基于图像处理的硅片表面质量检测方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像处理的硅片表面质量检测方法，该方法包括：基于单晶硅片表面在显微镜下的三维图像重建三维模型，获取三维模型中的金字塔；将三维模型中所有金字塔底面的平面图像记为特征图像；根据每个金字塔的边缘信息和结构信息、每个斜面上的边长以及金字塔的分布特征，得到异常程度；根据金字塔对应在特征图像上的分布特征得到奇异程度，根据奇异程度对金字塔进行筛选得到待分析金字塔；根据待分析金字塔对应的异常程度、奇异程度以及金字塔对应在特征图像上的位置关系，得到待分析金字塔的特征评价指标，根据特征评价指标获得硅片表面质量检测结果。本发明专利技术能够获得较为准确的硅片表面质量检测结果。质量检测结果。质量检测结果。

【技术实现步骤摘要】
基于图像处理的硅片表面质量检测方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种基于图像处理的硅片表面质量检测方法。

技术介绍

[0002]单晶硅太阳电池具有光电转换效率高、技术成熟、可靠性高等优点，且规模化生产成本优势明显。制绒是生产单晶硅太阳电池的第一道工序，制绒后单晶硅片表面的金字塔结构直接影响太阳电池的电性能。因此，对单晶硅片表面质量检测就显得尤为重要。对于一些金字塔排列较为规则的单晶硅片，现有的质量检测方法是通过采集单晶硅片表面的金字塔结构图像，对图像进行阈值分割，以识别图像中金字塔存在的缺陷，进而获得单晶硅片的质量检测结果。但是该方法容易受阈值选取的影响，使得金字塔存在的缺陷无法准确地被识别，进而导致单晶硅片的质量检测结果较不准确。

