一种太阳能电池片的灰片的检测方法技术

本发明专利技术公开了一种太阳能电池片的灰片的检测方法，利用机器视觉检测系统，其步骤如下：通过机器视觉检测系统的CCD摄像机采集太阳能电池片RGB图像；通过背光源产生电池片区域，通过R通道提取电池片栅线；两个步骤相结合去除外围和白色干扰；最后转换成HSV模型计算色调H、饱和度S、亮度V三个分量的平均值；采用中心饱和度值比较法来区分灰片。本发明专利技术利用机器视觉系统，采用中心饱和度值比较法对太阳能电池片的灰片进行分选，取代传统人工检测方式，有效地提高电池片外观质量，降低人工作业强度，降低人工操作破片率，减少人为对电池片的污染，提高生产率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种太阳能电池片的灰片的检测方法，属于光伏

技术介绍
目前，全球面临严重化石能源危机和环境危机，太阳能作为一种干净、无污染和最丰富的自然能源，已得到广泛的应用。然而，太阳能电池片的生产工艺较复杂，导致生产出来的电池片不可避免地产生颜色缺陷问题，如灰片，灰片等。对于电池片颜色缺陷的检测，大部分采用人工检测的方式，时间长后人员易疲劳，并且每个人员检验标准不一致，会造成电池片混档，同时会污染电池片。在实际情况中，电池片的外观颜色缺陷，不仅会影响光伏组件外观质量和使用寿命，而且会降低光电转换效率。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提供了一种太阳能电池片的灰片的检测方法，本专利技术的
技术实现思路
如下：一种太阳能电池片的灰片的检测方法，利用机器视觉检测系统，其步骤如下：(1)、通过机器视觉检测系统的CCD摄像机采集太阳能电池片RGB图像；(2)、通过背光源产生电池片区域；(3)、通过R通道提取电池片栅线；(4)、步骤(2)和步骤(3)相结合去除外围和白色干扰；上述去除外围和白色干扰的方法如下：通过步骤(1)采集到太阳能电池片RGB图像，步骤(3)提取的电池片栅线，运用基于阀值的分割方法将外围和白色干扰进行分割去除，由于图像信息量较大，故从采集到的图像中直接获取目标区域，并设定外围和白色干扰阀值T值，并通过T值将图像分为大于T像素群与小于T像素群，阀值化输入图像F(i，j)到输出图像G(x，y)的如下变换:这样就将图像中的外围和白色干扰分割出去，并排除其对检测的干扰。(5)、最后转换成HSV模型，所述HSV模型中含有三个矢量值，即色调H、饱和度S、亮度V，计算色调H、饱和度S、亮度V三个分量的平均值；(6)、采用中心饱和度值比较法来区分灰片，具体比较如下：当色调H值低于102和亮度V值高于90时，以饱和度S值134.2区分灰片；当色调H值低于102和亮度V值低于90时，以饱和度S值134.3区分灰片；当色调H值在102～104.5之间和亮度V值高于85时，以饱和度S值134区分灰片；当色调H值在102～104.5之间和亮度V值低于85时，以饱和度S值134.1区分灰片；当色调H值高于104.5和亮度V值高于80时，以饱和度S值133.8区分灰片；当色调H值高于104.5和亮度V值低于80时，以饱和度S值值133.9区分灰片。上述步骤(5)中转换成HSV模型的方法如下：太阳能电池片RGB图像的R、G、B值通过如下公式转换成HSV颜色模型中的色调H、饱和度S、亮度V：max=max(R,G,B);min=min(R,G,B);V=max(R,G,B)/255;S=(max-min)/max;if(R=max)H=(G-B)/(max-min)×60;if(G=max)H=120+(B-R)/(max-min)×60;if(B=max)H=240+(R-G)/(max-min)×60;f(H<0)H=H+360;]]>在HSV颜色模型中，假设一块太阳能电池片实体图像上有N个像素点，每个像素点的色调定义为H(Nn)，n＝1,2,3…N；每个像素点的饱和度定义为S(Nn)，n＝1,2,3…N；每个像素点的亮度定义为V(Nn)，n＝1,2,3…N；色调H、饱和度S、亮度V三个分量的平均值公式为：H‾=H(N1)+H(N2)+...+H(Nn)n]]>S‾=S(N1)+S(N2)+...+S(Nn)n]]>V‾=V(N1)+V(N2)+...+V(Nn)n.]]>本专利技术所达到的有益效果：本专利技术利用机器视觉系统，采用中心饱和度值比较法对太阳能电池片的灰片进行分选，取代传统人工检测方式，有效地提高电池片外观质量，降低人工作业强度，降低人工操作破片率，减少人为对电池片的污染，提高生产率。附图说明图1是太阳能电池片的灰片的检测逻辑关系。具体实施方式下面结合实施例对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。一种太阳能电池片的灰片的检测方法，利用机器视觉检测系统，其步骤如下：(1)、通过机器视觉检测系统的CCD摄像机采集太阳能电池片RGB图像；(2)、通过背光源产生电池片区域；(3)、通过R通道提取电池片栅线；(4)、步骤(2)和步骤(3)相结合去除外围和白色干扰；上述去除外围和白色干扰的方法如下：通过步骤(1)采集到太阳能电池片RGB图像，步骤(3)提取的电池片栅线，运用基于阀值的分割方法将外围和白色干扰进行分割去除，由于图像信息量较大，故从采集到的图像中直接获取目标区域，并设定外围和白色干扰阀值T值，并通过T值将图像分为大于T像素群与小于T像素群，阀值化输入图像F(i，j)到输出图像G(x，y)的如下变换:这样就将图像中的外围和白色干扰分割出去，并排除其对检测的干扰。((5)、最后转换成HSV模型，所述HSV模型中含有三个矢量值，即色调H、饱和度S、亮度V，计算色调H、饱和度S、亮度V三个分量的平均值；(6)、采用中心饱和度值比较法来区分灰片，如图1所示，具体比较如下：当色调H值低于102和亮度V值高于90时，以饱和度S值134.2区分灰片；当色调H值低于102和亮度V值低于90时，以饱和度S值134.3区分灰片；当色调H值在102～104.5之间和亮度V值高于85时，以饱和度S值134区分灰片；当色调H值在102～104.5之间和亮度V值低于85时，以饱和度S值134.1区分灰片；当色调H值高于104.5和亮度V值高于80时，以饱和度S值133.8区分灰片；当色调H值高于104.5和亮度V值低于80时，以饱和度S值值133.9区分灰片。上述步骤(5)中转换成HSV模型的方法如下：太阳能电池片RGB图像的R、G、B值通过如下公式转换成HSV颜色模型中的色调H、饱和度S、亮度V：max=max(R,G,B);min=min(R,G,B);V=max(R,G,B)/255;S=(max-min)/max;if(R=max)H=(G-B)/(max-min)×60;if(G=max)H=120+(B-R)/(max-min)×60;if(B=max)H=240+(R-G)/(max-min)×60;f(H<0)H=H+360;]]>在HSV颜色模型中，假设一块太阳能电池片实体图像上有N个像素点，每个像素点的色调定义为H(Nn)，n＝1,2,3…N；每个像素点的饱和度定义为S(Nn)，n＝1,2,3…N；每个像素点的亮度定义为V(Nn)，n＝1,2,3…N；色调H、饱和度S、亮度V三个分量的平均值公式为：H‾=H(N1)+H(N2)+...+H(Nn)n]]>S‾=S(N1)+S(N2)+...+S(Nn)n]]>V‾=V(N1)+V(N2)+...+V(Nn)n.]]>以上所述仅是本专利技术的优选实施方式，应当指出，对于本
的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本专利技术的保护范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种太阳能电池片的灰片的检测方法，其特征在于利用机器视觉检测系统，其步骤如下：(1)、通过机器视觉检测系统的CCD摄像机采集太阳能电池片RGB图像；(2)、通过背光源产生电池片区域；(3)、通过R通道提取电池片栅线；(4)、步骤(2)和步骤(3)相结合去除外围和白色干扰；(5)、最后转换成HSV模型，所述HSV模型中含有三个矢量值，即色调H、饱和度S、亮度V，计算色调H、饱和度S、亮度V三个分量的平均值；(6)、采用中心饱和度值比较法来区分灰片，具体比较如下：当色调H值低于102和亮度V值高于90时，以饱和度S值134.2区分灰片；当色调H值低于102和亮度V值低于90时，以饱和度S值134.3区分灰片；当色调H值在102～104.5之间和亮度V值高于85时，以饱和度S值134区分灰片；当色调H值在102～104.5之间和亮度V值低于85时，以饱和度S值134.1区分灰片；当色调H值高于104.5和亮度V值高于80时，以饱和度S值133.8区分灰片；当色调H值高于104.5和亮度V值低于80时，以饱和度S值值133.9区分灰片。

