一种花篮内硅片位置在线视觉检测的方法技术

一种花篮内硅片位置在线视觉检测的方法，属于视觉检测技术领域，本发明专利技术针对花篮中硅片分布不均匀和单侧拍摄所存在的检测盲区问题，提出多相机多角度直立拍摄方案；针对花篮有杆面硅片图像，提出多段检测的方案；针对因重力造成硅片弯曲的问题，提出小宽度局部检测方案。本发明专利技术保证了花篮硅片特征的完全采集，保证了拍摄的图像硅片间距分布均匀；保证了准确提取每张硅片的整体轮廓特征；保证了硅片轮廓厚度、间距判断的准确性；整体通过优化视觉算法处理，提升了检测性能。提升了检测性能。提升了检测性能。

【技术实现步骤摘要】
一种花篮内硅片位置在线视觉检测的方法


[0001]本专利技术属于视觉检测
，具体涉及的是一种花篮内硅片位置在线视觉检测的方法。

技术介绍

[0002]在太阳能硅片生产过程中，通过自动化设备将硅片自动传送于特制的花篮中，由于传送带运行过程不稳定，通常会出现以下几种缺陷：
[0003]1、双片：两张硅片放置在同一个卡槽内并紧贴在一起；
[0004]2、带液：两张正常放置的硅片因带液导致中部粘连在一起；
[0005]3、错齿：单张硅片放置在不同的卡槽内；
[0006]4、缺片：单一卡槽内无硅片。
[0007]为了不影响产品的质量，所以需要将有问题的硅片检出并剔除。目前花篮内硅片检测的方法通常将花篮横向放置，然后相机光源安装在花篮顶部垂直拍摄并进行图像采集，在每个相机视场内对花篮中硅片的特征进行提取，该方案存在以下不足：
[0008]首先，盛放硅片的花篮三面有杆，通过花篮卡槽来固定硅片，当花篮横向放置时，硅片处于直立状态。由于卡槽宽度大于硅片厚度，硅片在直立状态下会随机倒向卡槽的某一侧，所以在视场中硅片的横向分布是不均匀的，在检测时，这种不均匀分布会对异常的检出造成不利影响；
[0009]其次，该方案中相机只对花篮的单侧进行单次拍摄，但是由于硅片的多种异常情况会交错出现，一侧显示正常的硅片，在另一侧可能存在异常，如错齿时，花篮一侧硅片正常放置，另一侧则出现单张硅片放置在不同的卡槽的现象，所以单侧拍摄势必存在检测盲区。

