硅锭外观缺陷检测系统技术方案

本发明专利技术公开了硅锭外观缺陷检测系统，涉及缺陷检测技术领域，包括激光源模块、相机模块、图像处理模块、AI检测模块、控制与反馈模块，所述激光源模块使用200W的1300nm激光器作为照明并从侧面斜拍，所述相机模块采用两行Sensor的1K黑白线扫铟镓砷相机，并设置两套曝光参数以实现高动态范围成像，所述图像处理模块使用特定的算法对获取到的两张图像进行处理，包括行交替抽取、拼接及亮度均匀性比较，所述AI检测模块用于通过训练的AI模型对选定的图像进行分析，判断是否存在隐裂缺陷，所述控制与反馈模块控制各模块的协同工作，反馈检测结果至用户界面，提供系统状态和检测结果，本发明专利技术，具有自动化程度高的特点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及缺陷检测，具体为硅锭外观缺陷检测系统。

技术介绍

1、随着太阳能光伏行业与半导体行业的快速发展，作为其主要原料，硅锭的市场需求也日益增长。目前，国内硅锭生产厂商主要采用自动流水线来加工硅锭，圆柱形毛棒经截断机横向截断后，经开方机切割成大小相等的方形硅块，再经抛光机进行研磨抛光后得到成品硅锭。

2、由于硅棒的物理特征与加工机床的限制，硅锭在加工过程中出现端面隐裂的情况时有发生，严重影响了生产线的安全性能和生产效率。生产企业大多采用人工方法将端面隐裂硅锭从生产线直接移除，这种方法增加了生产成本，提高了人工依赖度，同时降低了安全性能，严重影响了自动生产线的生产效率。目前如何从源头控制太阳能电池片来料质量，成为了各大硅锭加工企业迫切的需求。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供硅锭外观缺陷检测系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：硅锭外观缺陷检测系统，包括激光源模块、相机模块、图像处理模块、ai检测模块、控制与反馈模块本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.硅锭外观缺陷检测系统，其特征在于：包括激光源模块、相机模块、图像处理模块、AI检测模块、控制与反馈模块，所述激光源模块使用200W的1300nm激光器作为照明并从侧面斜拍，所述相机模块采用两行Sensor的1K黑白线扫铟镓砷相机，并设置两套曝光参数以实现高动态范围成像，所述图像处理模块使用特定的算法对获取到的两张图像进行处理，包括行交替抽取、拼接及亮度均匀性比较，所述AI检测模块用于通过训练的AI模型对选定的图像进行分析，判断是否存在隐裂缺陷，所述控制与反馈模块控制各模块的协同工作，反馈检测结果至用户界面，提供系统状态和检测结果。

2.根据权利要求1所述的硅锭外观缺陷检测...

【技术特征摘要】

1.硅锭外观缺陷检测系统，其特征在于：包括激光源模块、相机模块、图像处理模块、ai检测模块、控制与反馈模块，所述激光源模块使用200w的1300nm激光器作为照明并从侧面斜拍，所述相机模块采用两行sensor的1k黑白线扫铟镓砷相机，并设置两套曝光参数以实现高动态范围成像，所述图像处理模块使用特定的算法对获取到的两张图像进行处理，包括行交替抽取、拼接及亮度均匀性比较，所述ai检测模块用于通过训练的ai模型对选定的图像进行分析，判断是否存在隐裂缺陷，所述控制与反馈模块控制各模块的协同工作，反馈检测结果至用户界面，提供系统状态和检测结果。

2.根据权利要求1所述的硅锭外观缺陷检测系统，其特征在于：该系统的工作方法为：

3.根据权利要求2所述的硅锭外观缺陷检测系统，其特征在于：所述s3中，对拍摄后的图像进行旋转，并通过roi处理，对检测区域外的部分进行裁剪，提亮放大缺陷，并且使得图像与实物同方向。

4.根据权利要求3所述的硅锭外观缺陷检测系统，其特征在于：所述s5中，ai检测模块的模型参数设置包括设置需要检测的目标类别、模型的网络参数、训练参数、增广参数，挑选具有代表性的样本，挑选有各种光照、角度、背景代表性的图片，当一张图片被画上标记以后，自动添加到训练样本集合中，把图片中所有的目标标记完，把摸棱两可的区域用lmask盖起来，当点击停止训练时，工具会自动触发测试操作，如果是有新的图片导入，以及前序依赖节点的识别结果发生变化时，更新操作完成后，点击测试按钮查看模型的识别效果，重复标记、训练、测...

【专利技术属性】
技术研发人员：张铭，
申请(专利权)人：镇江苏仪德科技有限公司，
类型：发明
国别省市：