技术实现思路

[0003]为了解决单晶硅片的质量检测结果较不准确的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于图像处理的硅片表面质量检测方法，所采用的技术方案具体如下：获取单晶硅片表面在显微镜下的三维图像，基于三维图像重建三维模型，对三维模型进行三维边缘识别获得每个金字塔；获取三维模型中所有金字塔底面的平面图像记为特征图像；根据每个金字塔的边缘信息和结构信息、每个金字塔的每个斜面上的边长以及金字塔的分布特征，得到每个金字塔的异常程度；根据金字塔对应在特征图像上的分布特征得到每个金字塔的奇异程度，根据奇异程度对金字塔进行筛选得到待分析金字塔；根据待分析金字塔与其相邻金字塔的异常程度、奇异程度以及金字塔对应在特征图像上的位置关系，得到待分析金字塔的特征评价指标，根据特征评价指标获得硅片表面质量检测结果。
[0004]优选地，所述根据每个金字塔的边缘信息和结构信息、每个金字塔的每个斜面上的边长以及金字塔的分布特征，得到每个金字塔的异常程度，具体包括：对于任意一个金字塔，根据金字塔的边缘信息和结构信息得到金字塔的倾斜程度；根据金字塔的每个斜面上的边长以及金字塔的分布特征，得到金字塔的缺陷可疑程度；根据倾斜程度和缺陷可疑程度得到金字塔的异常程度；所述倾斜程度和缺陷可疑程度均与异常程度呈正相关关系。
[0005]优选地，所述根据金字塔的边缘信息和结构信息得到金字塔的倾斜程度具体为：将任意一个金字塔记为目标金字塔，获取目标金字塔底面所有边长的均值，计算均值与目标金字塔的高度之间的比值，将该比值的反正切函数值作为目标金字塔的特征角度；
将目标金字塔的特征角度与其邻域内所有金字塔的特征角度的方差作为目标金字塔的倾斜程度。
[0006]优选地，所述根据金字塔的每个斜面上的边长以及金字塔的分布特征，得到金字塔的缺陷可疑程度，具体包括：将目标金字塔的任意一个斜面记为目标平面，将目标平面两条斜边长度之间的差值绝对值与目标平面的底边长度之间的比值记为目标平面的特征比值；将目标金字塔所有斜面的特征比值的和值作为目标金字塔的偏移特征系数；计算目标金字塔与其邻域内任意一个金字塔的偏移特征系数之间的差值绝对值，记为第一差异；计算目标金字塔与其邻域内任意一个金字塔的高度之间的差值绝对值，记为第二差异；根据第一差异和第二差异得到目标金字塔与其邻域内任意一个金字塔的差异特征系数；所述第一差异和第二差异均与差异特征系数之间呈正相关关系；将目标金字塔与其邻域内所有金字塔的差异特征系数的均值作为目标金字塔的缺陷可疑程度。
[0007]优选地，所述根据金字塔对应在特征图像上的分布特征得到每个金字塔的奇异程度具体为：获取三维模型中每个金字塔的顶点在金字塔底面的投影点，将投影点在特征图像中对应位置处的像素点作为泰森多边形的样点，利用泰森多边形算法对特征图像进行分析，获得每个金字塔对应的泰森多边形，根据金字塔对应的泰森多边形的分布特征得到每个金字塔的奇异程度。
[0008]优选地，所述根据待分析金字塔与其相邻金字塔的异常程度、奇异程度以及金字塔对应在特征图像上的位置关系，得到待分析金字塔的特征评价指标，具体包括：对于任意一个待分析金字塔，将该待分析金字塔邻域内任意一个金字塔记为选定金字塔，计算待分析金字塔与选定金字塔的异常程度的和值得到第一和值，计算待分析金字塔与选定金字塔的奇异程度的和值得到第二和值，计算待分析金字塔与选定金字塔的对应的泰森多边形的样点之间的欧氏距离；将待分析金字塔与邻域内所有金字塔之间对应的欧氏距离的均值作为待分析金字塔的特征均值，将所有待分析金字塔的特征均值的平均数作为特征距离；计算待分析金字塔与选定金字塔对应的欧氏距离与特征距离之间的差值绝对值得到第一差值；根据所述第一和值、第二和值和第一差值得到待分析金字塔与选定金字塔的特征评价系数，第一和值、第二和值和第一差值均与特征评价系数呈正相关关系；将待分析金字塔与邻域内所有金字塔之间的特征评价系数的均值作为待分析金字塔的特征评价指标。
[0009]优选地，所述根据金字塔对应的泰森多边形的分布特征得到每个金字塔的奇异程度具体为：对于任意一个金字塔，将该金字塔对应的泰森多边形的最小外接圆和最大内切圆之间的半径的差值，作为金字塔的奇异程度。
[0010]优选地，所述根据奇异程度对金字塔进行筛选得到待分析金字塔具体为：将金字塔按照奇异程度从小到大的顺序进行排列，按照排列顺序获取预设数量个金字塔记为待分析金字塔。
[0011]优选地，所述根据特征评价指标获得硅片表面质量检测结果具体为：若存在任意一个待分析金字塔的特征评价指标大于或等于预设的评价阈值，则硅片表面质量检测结果为不合格。
[0012]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：本专利技术通过获取单晶硅片表面在显微镜下的三维图像构建三维模型，能够对三维模型进行分析获取单晶硅片表面的金字塔结构，后续基于每个金字塔的多个方面的分布特征对单晶硅片表面可能存在的形变缺陷都进行分析，使得分析结果较为准确。然后，通过分别对每个金字塔的边缘信息和结构信息、每个金字塔的每个斜面上的边长以及金字塔的分布特征进行多方面的特征分析，即结合金字塔的整体结构特征分布以及每个斜面的结构特征分布，并考虑了金字塔的特征分布，最终获得金字塔的异常程度，在两个方面上较为准确的表征了金字塔的异常情况。进一步的，根据金字塔对应在特征图像上的分布特征得到每个金字塔的奇异程度，利用奇异特征从金字塔在二维平面分布特征方面表征了金字塔的异常情况，进而基于奇异程度对金字塔进行筛选，对筛选出来的待分析金字塔进行进一步的特征分析，结合异常程度、奇异程度以及金字塔之间的位置关系获得待分析金字塔的特征评价指标，能够获得较为准确的特征表征指标，根据特征评价指标能够获得较为准确的硅片表面质量检测结果。
附图说明
[0013]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和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，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它附图。
[0014]图1是本专利技术的一种基于图像处理的硅片表面质量检测方法的方法流程图。
具体实施方式
[0015本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的硅片表面质量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取单晶硅片表面在显微镜下的三维图像，基于三维图像重建三维模型，对三维模型进行三维边缘识别获得每个金字塔；获取三维模型中所有金字塔底面的平面图像记为特征图像；根据每个金字塔的边缘信息和结构信息、每个金字塔的每个斜面上的边长以及金字塔的分布特征，得到每个金字塔的异常程度；根据金字塔对应在特征图像上的分布特征得到每个金字塔的奇异程度，根据奇异程度对金字塔进行筛选得到待分析金字塔；根据待分析金字塔与其相邻金字塔的异常程度、奇异程度以及金字塔对应在特征图像上的位置关系，得到待分析金字塔的特征评价指标，根据特征评价指标获得硅片表面质量检测结果。2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的硅片表面质量检测方法，其特征在于，所述根据每个金字塔的边缘信息和结构信息、每个金字塔的每个斜面上的边长以及金字塔的分布特征，得到每个金字塔的异常程度，具体包括：对于任意一个金字塔，根据金字塔的边缘信息和结构信息得到金字塔的倾斜程度；根据金字塔的每个斜面上的边长以及金字塔的分布特征，得到金字塔的缺陷可疑程度；根据倾斜程度和缺陷可疑程度得到金字塔的异常程度；所述倾斜程度和缺陷可疑程度均与异常程度呈正相关关系。3.根据权利要求2所述的一种基于图像处理的硅片表面质量检测方法，其特征在于，所述根据金字塔的边缘信息和结构信息得到金字塔的倾斜程度具体为：将任意一个金字塔记为目标金字塔，获取目标金字塔底面所有边长的均值，计算均值与目标金字塔的高度之间的比值，将该比值的反正切函数值作为目标金字塔的特征角度；将目标金字塔的特征角度与其邻域内所有金字塔的特征角度的方差作为目标金字塔的倾斜程度。4.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的硅片表面质量检测方法，其特征在于，所述根据金字塔的每个斜面上的边长以及金字塔的分布特征，得到金字塔的缺陷可疑程度，具体包括：将目标金字塔的任意一个斜面记为目标平面，将目标平面两条斜边长度之间的差值绝对值与目标平面的底边长度之间的比值记为目标平面的特征比值；将目标金字塔所有斜面的特征比值的和值作为目标金字塔的偏移特征系数；计算目标金字塔与其邻域内任意一个金字塔的偏移特征系数之间的差值绝对值，记为第一差异；计算目标金字塔与其邻域内任意一个金字塔的高度之间的差值绝对值，记为第二差异；根据第一差异和第二差异得到目标金字塔与其邻域内任意一个金字塔的差异特征系数；所述第一差异和第二差异均与差异特征系数之间呈正相关关系；将目标金字塔与...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱莉莉，郑大勇，徐坤，王曼，王新，
申请(专利权)人：山东九思新材料科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：