一种光伏玻璃的缺陷检测方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种光伏玻璃的缺陷检测方法及装置，涉及检测技术领域，为解决光伏玻璃的缺陷检测精度低的问题而发明专利技术。该方法主要包括：创建伽柏Gabor滤波器；获取待检测光伏玻璃的视觉采集图像；计算视觉采集图像的中值滤波图像；根据Gabor滤波器，计算中值滤波图像的纹理滤波图像；根据预置均值滤波模板，计算中值滤波图像的背景估计图像；计算待检测光伏玻璃的去干扰图像，去干扰图像为计算纹理滤波图像和背景估计图像的差；根据预置灰度阈值，生成去干扰图像的二值化图像；如果二值化图像中像素点的像素值大于预置像素预置，则确定像素点对应的视觉采集图像的位置为缺陷位置。本发明专利技术主要应用于检测光伏玻璃缺陷的过程中。

A defect detection method and device for photovoltaic glass

The invention discloses a photovoltaic glass defect detection method and device, which relates to the detection technology field, and solves the problem of low detection accuracy of photovoltaic glass defect. The method mainly includes: creating Gabor Gabor filter; obtain visual image acquisition to detect photovoltaic glass; calculating the median filtering image acquisition image; according to the Gabor filter, image texture filtering and median filtering image calculation; according to the preset filtering template, calculate the median filtering image background estimation image; calculate the detection of photovoltaic glass to interference image, image texture filtering calculation to interference image and background image difference estimation; according to the preset threshold, to generate interference image binarization image; if two pixel values of pixels of image in pixel value is greater than the preset preset, determine the visual image acquisition of pixel position corresponding to the position of defect. The invention is mainly used in the process of detecting the defects of photovoltaic glass.

【技术实现步骤摘要】
一种光伏玻璃的缺陷检测方法及装置
本申请涉及检测
，尤其涉及一种光伏玻璃的缺陷检测方法及装置。
技术介绍
太阳能光伏组件，由低铁玻璃、太阳能电池片、胶片、背面玻璃、特殊金属导线等组成，将太阳能电池片通过胶片密封在一片低铁玻璃和一片背面玻璃的中间，是一种最新颖的建筑用高科技玻璃产品。光伏玻璃，是光伏组件生产过程中的重要辅料，能有效保护光伏组件免受外界物体的撞击。光伏玻璃生产阶段需要经过钢化处理，在其内部和表面可能存在气泡、结石或夹杂物等缺陷。如果光伏玻璃存在缺陷，可能引起光伏玻璃自爆，造成资源浪费和安全隐患。如果在光伏玻璃内部和表面的缺陷，则会引起光伏玻璃自爆。因此光伏玻璃的质量检测是十分必要的。在现有技术中，主要包括固定阈值分割和基于领域背景分割两种检测方法。基于固定阈值分割的方法：计算输入图像的灰度直方图，选取最高峰值点作为背景灰度，在背景灰度基础上加入固定偏移值后得到灰度分割阈值，或者利用直方图双峰值法确定分割阈值，然后根据灰度阈值将输入图像二值化处理，最后实现缺陷点识别。基于邻域背景的阈值分割方法：使用均值滤波模板计算输入图像的邻域背景均值图像，通过原图与邻域背景均值图像相减得到对比度图像，再利用灰度阈值将对比度图像二值化处理，最后实现缺陷点识别。基于固定阈值分割的方法计算量小，工作效率高，但是对局部背景的灰度变化不敏感，当出现光源衰减导致的图像背景亮度不均时，容易产生大面积的误检，影响设备使用。基于领域背景的阈值分割方法能够适应图像局部背景的灰度变化，但是会受到玻璃本身印花的影响，检测精度不够，难以达到使用要求。
