本发明专利技术提供的光伏电池片崩边及钝型和V型缺口的检测算法，对采集的每一帧图像进行图像校正、图像转换的预处理，可获取光伏电池片的目标图像；利用灰度顶帽变换，可获取只包含栅线部分的光伏电池片的图像，阈值分割，填充栅线部分，可消除栅线内部对缺陷检测的影响，获取只包含栅线部分的前景图像，阈值分割出背景图像，进行形态学闭运算操作处理，可填充崩边及钝型和V型缺口部分，将形态学处理后的背景图像和未经处理的背景图像做差分，可实现崩边及钝型和V型缺口的检测，克服了人工检测的不足，可有效提高光伏电池片缺陷检测精准度，对光伏产业有着巨大的应用价值。
【技术实现步骤摘要】
一种光伏电池片崩边及钝型和V型缺口的检测算法
本专利技术涉及光伏电池片表面缺陷检测
，尤其涉及一种光伏电池片崩边及钝型和V型缺口的检测算法。
技术介绍
近几年，人们对清洁能源的依赖程度越来越高，光伏电池片的产量也进一步扩大。光伏电池片作为一种重要的发电载体，具有高光能转换效率、较长的使用寿命，生产工艺较为成熟、成本较低的优点，但同时由于其在加工制造过程中，生产工艺流程较为繁琐，导致光伏电池片易产生各种缺陷，而缺陷的存在会降低其转换效率和使用年限，因此光伏电池片缺陷的检测是生产工艺中必不可少的一个环节。目前在现场主要是依赖人工视觉检测，检测效率和检测质量都比较低，并且检测重复性差，成本高，因此传统的人工检测已无法满足现场需求。其次，光伏电池片轻薄脆弱，非接触的检测方式更能确保光伏电池片不被损坏。所以，如何提供光伏电池片崩边及钝型和V型缺口的检测算法，克服现有技术的缺陷，是目前本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
为解决光伏电池片生产过程中存在的技术问题，本专利技术提供了光伏电池片崩边及钝型和V型缺口的检测算法，具体方案如下：一种光伏电池片崩边及钝型和V型缺口的检测算法，该算法包括如下步骤，第一步：图像预处理1-1、标定相机；1-2、RGB三通道图像采集；1-3、图像校正，在步骤1-2的基础上，对采集到的RGB三通道图像进行校正操作；1-4、图像转换，在步骤1-3的基础上，将采集到的RGB三通道图像转换为单通道灰度图像；第二步：光伏电池片崩边及钝型和V型缺口检测2-1、灰度顶帽变换，在步骤1-4的基础上，对单通道灰度图像进行灰度图顶帽变换，获取只包含栅线部分的光伏电池片图像；2-2、阈值分割前景图像，在步骤2-1的基础上，对只包含栅线部分的光伏电池片图像阈值分割获取前景图像；2-3、填充，在步骤2-2的基础上，填充图像，消除栅线内部对缺陷检测的影响；2-4、阈值分割背景图像，在步骤2-3的基础上，对图像的背景进行阈值分割，获取背景图像；2-5、形态学处理，在步骤2-4的基础上对背景图像进行闭运算操作，填充崩边及钝型和V型缺口部分；2-6、作差分，在步骤2-4得到的图像和步骤2-5得到的图像之间作差，得到崩边及钝型和V型缺口；第三步：筛选并统计光伏电池片崩边及钝型和V型缺口3-1、筛选统计，在步骤2-6的基础上，利用图像特征选择符合客户要求标准的崩边及钝型和V型缺口；3-2、标记，在步骤3-1的基础上对符合客户要求标准的光伏电池片边缘崩边及钝型和V型缺口缺陷进行标记；具体的，在所述步骤2-1中，利用的灰度顶帽变换结构元素是(20,20,0)。具体的，在所述步骤3-1中，利用的图像特征是面积和圆度，参数范围分别为[8,1000]、[0.15,1]。具体的，所述步骤1-2中，利用CCD工业智能相机获取光伏电池的图像。具体的，本算法适用于尺寸规格为156mm*156mm*0.1mm的光伏电池片。本专利技术提供的光伏电池片崩边及钝型和V型缺口的检测算法，对采集的每一帧图像进行图像校正、图像转换的预处理，可获取光伏电池片的目标图像；利用灰度顶帽变换，可获取只包含栅线部分的光伏电池片的图像，阈值分割，填充栅线部分，可消除栅线内部对缺陷检测的影响，获取只包含栅线部分的前景图像，阈值分割出背景图像，进行形态学闭运算操作处理，可填充崩边及钝型和V型缺口部分，将形态学处理后的背景图像和未经处理的背景图像做差分，可实现崩边及钝型和V型缺口的检测。本专利技术采用机器视觉检测，能充分利用计算机高精度、高性能、可靠性、非接触的优势实现光伏电池片表面质量检测，克服人工检测的不足，所提出的检测算法，可有效提高光伏电池片缺陷检测精准度，对光伏产业有着巨大的应用价值。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术的算法流程图。具体实施方式下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例只是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。