【技术特征摘要】
1.一种太阳能电池片的灰片的检测方法，其特征在于利用机器视觉检测系统，其步骤如下：(1)、通过机器视觉检测系统的CCD摄像机采集太阳能电池片RGB图像；(2)、通过背光源产生电池片区域；(3)、通过R通道提取电池片栅线；(4)、步骤(2)和步骤(3)相结合去除外围和白色干扰；(5)、最后转换成HSV模型，所述HSV模型中含有三个矢量值，即色调H、饱和度S、亮度V，计算色调H、饱和度S、亮度V三个分量的平均值；(6)、采用中心饱和度值比较法来区分灰片，具体比较如下：当色调H值低于102和亮度V值高于90时，以饱和度S值134.2区分灰片；当色调H值低于102和亮度V值低于90时，以饱和度S值134.3区分灰片；当色调H值在102～104.5之间和亮度V值高于85时，以饱和度S值134区分灰片；当色调H值在102～104.5之间和亮度V值低于85时，以饱和度S值134.1区分灰片；当色调H值高于104.5和亮度V值高于80时，以饱和度S值133.8区分灰片；当色调H值高于104.5和亮度V值低于80时，以饱和度S值值133.9区分灰片。2.根据权利要求1所述的一种太阳能电池片的边红片的检测方法，其特征在于：所述步骤(4)中去除外围和白色干扰的方法如下：通过步骤(1)采集到太阳能电池片RGB图像，步骤(3)提取的电池片栅线，运用基于阀值的分割方法将外围和白色干扰进行分割去除，由于图像信息量较大，故从采集到的图像中直接获取目标区域，并设定外围和白色干扰阀值T值，并通...

【专利技术属性】
技术研发人员：白建波，陶卫东，李华锋，王光清，陈建豪，张臻，刘升，
申请(专利权)人：河海大学常州校区，
类型：发明
国别省市：江苏;32