技术实现思路

[0010]为了克服现有技术中的不足，本专利技术解决的问题为：1、硅片分布不均匀对检测精度的影响，2、单侧拍摄存在的检测盲区问题，3、新提出方案的算法设计问题。针对以上问题，本专利技术提供一种花篮内硅片位置在线视觉检测的方法。
[0011]本专利技术的设计构思为：
[0012]1)、对花篮中硅片分布不均匀和单侧拍摄所存在的检测盲区问题，提出多相机多角度直立拍摄方案。当花篮横向放置时，硅片处于直立状态，且硅片在直立状态下会随机倒向卡槽的某一侧，所以在视场中硅片的横向分布是不均匀的，故提出将花篮直立放置，通过调整相机拍摄角度、距离和间距，将花篮硅片的整体特征合理分配到多个相机视场内的方案。以多相机中某一相机的拍摄为例，在花篮直立状态下，首先拍摄花篮有杆面硅片，然后通过特制底座旋转机构将花篮旋转90
°
后，再次进行拍摄，从而保证了花篮硅片特征的完全采集，并保证拍摄的图像硅片间距分布均匀；
[0013]2)、对花篮有杆面硅片图像，提出多段检测的方案。以多相机中某一相机的拍摄为
例，在花篮直立状态下、拍摄花篮有杆面硅片时，发现花篮杆的存在将导致硅片图像被分成多段，不易于提取准确的整体硅片图像轮廓特征，故提出多段检测的方法，对因花篮杆分割成的上、中、下三段硅片轮廓分别进行检测判断，并将多段检测判断分类排序，从而保证了准确提取每张硅片的整体轮廓特征；
[0014]3)、对因重力造成硅片弯曲的问题，提出一种小宽度局部检测方案。由于重力影响，硅片放置在花篮中时会出现少量弯曲，影响计算硅片厚度、间距判断。故通过一种小宽度局部图像A
local
对硅片的厚度、间距特征进行判断的方式，以解决因重力影响检测的问题。
[0015]总之，采用花篮直立竖放，相机光源安装在侧部垂直进行拍摄的方式，此时硅片在花篮中横向放置，受重力影响所有硅片均靠在卡槽底部，在视场中呈现均匀分布，从而降低了不均匀分布带来的不利影响；在此基础上特制花篮底座旋转机构，一次拍摄后将其旋转90
°
，再次进行拍摄，对两侧硅片的视觉采集结果分别进行检测和综合判断，从而消除了检测盲区。
[0016]本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种花篮内硅片位置在线视觉检测的方法，包括以下步骤：
[0017]S1、图像预处理
[0018]S1
‑
1、拍摄图像：
[0019]首先，将花篮沿竖直方向安装在旋转底座上，硅片沿水平方向插装于花篮的卡槽中，至少三个相机沿花篮的长度方向等间距布置，相机正对花篮任一侧的侧面，并且相邻相机拍摄的图像存在交叠区域，光源的位置与相机的位置同侧设置；
[0020]然后，依据花篮内硅片的尺寸，调整相机光圈，校准相机焦距，调整相机拍摄的参数，使所有相机均能清晰呈现花篮中硅片的图像；
[0021]最后，全部相机同时拍摄正对花篮侧面的第一组图像，然后旋转底座带动花篮旋转90
°
，全部相机再次同时拍摄正对花篮另一侧面的第二组图像；
[0022]S1
‑
2、仿射变换：
[0023]采用仿射变换的方式分别对步骤S1
‑
1拍摄的两组图像进行处理，使两组图像的矩形区域效果呈现最佳状态；
[0024]S1
‑
3、切割图像：
[0025]首先，手动选取步骤S1
‑
2仿射变换后矩形花篮硅片图像中的对角切割点，采用对角点方式进行切割，使切割图像包含硅片的整体轮廓，得到切割整体图像A
global
，切割整体图像A
global
中左上切割点坐标为(x1，y1)、右下切割点坐标为(x2，y2)；
[0026]其次，对切割整体图像A
global
进行局部固定区域选取，设切割局部图像A
local
中左上切割点坐标为(x3，y3)、右下切割点坐标为(x4，y4)，切割局部图像A
local
中切割点的坐标通过式(1)～式(4)确定：
[0027]x3＝x1；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
式(1)
[0028][0029]x4＝x2；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
式(3)
[0030][0031]得到切割局部图像A
local
；
[0032]S1
‑
4、对步骤S1
‑
3获得的切割整体图像A
global
进行预处理，提取硅片轮廓；
[0033]S1
‑4‑
1、对切割整体图像A
global
进行高斯滤波操作，得到消除背景干扰、去阴影杂质后的图像A
ssr
；
[0034]S1
‑4‑
2、对图像A
ssr
进行图像梯度运算，计算图像的边缘信息，然后再次进行高斯滤波操作，对每一个像素点进行滤波处理，去除噪声，并进行图像边缘检测，获取图像的边缘，得到边缘图像A
imgc
；
[0035]S1
‑4‑
3、对切割整体图像A
global
进行如下操作：
[0036]首先，依据式(5)计算切割整体图像A
global
的尺寸size为：
[0037]size＝int(min(A
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种花篮内硅片位置在线视觉检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、图像预处理S1
‑
1、拍摄图像：首先，将花篮沿竖直方向安装在旋转底座上，硅片沿水平方向插装于花篮的卡槽中，至少三个相机沿花篮的长度方向等间距布置，相机正对花篮任一侧的侧面，并且相邻相机拍摄的图像存在交叠区域，光源的位置与相机的位置同侧设置；然后，依据花篮内硅片的尺寸，调整相机光圈，校准相机焦距，调整相机拍摄的参数，使所有相机均能清晰呈现花篮中硅片的图像；最后，全部相机同时拍摄正对花篮侧面的第一组图像，然后旋转底座带动花篮旋转90
°
，全部相机再次同时拍摄正对花篮另一侧面的第二组图像；S1
‑
2、仿射变换：采用仿射变换的方式分别对步骤S1
‑
1拍摄的两组图像进行处理，使两组图像的矩形区域效果呈现最佳状态；S1
‑
3、切割图像：首先，手动选取步骤S1
‑
2仿射变换后矩形花篮硅片图像中的对角切割点，采用对角点方式进行切割，使切割图像包含硅片的整体轮廓，得到切割整体图像A
global
，切割整体图像A
global
中左上切割点坐标为(x1，y1)、右下切割点坐标为(x2，y2)；其次，对切割整体图像A
global
进行局部固定区域选取，设切割局部图像A
local
中左上切割点坐标为(x3，y3)、右下切割点坐标为(x4，y4)，切割局部图像A
local
中切割点的坐标通过式(1)～式(4)确定：x3＝x1；
ꢀꢀꢀꢀ
式(1)x4＝x2；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
式(3)得到切割局部图像A
local
；S1
‑
4、对步骤S1
‑
3获得的切割整体图像A
global
进行预处理，提取硅片轮廓；S1
‑4‑
1、对切割整体图像A
global
进行高斯滤波操作，得到消除背景干扰、去阴影杂质后的图像A
ssr
；S1
‑4‑
2、对图像A
ssr
进行图像梯度运算，计算图像的边缘信息，然后再次进行高斯滤波操作，对每一个像素点进行滤波处理，去除噪声，并进行图像边缘检测，获取图像的边缘，得到边缘图像A
imgc
；S1
‑4‑
3、对切割整体图像A
global
进行如下操作：首先，依据式(5)计算切割整体图像A
global
的尺寸size为：size＝int(min(A
global
.shape)/400+1)；
ꢀꢀꢀꢀ
式(5)式(5)中，A
global
.shape表示切割整体图像A
global
的形状信息，包括切割整体图像A
global
的长度和宽度；其次，进行图像形态学处理，返回指定形状和尺寸的结构元素kernal；再次，进行闭运算，对边缘图像A
imgc
依次进行膨胀操作；
最后，进行腐蚀操作，将边缘检测获得的离散轮廓线聚合成硅片特征，得到膨胀腐蚀后的图像A
imgclose
；S1
‑4‑
4、在整个图像A
imgclose
中寻找硅片的轮廓图像，且只检测图像中硅片的外轮廓，并存储所有的轮廓点，记轮廓信息为contours，其中相邻的两个点的像素位置差不超过1；S1
‑
5、对切割局部图像A
local
预处理，提取硅片分布曲线：S1
‑5‑
1、采用光照均衡算法使切割局部图像A
local
亮度均衡，得到实验所需要的光照均衡图像A
e
；S1
‑5‑
2、图像的对比度增加0.5，滤波参...

【专利技术属性】
技术研发人员：景灏，王安红，代泽蒲，
申请(专利权)人：太原科技大学，
类型：发明
国别省市：