陽能電池片四個角是缺角的情況，確定四條邊的連續(xù)邊界的起點(diǎn)和終點(diǎn)。對上下左右邊界進(jìn)行投影，分別統(tǒng)計(jì)崩邊區(qū)域像素點(diǎn)的個數(shù)。比較獲得崩邊區(qū)域像素點(diǎn)的個數(shù)與崩邊閾值(該閾值是用來判斷是否崩邊，取值根據(jù)實(shí)際精度設(shè)置，通常取100)，判斷是否為崩邊，并且統(tǒng)計(jì)崩邊個數(shù)。

通過對邊界進(jìn)行投影，我們能通過投影后像素點(diǎn)的個數(shù)直觀有效地判斷邊界是否崩邊。當(dāng)邊界出現(xiàn)崩邊后，投影后像素點(diǎn)個數(shù)明顯會增多，之后根據(jù)統(tǒng)計(jì)直方圖就可以確定異常區(qū)域(即為直方圖像素點(diǎn)增多的區(qū)域)，統(tǒng)計(jì)出異常區(qū)域像素點(diǎn)的個數(shù)，然后與崩邊閾值進(jìn)行比較，判斷該異常區(qū)域是否為崩邊區(qū)域。通過以上的做法，能一定程度上加快檢測速度，節(jié)約檢測時間，提高檢測效率。

如圖7所示，檢測太陽能電池片孔洞與污物的具體步驟包括：

s51讀取太陽能電池片校正后的圖像，并對其進(jìn)行灰度化處理。

s52利用形態(tài)學(xué)開運(yùn)算去除水平柵線。

形態(tài)學(xué)開運(yùn)算即為首先對圖像進(jìn)行腐蝕運(yùn)算，然后再進(jìn)行膨脹運(yùn)算。腐蝕運(yùn)算是消除物體的所有邊界點(diǎn)的一種過程，其結(jié)果是使剩下的物體沿其內(nèi)邊緣比原來物體小一個像素。膨脹運(yùn)算是將與物體接觸的所有背景點(diǎn)合并到該物體的過程。

利用形態(tài)學(xué)去除柵線后便于后面檢測太陽能表面的孔洞和污物，避免柵線干擾后面的檢測，從而影響檢測的準(zhǔn)確率，去除柵線后能更便利地檢測出孔洞和污物。

s53利用最大類間方差法(ostu算法)對去除水平柵線后的太陽能電池片圖像進(jìn)行二值化處理，利用水平掃描定位電極并去除電極。

最大類間方差法(ostu算法)的原理:對于一幅圖像，設(shè)前景與背景的分割閾值為t時，前景點(diǎn)占圖像比例為w0，均值為u0，背景點(diǎn)占圖像比例為w1，均值為u1。則整個圖像的均值為u＝w0*u0+w1*u1。建立目標(biāo)函數(shù)g(t)＝w0*(u0-u)²+w1*(u1-u)²，g(t)就是當(dāng)分割閾值為t時的類間方差表達(dá)式。ostu算法是的g(t)取得全局最大值，當(dāng)g(t)為最大時所對應(yīng)的t成為最佳閾值。

對于太陽能電池片校正后的灰度圖而言，太陽能電池片區(qū)域?yàn)榍熬?，剩余部分為背景。?dāng)獲得最佳閾值g(t)后，將圖像中每個像素與g(t)比較，若大于g(t)，則令該點(diǎn)像素灰度值為1；若小于g(t)，則令該像素點(diǎn)灰度值為0。通過這樣即可獲得圖像的二值圖。

太陽能電池片上有4根電極，分別位于電池片水平方向1/8、3/8、5/8、7/8處。當(dāng)水平掃描過程中，首先從水平方向1/16處開始向右進(jìn)行掃描，直至像素點(diǎn)灰度值為1，此時已經(jīng)到達(dá)電極的左邊界，繼續(xù)向右進(jìn)行掃描，直至像素點(diǎn)灰度值為0，此時已經(jīng)到達(dá)電極的右邊界，這樣就定位到第一根電極。同理，定位剩余電極。

