一种基于图像处理的硅块杂质检测方法技术

一种基于图像处理的硅块杂质检测方法，它包括以下步骤：步骤1)图像采集：使用光源对硅块进行照射，并采集穿透过的光线，获得硅块内部图像；步骤2)查找灰斑：对采集的图像进行处理，找到灰斑；步骤3)鉴别灰斑：对找到的灰斑进行鉴别，剔除不是杂质原因形成的灰斑；由步骤1)、步骤2)、步骤3)最终获得硅块内部图像中杂质点的数量、坐标和大小信息；步骤4)结果处理：进一步统计得出杂质密度，杂质点分布，杂质点总面积，确定该硅块的处理方式。本发明专利技术是为了提高硅块杂质检测的准确性、客观性、高效性而提供的一种基于图像处理的硅块杂质检测方法。

A method of silicon impurity detection based on image processing

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像处理的硅块杂质检测方法
本专利技术属于图像处理
，尤其涉及硅块内部杂质检测的图像处理技术，具体涉及一种用于硅块内部杂质检测的检测方法。
技术介绍
在光伏行业中，多晶硅块是制造太阳能电池片的中间产品，多晶硅块的主要成分是纯硅，但也可能存在碳化硅和氮化硅等杂质，在对多晶硅块进行机械加工的时候，这些杂质会造成较大干扰，导致合格率降低。另外，这些杂质也会降低最终制造出的电池片的光电转化效率。因此，在多晶硅块流入后续工序之前，需要使用红外探测仪获取到其内部图像，根据图像中的杂质来确定对应硅块的等级和处理方法。综上所述，对硅块红外图像中杂质点的判断，是控制生产品质的重要环节，附图中的图1和图2分别是红外图像的整体和局部图片。目前行业使用的是肉眼检查红外图像的方式，该方式主要存在两方面缺陷：一方面，由图1及图2可以看出，在整张图像上，杂质点的大小很小，且图像中存在其它干扰项，检测员需要将图像放大后仔细观察才能进行判断，耗时耗力；另一方面，特别是在杂质点数量较多的情况下，不同人员对同一张图片上杂质点的数量，大小，密度，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像处理的硅块杂质检测方法，其特征在于,它包括以下步骤：/n步骤1)图像采集：使用光源对硅块进行照射，并采集穿透过的光线，获得硅块内部图像；/n步骤2)查找灰斑：对采集的图像进行处理，找到灰斑；/n步骤3)鉴别灰斑：对找到的灰斑进行鉴别，剔除不是杂质原因形成的灰斑；/n由步骤1)、步骤2)、步骤3)最终获得硅块内部图像中杂质点的数量、坐标和大小信息；/n步骤4)结果处理：进一步统计得出杂质密度，杂质点分布，杂质点总面积，确定该硅块的处理方式。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的硅块杂质检测方法，其特征在于,它包括以下步骤：
步骤1)图像采集：使用光源对硅块进行照射，并采集穿透过的光线，获得硅块内部图像；
步骤2)查找灰斑：对采集的图像进行处理，找到灰斑；
步骤3)鉴别灰斑：对找到的灰斑进行鉴别，剔除不是杂质原因形成的灰斑；
由步骤1)、步骤2)、步骤3)最终获得硅块内部图像中杂质点的数量、坐标和大小信息；
步骤4)结果处理：进一步统计得出杂质密度，杂质点分布，杂质点总面积，确定该硅块的处理方式。


2.根据权利要求1所述的基于图像处理的硅块杂质检测方法，其特征在于，在步骤1)中，使用红外光源对硅块进行照射，光源对面的图像采集设备采集到穿透过的光线并生成灰度图上传到连接的图像处理设备，以获得硅块内部图像。


3.根据权利要求1所述的基于图像处理的硅块杂质检测方法，其特征在于，在步骤2)中，具体包括以下步骤：
步骤(1)进行图像预处理：提取图像中的有效部分，去除图像周边的阴影、空白这类无效部分，提取出只包含硅块区域的图像；
步骤(2)进行图像分割：在步骤(1)的基础上，首先从一侧至另一侧提取到其每列的灰度值数据，然后将获得的每一列以N个像素点进行分割，得到多个长度为N个像素点的子列数据；
步骤(3)进行灰点的查找；
步骤(4)获取整张图片所有的灰点，并获取灰斑。


4.根据权利要求3所述的基于图像处理的硅块杂质检测方法，其特征在于：在步骤(3)中，针对步骤(2)得到的子列，获得其各个像素点的灰度值，计算这N个像素点灰度值的中位数，根据中位数确定该子列的灰度值阈值，然后将每个像素点的灰度值与灰度值阈值进行对比，记录所有低于阈值的像素点，所获得的像素点即为灰点。


5.根据权利要求3或4所述的基于图像处理的硅块杂质检测方法，其特征在于：在获取到整张图片所有灰点后，首先以列为单位，将同一列上所有相邻的灰点连接，连接后得到的灰点集合即为灰线，然后从一侧至另一侧遍历所有的灰线，将左右有接触部分的灰线连接，获取到的集合即为灰斑。


6.根据权利要求1至4其中之一所述的基于图像处理的硅块杂质检测方法，其特征在于,在步骤3)中，在剔除不是杂质原因形成的灰斑时，具体包括以下步骤：
S1)进行大小鉴别：根据灰斑的面积，长度和宽度对单个灰斑进行鉴别；首先，统计灰斑内所有点的个数，作为灰斑的面积；然后分别获取灰斑最左，最右和最上，最下的四个点坐标，分别将二者的水平距离和垂直距离作为该灰斑的宽度和长度；对于任一灰斑，若其面积，宽度或长度的值不在设定的对应区间内，就将该灰斑剔除；
S2)进行形状鉴别：根据灰斑的长宽比和倾斜度过滤掉不合条件的灰斑；
首先，由步骤S31得到的灰斑长度和宽度计算长宽比，若长度/宽度小于指定值，就将对应灰斑剔除；然后，获取到灰斑每一列中点位置的坐标，设这些点通过线性拟合得到的一次函数为y＝ax+b，其中x和y分别是横坐标和纵坐标；将所有中点横坐标集合记为Xi，对应的纵坐标集合记为Yi，中点的个数记为n，使用公式：
a＝[n∑(Xi*Yi)-(∑Xi*∑Yi)]/(n∑Xi^2-∑Xi*∑Xi)；
b＝(∑Yi)/n-a(∑Xi)/n；
得到a，b的坐标；a的绝对值越大，剔除a的绝对值大于指定值的灰斑.
S3)进行灰度鉴别：根据灰斑的平均灰度值和...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘泽宇，朱敏，陈发勤，
申请(专利权)人：宜昌南玻硅材料有限公司，中国南玻集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42