技术实现思路
本申请提供了一种光伏玻璃的缺陷检测方法及装置，以解决光伏玻璃的缺陷检测精度低的问题。第一方面，本申请提供了一种光伏玻璃的缺陷检测方法，该方法包括：创建伽柏Gabor滤波器；获取待检测光伏玻璃的视觉采集图像；计算所述视觉采集图像的中值滤波图像；根据所述Gabor滤波器，计算所述中值滤波图像的纹理滤波图像；根据预置均值滤波模板，计算所述中值滤波图像的背景估计图像；计算所述待检测光伏玻璃的去干扰图像，所述去干扰图像为计算所述纹理滤波图像和所述背景估计图像的差；根据预置灰度阈值，生成所述去干扰图像的二值化图像；如果所述二值化图像中像素点的像素值大于预置像素预置，则确定所述像素点对应的视觉采集图像的位置为缺陷位置。采用本实现方式，通过使用Gabor滤波器和背景估计方法，解决了光伏玻璃印花和图像背景不均匀对检测带来的干扰问题，降低系统误检率，提高缺陷位置的判定精度，进而提高光伏玻璃检测系统的检测精度和识别准确率。结合第一方面，在第一方面第一种可能的实现方式中，所述创建伽柏Gabor滤波器，包括：建立Gabor滤波函数：其中，滤波参数包括为λ模型波长，θ为主轴方向，ψ为相位，γ为横纵强度比；分解所述Gabor滤波函数，获取实部滤波函数和虚部滤波函数，其中所述实部滤波函数为：所述虚部滤波函数为：确定预置目标函数的最优解为所述滤波参数；将所述滤波参数带入所述实部滤波函数和所述虚部滤波函数，生成实部滤波器和虚部滤波器；组合所述实部滤波器和所述虚部滤波器，生成所述Gabor滤波器。采用本实现方式，获取以预置目标函数的最优解为所述滤波参数，生成能够滤除光伏玻璃的印花影响的Gabor滤波器。结合第一方面，在第一方面第二种可能的实现方式中，所述确定预置目标函数的最优解为所述滤波参数，包括：获取无缺陷光伏玻璃的无缺陷训练图像；构造预置目标函数：其中，I(x,y)是所述无缺陷训练图像，k1是低频成分系数，k2是高频成分系数；根据最小二乘法，计算所述预置目标函数的最优解；确定所述最优解为所述滤波参数。结合第一方面，在第一方面第三种可能的实现方式中，所述最优解中γ∈[0，1]。结合第一方面，在第一方面第四种可能的实现方式中，所述根据所述Gabor滤波器，计算所述中值滤波图像的纹理滤波图像，包括：计算所述中值滤波图像的低频滤波图像，所述低频滤波图像是所述中值滤波图像与所述实部滤波器的卷积；计算所述中值滤波图像的高频滤波图像，所述高频滤波图像是所述中值滤波图像与所述虚部滤波器的卷积；融合所述低频滤波图像和所述高频滤波图像，生成所述中值滤波图像的纹理滤波图像。结合第一方面，在第一方面第五种可能的实现方式中，所述根据预置灰度阈值，生成所述去干扰图像的二值化图像之前，所述方法还包括：选取所述预置灰度阈值。结合第一方面，在第一方面第六种可能的实现方式中，所述选取所述预置灰度阈值，包括：获取所述去干扰图像的绝对值的最大值；计算所述灰度阈值，所述灰度阈值为预置比例与所述最大值的乘积。第二方面，本申请还提供了一种光伏玻璃的缺陷检测装置，所述装置包括用于执行第一方面各种实现方式中方法步骤的模块。第三方面，本申请还提供了一种终端，包括：处理器、及存储器；所述处理器可以执行所述存储器中所存储的程序或指令，从而实现以第一方面各种实现方式所述光伏玻璃的缺陷检测方法。第四方面，本申请还提供了一种存储介质，该计算机存储介质可存储有程序，该程序执行时可实现包括本申请提供的光伏玻璃的缺陷检测方法各实施例中的部分或全部步骤。附图说明为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请提供了一种光伏玻璃的缺陷检测方法流程图；图2为本申请提供的一种创建伽柏Gabor滤波器的方法流程图；图3为本申请提供的一种确定预置目标函数的最优解为滤波参数的方法流程图；图4为本申请提供的一种计算中值滤波图像的纹理图像的方法流程图；图5为本申请提供的另一种光伏玻璃的缺陷检测方法流程图；图6为本申请提供的一种选取预置灰度阈值的方法流程图；图7为本申请还提供了一种光伏玻璃的缺陷检测装置的组成框图；图8为本申请还提供了另一种光伏玻璃的缺陷检测装置的组成框图。具体实施方式参见图1，为本申请提供了一种光伏玻璃的缺陷检测方法流程图。