根據(jù)電極左右兩邊的臨近區(qū)域的像素點(diǎn)的灰度值去補(bǔ)償電極的像素點(diǎn)的灰度值，電極就被去除。

s54利用水平掃描定位豎直柵線和邊界線并去除它們。

太陽能電池片上有3根豎直柵線，分別位于電池片水平方向1/4、1/2、3/4處。當(dāng)水平掃描過程中，首先從水平方向1/5處開始向右進(jìn)行掃描，直至像素點(diǎn)灰度值為1，此時已經(jīng)到達(dá)電極的左邊界，繼續(xù)向右進(jìn)行掃描，直至像素點(diǎn)灰度值為0，此時已經(jīng)到達(dá)電極的右邊界，這樣就定位到第一根豎直柵線。同理，定位剩下的豎直柵線。

太陽能電池片上有2根邊界線，分別左邊界處、右邊界處。當(dāng)水平掃描過程中，首先從水平方向左邊界處開始向右進(jìn)行掃描，直至像素點(diǎn)灰度值為1，此時已經(jīng)到達(dá)電極的左邊界，繼續(xù)向右進(jìn)行掃描，直至像素點(diǎn)灰度值為0，此時已經(jīng)到達(dá)電極的右邊界，這樣就定位到第一根邊界線。同理，定位剩余邊界線。

利用形態(tài)學(xué)運(yùn)算去除豎直柵線與邊界線。

s55利用找輪廓的方法找出孔洞與污物。

利用找輪廓的方法找圖像中所有輪廓:1、對太陽能電池片的二值圖像進(jìn)行掃描，找到第一個沒有歸屬的像素點(diǎn)(即為該像素點(diǎn)灰度值為1，且和周圍八鄰域的灰度均值大于0.5)，設(shè)該像素點(diǎn)坐標(biāo)為(x0，y0)。2、以(x0，y0)為中心，考慮(x0，y0)周圍八鄰域像素點(diǎn)(x，y)，如果(x，y)滿足生長準(zhǔn)則(即該像素點(diǎn)灰度值為1，且和周圍八鄰域的灰度均值大于0.5)，將(x，y)與(x0，y0)合并(在同一區(qū)域內(nèi))，同時將(x，y)壓入堆棧(一種存儲數(shù)據(jù)的方式)。3、從堆棧中取出一個像素，把它作為(x0，y0)返回步驟2。4、當(dāng)堆棧為空時，返回步驟1。5、重復(fù)步驟1-4直到圖像中的每個點(diǎn)都有歸屬。

通過以上步驟就可以將二值圖中所有輪廓找到，并且將輪廓大小與輪廓閾值(即為根據(jù)輪廓內(nèi)像素點(diǎn)的個數(shù)判斷是否為孔洞與污物，通常取值100)比較，若大于輪廓閾值，則判斷為孔洞與污物，且獲得它們的位置信息(中心，長，寬)。

s56計(jì)算出位置區(qū)域的灰度值，根據(jù)輪廓閾值判斷缺陷是為孔洞還是污物，并統(tǒng)計(jì)個數(shù)。

利用s55中找出的位置信息，計(jì)算該區(qū)域內(nèi)的灰度平均值，并且與孔污閾值(即為區(qū)別孔洞與污物的閾值，通常取背景灰度值與灰度最大值的均值，通常取125)進(jìn)行比較，若大于孔污閾值，則判斷為孔洞；若小于閾值，則判斷為污物，并統(tǒng)計(jì)個數(shù)。

以上對發(fā)明的具體實(shí)施例進(jìn)行了詳細(xì)描述，但本發(fā)明并不限制于以上描述的具體實(shí)施例，其只是作為范例。對于本領(lǐng)域技術(shù)人員而言，任何對該系統(tǒng)進(jìn)行的等同修改和替代也都在本發(fā)明的范疇之中。因此，在不脫離發(fā)明的精神和范圍下所作出的均等變換和修改，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的范圍內(nèi)。