一种制造技术

本申请公开了一种

【技术实现步骤摘要】
一种EL检测灰度分级系统及方法


[0001]本申请属于光伏板检测
，具体涉及一种
EL
检测灰度分级系统及方法
。

技术介绍

[0002]光伏电池组件是太阳能发电系统的核心部分，其质量的优劣直接决定了太阳能发电系统的发电性能
。
因此，对太阳能发电系统中的光伏电池组件进行检测是必不可少的流程
。
[0003]EL
检测为利用近红外成像检测方法，设计用于屏蔽可见光的暗箱，在暗箱中通过
CCD
近红外相机获取接入恒定直流源的光伏电池片图像，通过计算机图像处理，得到完整
、
清晰的缺陷检测图像，从而发现光伏电池片的黑心
、
黑斑
、
隐裂
、
断栅等缺陷
。
现有的
EL
检测中，只能检出正常设定参数的不良片，因此提出一种能够设定不同拦截区间的
EL
检测系统
。

技术实现思路

[0004]本申请旨在解决现有技术的不足，提出一种
EL
检测灰度分级系统及方法，利用灰度分级对光伏电池片的缺陷区域进行识别评估
。
[0005]为实现上述目的，本申请提供了如下方案：
[0006]一种
EL
检测灰度分级系统，包括：图像采集模块
、
图像处理模块
、
缺陷识别模块和分级模块；
[0007]所述图像采集模块用于采集光伏电池片的若干
EL
图像；
[0008]所述图像处理模块用于对若干所述
EL
图像进行处理，得到处理后图像；
[0009]所述缺陷识别模块用于基于所述处理后图像对所述光伏电池片的缺陷进行识别，得到缺陷区域；
[0010]所述分级模块用于对所述缺陷进行分级，并对所述缺陷区域的缺陷严重程度进行评估
。
[0011]优选的，所述图像采集模块包括红外成像仪；
[0012]所述红外成像仪用于采集所述光伏电池片的若干所述
EL
图像
。
[0013]优选的，所述图像处理模块包括：整合单元和灰度化单元；
[0014]所述整合单元用于将若干所述
EL
图像进行拼接，得到整体
EL
图像；
[0015]所述灰度化单元用于将所述整体
EL
图像进行灰度化，得到所述处理后图像
。
[0016]优选的，所述缺陷识别模块包括：特征提取单元和识别单元；
[0017]所述特征提取单元用于对所述处理后图像提取阴影部分区域；
[0018]所述识别单元用于对所述阴影部分区域进行识别，得到缺陷区域
。
[0019]优选的，所述分级模块包括：分级单元和评估单元；
[0020]所述分级单元依据灰度大小和灰度面积对所述缺陷进行分级，得到分级情况；
[0021]所述评估单元用于基于所述分级情况对所述缺陷区域进行评估，得到评估结果
。
[0022]本申请还提供了一种
EL
检测灰度分级方法，包括以下步骤：
[0023]采集光伏电池片的若干
EL
图像；
[0024]对若干所述
EL
图像进行处理，得到处理后图像；
[0025]基于所述处理后图像对所述光伏电池片的缺陷进行识别，得到缺陷区域；
[0026]对所述缺陷进行分级，并对所述缺陷区域的缺陷严重程度进行评估
。
[0027]优选的，所述处理的方法包括：
[0028]将若干所述
EL
图像进行拼接，得到整体
EL
图像；
[0029]将所述整体
EL
图像进行灰度化，得到所述处理后图像
。
[0030]优选的，得到所述缺陷区域的方法包括：
[0031]基于所述处理后图像提取阴影部分区域；
[0032]基于所述缺陷级别对所述阴影部分区域进行识别，得到缺陷区域
。
[0033]优选的，所述评估的方法包括：
[0034]依据灰度大小和灰度面积对所述缺陷进行分级，得到分级情况；
[0035]基于所述分级情况对所述缺陷区域进行评估，得到评估结果
。
[0036]与现有技术相比，本申请的有益效果为：
[0037]本申请通过缺陷类型的参数设定，根据机台检测出来的灰度等级对应的不良面积大小设定拦截区间，并对缺陷区域进行评估，达到最优检测效果
。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0039]图1为本申请实施例的系统结构示意图；
[0040]图2为本申请实施例的方法流程示意图
。
具体实施方式
[0041]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围
。
[0042]为使本申请的上述目的
、
特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明
。
[0043]实施例一
[0044]在本实施例中，如图1所示，一种
EL
检测灰度分级系统，包括：图像采集模块
、
图像处理模块
、
缺陷识别模块和分级模块
。
[0045]图像采集模块用于采集光伏电池片的若干
EL
图像，图像采集模块包括红外成像仪
。
[0046]图像处理模块用于对图像信息进行处理，得到处理后图像
。
图像处理模块包括：整合单元和灰度化单元；整合单元用于将若干
EL
图像进行拼接，得到整体
EL
图像；灰度化单元用于将整体
EL
图像进行灰度化，得到处理后图像
。
[0047]其中，灰度化图像的每个像素值是由原始图像的红
、
绿
、
蓝三个通道值在一定权重下进行求和得到的
。
本实施例中，使用的灰度化公式为：
[0048]Gray
＝
0.299
×
R+0.587
×
G+0.114
×
B本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种
EL
检测灰度分级系统，其特征在于，包括：图像采集模块
、
图像处理模块
、
缺陷识别模块和分级模块；所述图像采集模块用于采集光伏电池片的若干
EL
图像；所述图像处理模块用于对若干所述
EL
图像进行处理，得到处理后图像；所述缺陷识别模块用于基于所述处理后图像对所述光伏电池片的缺陷进行识别，得到缺陷区域；所述分级模块用于对所述缺陷进行分级，并对所述缺陷区域的缺陷严重程度进行评估
。2.
根据权利要求1所述一种
EL
检测灰度分级系统，其特征在于，所述图像采集模块包括红外成像仪；所述红外成像仪用于采集所述光伏电池片的若干所述
EL
图像
。3.
根据权利要求1所述一种
EL
检测灰度分级系统，其特征在于，所述图像处理模块包括：整合单元和灰度化单元；所述整合单元用于将若干所述
EL
图像进行拼接，得到整体
EL
图像；所述灰度化单元用于将所述整体
EL
图像进行灰度化，得到所述处理后图像
。4.
根据权利要求3所述一种
EL
检测灰度分级系统，其特征在于，所述缺陷识别模块包括：特征提取单元和识别单元；所述特征提取单元用于对所述处理后图像提取阴影部分区域；所述识别单元用于对所述阴影部分区域进行识别，得到缺陷区域
。5.
根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑尔落，周锦凤，黄晨茹，王建明，章康平，介雷，胥星星，
申请(专利权)人：一道新能源科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：