参照附图1所示，本专利技术请求保护一种光伏电池片崩边及钝型和V型缺口的检测算法，该算法包括如下步骤，第一步：图像预处理1-1、标定相机；1-2、RGB三通道图像采集；1-3、图像校正，在步骤1-2的基础上，对采集到的RGB三通道图像进行校正操作；1-4、图像转换，在步骤1-3的基础上，将采集到的RGB三通道图像转换为单通道灰度图像；第二步：光伏电池片崩边及钝型和V型缺口检测2-1、灰度顶帽变换，在步骤1-4的基础上，对单通道灰度图像进行灰度图顶帽变换，获取只包含栅线部分的光伏电池片图像；2-2、阈值分割前景图像，在步骤2-1的基础上，对只包含栅线部分的光伏电池片图像阈值分割获取前景图像；2-3、填充，在步骤2-2的基础上，填充图像，消除栅线内部对缺陷检测的影响；2-4、阈值分割背景图像，在步骤2-3的基础上，对图像的背景进行阈值分割，获取背景图像；2-5、形态学处理，在步骤2-4的基础上对背景图像进行闭运算操作，填充崩边及钝型和V型缺口部分；2-6、作差分，在步骤2-4得到的图像和步骤2-5得到的图像之间作差，得到崩边及钝型和V型缺口；第三步：筛选并统计光伏电池片崩边及钝型和V型缺口3-1、筛选统计，在步骤2-6的基础上，利用图像特征选择符合客户要求标准的崩边及钝型和V型缺口；3-2、标记，在步骤3-1的基础上对符合客户要求标准的光伏电池片边缘崩边及钝型和V型缺口缺陷进行标记；具体的，在所述步骤2-1中，利用的灰度顶帽变换结构元素是(20,20,0)。具体的，在所述步骤3-1中，利用的图像特征是面积和圆度，参数范围分别为[8,1000]、[0.15,1]。具体的，所述步骤1-2中，利用CCD工业智能相机获取光伏电池的图像。具体的，本算法适用于尺寸规格为156mm*156mm*0.1mm的光伏电池片。本专利技术型所设计的检测算法主要应用于工业现场，对光伏电池片崩边及钝型和V型缺口缺陷进行检测，检测算法充分适应现场情况，对采集的每一帧图像进行图像校正、图像转换的处理，可实现光伏电池片目标图像的获取，灰度顶帽变换，可实现只包含栅线部分的光伏电池片图像的获取；阈值分割，填充栅线图像，可消除栅线内部对缺陷检测的影响，实现只包含栅线部分的前景图像的获取，阈值分割出背景图像，进行形态学闭运算操作处理，可填充崩边及钝型和V型缺口部分，将形态学处理后的背景图像和未经处理的背景图像做差分，可实现崩边及钝型和V型缺口缺陷的检测。上面结合附图对本专利技术的实施例进行了描述，但是本专利技术并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本专利技术的启示下，在不脱离本专利技术宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本专利技术的保护之内。本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种光伏电池片崩边及钝型和V型缺口的检测算法，其特征在于：该算法包括如下步骤，第一步：图像预处理，1‑1、标定相机；1‑2、RGB三通道图像采集；1‑3、图像校正，在步骤1‑2的基础上，对采集到的RGB三通道图像进行校正操作；1‑4、图像转换，在步骤1‑3的基础上，将采集到的RGB三通道图像转换为单通道灰度图像；第二步：光伏电池片崩边及钝型和V型缺口检测，2‑1、灰度顶帽变换，在步骤1‑4的基础上，对单通道灰度图像进行灰度图顶帽变换，获取只包含栅线部分的光伏电池片图像；2‑2、阈值分割前景图像，在步骤2‑1的基础上，对只包含栅线部分的光伏电池片图像阈值分割获取前景图像；2‑3、填充，在步骤2‑2的基础上，填充图像，消除栅线内部对缺陷检测的影响；2‑4、阈值分割背景图像，在步骤2‑3的基础上，对图像的背景进行阈值分割，获取背景图像；2‑5、形态学处理，在步骤2‑4的基础上对背景图像进行闭运算操作，填充崩边及钝型和V型缺口部分；2‑6、作差分，在步骤2‑4得到的图像和步骤2‑5得到的图像之间作差，得到崩边及钝型和V型缺口；第三步：筛选并统计光伏电池片崩边及钝型和V型缺口，3‑1、筛选统计，在步骤2‑6的基础上，利用图像特征选择符合客户要求标准的崩边及钝型和V型缺口；3‑2、标记，在步骤3‑1的基础上对符合客户要求标准的光伏电池片边缘崩边及钝型和V型缺口缺陷进行标记。...
【技术特征摘要】
1.一种光伏电池片崩边及钝型和V型缺口的检测算法，其特征在于：该算法包括如下步骤，第一步：图像预处理，1-1、标定相机；1-2、RGB三通道图像采集；1-3、图像校正，在步骤1-2的基础上，对采集到的RGB三通道图像进行校正操作；1-4、图像转换，在步骤1-3的基础上，将采集到的RGB三通道图像转换为单通道灰度图像；第二步：光伏电池片崩边及钝型和V型缺口检测，2-1、灰度顶帽变换，在步骤1-4的基础上，对单通道灰度图像进行灰度图顶帽变换，获取只包含栅线部分的光伏电池片图像；2-2、阈值分割前景图像，在步骤2-1的基础上，对只包含栅线部分的光伏电池片图像阈值分割获取前景图像；2-3、填充，在步骤2-2的基础上，填充图像，消除栅线内部对缺陷检测的影响；2-4、阈值分割背景图像，在步骤2-3的基础上，对图像的背景进行阈值分割，获取背景图像；2-5、形态学处理，在步骤2-4的基础上对背景图像进行闭运算操作，填充崩边及钝型和V型缺口部分；2-6、作差分，在步骤2-4得到的图像和步骤2-5得到的图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈海永，赵慧芳，李帅，庞悦，王丙宽，王玉，李扬，贾皓元，
申请(专利权)人：河北工业大学，天津英利新能源有限公司，
类型：发明
国别省市：天津,12
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