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基于Halcon的太陽能硅片缺陷檢測技術研究

發布時間:2019-10-25 20:57   類型:應用案例   人瀏覽
1 引言 隨著太陽能硅片制造工藝的升級,太陽能硅片變的越來越薄,因此太陽能硅片變的更容易破損。為了降低生產過程中的碎片率,同時避免太陽能電池不良對相關工藝造成的影響,需要利用機器視覺系統進行尺寸測量、隱裂檢測、孔洞檢測和臟污檢測等,最終達到提高模組發電效率和使用壽命的目的。據估計,每條生產電池生產線由隱裂、孔洞、和臟污等缺陷帶來的損失每年多達 60萬美金左右。因此,有效的缺陷檢測方法對提高太陽能硅片的工藝質量非常重要。 傳統的太陽能硅片缺陷檢測的方式主要有兩種:超聲波共振掃描和接觸電阻掃描。其中,超聲波檢測法具有無損、快速的特點,但其靈敏度不高,更適用于硅片和電池片的缺陷檢測;而接觸電阻掃描法靈敏度高,但缺點是耗時長、具有破壞性,僅適用于電池片缺陷的檢測。 表面質量檢測的最大難點是缺陷特征提取和缺陷分類。傳統的機器視覺檢測方法一般采用灰度特征、幾何形狀特征或者紋理特征來描述缺陷,同時神經網絡和支持向量機等被廣泛應用于表面缺陷檢測和識別。這些方法都在某種程度上實現了表面缺陷檢測和識別。但是由于太陽能硅片表面反光強烈,使得太陽能硅片帶的特征提取和分類面臨難題,傳統的方法已無法滿足生產對質量控制系統的高度要求,本文利用德國 MVTec 公司的視覺軟件 Halcon 10.1,實現對太陽能硅片隱裂、孔洞、臟污、斷柵等缺陷進行快速地檢測[1],能夠降低勞動強度、降低生產成本,降低產品檢測過程的人為因素,實現產品生產的高度自動化,提高產品檢測質量,能夠產生很好的社會和經濟效益。 2 關于Halcon 圖像處理軟件 Halcon10.1 是德國 MVTec 公司開發的機器視覺軟件,該軟件具有強大的圖像處理功能。在歐洲以及日本的工業界已經是公認具有最佳效能的機器視覺軟體。該軟件包含一千多個各自獨立的函數,其中包含了各類濾波、色彩以及幾何、數學轉換、型態學計算分析、校正、分類辨識、形狀搜尋等等基本的幾何以及圖像計算功能。該軟件包含一套交互式的程序設計接口 HDevelop,可以在其中以代碼直接編寫、修改、執行程序,并且可以查看計算中的所有變量[2]。 利用該軟件所包含的算法:邊緣于線提取、分割、區域處理、邊緣檢測等,這些集成的功能函數可以簡化對太陽能電池隱裂、孔洞、臟污、斷柵等缺陷進行快速地檢測。 3 圖像采集系統設計 圖像采集系統圖形表示及說明如圖1所示。整個系統由機械傳動部分、編碼器、光源、CCD及圖像采集卡組成。其中,機械傳動部分由滾軸、傳送帶及電機組成,為了實現定位的功能在傳送帶的滾軸上安裝一個編碼器,同時在傳送帶的另一端安裝一個光電開關。 圖1 圖像采集系統示意圖 該系統圖像采集的工作原理為:太陽能電池放在傳送帶上,傳送帶靠電機帶動以一定大小均勻速度運動,當傳送帶上的太陽能電池硅片通過光電開關時,光電開關被觸發并給圖像采集卡發脈沖,此時圖像采集卡開始讀取CCD的數據。當圖像采集到了在把圖像數據傳送給計算機,利用Halcon10.1 程序來檢測太陽能硅片是否合格[3]。 4 圖像處理方法及理論分析 該檢測系統圖像處理的工作基本原理具體分析如下: 由于太陽能硅片缺陷檢測是生產線上應用的一個實時檢測系統,所以該系統具有較強的實時、快速性;因此需要非常大的圖像數據量。為了提高系統處理速度,除了采用比較高性能的硬件以外,還需要在軟件運算方式和運算速度方面來考慮問題。本系統才用機器視覺(Halcon)語言能夠滿足系統的要求,同時在選擇相應的算法方面也

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