如图1所示，该方法包括：步骤101，创建伽柏Gabor滤波器。Gabor滤波器，是用于边缘提取的线性滤波器。Gabor滤波器十分适合表达和分离。在空间区域中，Gabor滤波器是有正弦平面波调制的高斯函数。Gabor滤波器能够拆分成实部滤波器和虚部滤波器，实部滤波器用于检测纹理低频分量，虚部滤波器用于检测纹理高频分量。步骤102，获取待检测光伏玻璃的视觉采集图像。太阳能光伏组件，由低铁玻璃、太阳能电池片、胶片、背面玻璃、特殊金属导线等组成，将太阳能电池片通过胶片密封在一片低铁玻璃和一片背面玻璃的中间，是一种最新颖的建筑用高科技玻璃产品。光伏玻璃广泛应用于建筑幕墙、光伏屋顶、太阳能发电系统等众多领域，通过明框式、隐框式、或配合幕墙的各种型材进行安装。由于光伏玻璃的安装位置通常至于建筑物的外表面，不利于光伏玻璃的更换与维护，所以在安装前检测光伏玻璃是否存在缺陷就显得尤为重要。待检测光伏玻璃，是指需要检测但是还未检测的光伏玻璃。在判断待检测光伏玻璃前，通过视觉采集系统，获取待检测光伏玻璃的视觉采集图像。再根据视觉采集图像检测待检测光伏玻璃的缺陷。步骤103，计算视觉采集图像的中值滤波图像。中值滤波法本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种光伏玻璃的缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：创建伽柏Gabor滤波器；获取待检测光伏玻璃的视觉采集图像；计算所述视觉采集图像的中值滤波图像；根据所述Gabor滤波器，计算所述中值滤波图像的纹理滤波图像；根据预置均值滤波模板，计算所述中值滤波图像的背景估计图像；计算所述待检测光伏玻璃的去干扰图像，所述去干扰图像为计算所述纹理滤波图像和所述背景估计图像的差；根据预置灰度阈值，生成所述去干扰图像的二值化图像；如果所述二值化图像中像素点的像素值大于预置像素预置，则确定所述像素点对应的视觉采集图像的位置为缺陷位置。

【技术特征摘要】
1.一种光伏玻璃的缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：创建伽柏Gabor滤波器；获取待检测光伏玻璃的视觉采集图像；计算所述视觉采集图像的中值滤波图像；根据所述Gabor滤波器，计算所述中值滤波图像的纹理滤波图像；根据预置均值滤波模板，计算所述中值滤波图像的背景估计图像；计算所述待检测光伏玻璃的去干扰图像，所述去干扰图像为计算所述纹理滤波图像和所述背景估计图像的差；根据预置灰度阈值，生成所述去干扰图像的二值化图像；如果所述二值化图像中像素点的像素值大于预置像素预置，则确定所述像素点对应的视觉采集图像的位置为缺陷位置。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述创建伽柏Gabor滤波器，包括：建立Gabor滤波函数：其中，滤波参数包括λ为模型波长，θ为主轴方向，ψ为相位，γ为横纵强度比；分解所述Gabor滤波函数，获取实部滤波函数和虚部滤波函数，其中所述实部滤波函数为：所述虚部滤波函数为：确定预置目标函数的最优解为所述滤波参数；将所述滤波参数带入所述实部滤波函数和所述虚部滤波函数，生成实部滤波器和虚部滤波器；组合所述实部滤波器和所述虚部滤波器，生成所述Gabor滤波器。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定预置目标函数的最优解为所述滤波参数，包括：获取无缺陷光伏玻璃的无缺陷训练图像；构造预置目标函数：其中，I(x,y)是所述无缺陷训练图像，k1是低频成分系数，k2是高频成分系数；根据最小二乘法，计算所述预置目标函数的最优解；确定所述最优解为所述滤波参数。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述最优解中γ∈[0，1]。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述Gabor滤波器，计算所述中值滤波图像的纹理滤波图像，包括：计算所述中值滤波图像的低频滤波图像，所述低频滤波图像是所述中值滤波图像与所述实部滤波器的卷积；计算所述中值滤波图像的高频滤波图像，所述高频滤波图像是所述中值滤波图像与所述虚部滤波器的卷积；融合所述低频滤波图像和所述高频滤波图像，生成所述中值滤波图像的纹理滤波图像。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵云涛，姚毅，包振健，
申请(专利权)人：凌云光技术集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京,11