【技术实现步骤摘要】
基于图像增强的碎硅片清洗效果视觉检测方法
[0001]本专利技术涉及图像数据处理
,具体涉及基于图像增强的碎硅片清洗效果视觉检测方法
。
技术介绍
[0002]硅片清洗是制作光伏电池和集成电路的基础,硅片清洗的效果直接影响到光伏电池和集成电路最终的性能
、
效率和稳定性
。
清洗硅片在除去硅片表面的杂质的同时,需要使硅片表面钝化,从而减小硅片表面的吸附能力
。
目前,由于硅片清洗技术的缺陷,大规模集成电路中因为硅材的洁净度不足而导致集成电路中出现问题甚至失效的比例达到
50%
,所以,需要及时对碎硅片清洗效果进行视觉检测
。
[0003]图像的预处理过程是视觉检测所必须的准备阶段
。
在对碎硅片清洗后的图片进行采集时,由于相机的光圈焦距等参数
、
相机拍摄角度
、
自然光线等因素,会导致拍摄的图像质量受到影响
。
同时,碎硅片形状不一
、
表面不平整,也会对图像质量产生影响,采集分图像更容易出现噪点
、
图片细节不能呈现等问题,进而影响判断碎硅片清洗效果的精度
。
为提升图像的精度,一般采用
Retinex
算法对图像进行增强
。
但传统的
Retinex
算法假定照度图像是平滑的,在实际场景中,由于目标的反射特征不同及阴影等的影响,照度图像实际上是分片平滑的,所以, ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
基于图像增强的碎硅片清洗效果视觉检测方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:采集图像并进行预处理,获取碎硅片图像,根据碎硅片图像获取初始亮度图像,根据初始亮度图像获取初始照度图像,根据初始亮度图像和初始照度图像获取初始反射图像;获取初始照度图像中像素点的搜索窗口,根据搜索窗口确定固定邻域窗口和滑动邻域窗口,根据像素点的搜索窗口内的固定邻域窗口和滑动邻域窗口获取像素点的分片平滑特征,根据像素点的分片平滑特征获取像素点的照度校正系数,根据初始照度图像中像素点的亮度值和照度校正系数获取像素点在照度图像中的亮度值,根据照度图像中的亮度值获取照度图像;获取初始反射图像中的边缘像素点,获取边缘像素点的渐变区域,根据边缘像素点的渐变区域获取像素点的渐变程度,根据渐变程度获取渐变修正因子,根据初始反射图像中像素点的亮度值和边缘像素点的渐变修正因子获取边缘像素点的渐变区域修正反射像素值,根据初始反射图像中边缘像素点的修正反射亮度值和像素点的亮度值获取反射图像;根据照度图像和反射图像获取亮度图像,根据亮度图像和第一碎硅片图像获取碎硅片增强图像,对碎硅片增强图像的清洗效果进行检测以判定碎硅片清洗效果
。2.
根据权利要求1所述的基于图像增强的碎硅片清洗效果视觉检测方法,其特征在于,所述获取初始照度图像中像素点的搜索窗口,包括的具体方法为:将初始照度图像中每个像素点分别作为待分析像素点,以待分析像素点为中心像素点建立边长为第一预设阈值的搜索窗口
。3.
根据权利要求2所述的基于图像增强的碎硅片清洗效果视觉检测方法,其特征在于,所述根据搜索窗口确定固定邻域窗口和滑动邻域窗口,包括的具体方法为:在待分析像素点的搜索窗口内任意选取两个像素点,将任意选取两个像素点分别记为第一像素点和第二像素点;分别以第一像素点和第二像素点为中心建立边长为第二预设阈值的邻域窗口;将第一像素点的邻域窗口作为固定邻域窗口;将第二像素点的邻域窗口作为滑动邻域窗口
。4.
根据权利要求3所述的基于图像增强的碎硅片清洗效果视觉检测方法,其特征在于,所述根据像素点的分片平滑特征获取像素点的照度校正系数,包括的具体方法为:将待分析像素点的分片平滑特征与待分析像素点的八邻域内所有像素点的分片平滑特征的平均值的差值记为第一差值;将待分析像素点八邻域内所有像素点的分片平滑特征的标准差与第三预设阈值的和记为第一和值;将第一差值与第一和值的比值记为待分析像素点的照度校正系数
。5.
根据权利要求1所述的基于图像增强的碎硅片清洗效果视觉检测方法,其特征在于,所述根据照度图像中的亮度值获取照度图像,包括的具体方法为:将计算得到的照度图像中每个像素点的亮度值作为像素点对应的像素值,获取照度图像
。6.
根据权利要求1所述的基于图像增强的碎硅片清洗效果视觉检测方法,其特征在于,所述获取边缘像素点的渐变区域,包括的具体方法为:获取边缘像素点的梯...
【专利技术属性】
技术研发人员:朱莉莉,孔楠,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:
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