本發(fā)明涉及一種太陽能電池片的灰片的檢測方法，屬于光伏
技術(shù)領(lǐng)域：
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背景技術(shù)：
：目前，全球面臨嚴(yán)重化石能源危機(jī)和環(huán)境危機(jī)，太陽能作為一種干凈、無污染和最豐富的自然能源，已得到廣泛的應(yīng)用。然而，太陽能電池片的生產(chǎn)工藝較復(fù)雜，導(dǎo)致生產(chǎn)出來的電池片不可避免地產(chǎn)生顏色缺陷問題，如灰片，灰片等。對于電池片顏色缺陷的檢測，大部分采用人工檢測的方式，時間長后人員易疲勞，并且每個人員檢驗標(biāo)準(zhǔn)不一致，會造成電池片混檔，同時會污染電池片。在實際情況中，電池片的外觀顏色缺陷，不僅會影響光伏組件外觀質(zhì)量和使用壽命，而且會降低光電轉(zhuǎn)換效率。技術(shù)實現(xiàn)要素：為了解決上述問題，本發(fā)明提供了一種太陽能電池片的灰片的檢測方法，本發(fā)明的技術(shù)內(nèi)容如下：一種太陽能電池片的灰片的檢測方法，利用機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)，其步驟如下：(1)、通過機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)的CCD攝像機(jī)采集太陽能電池片RGB圖像；(2)、通過背光源產(chǎn)生電池片區(qū)域；(3)、通過R通道提取電池片柵線；(4)、步驟(2)和步驟(3)相結(jié)合去除外圍和白色干擾；上述去除外圍和白色干擾的方法如下：通過步驟(1)采集到太陽能電池片RGB圖像，步驟(3)提取的電池片柵線，運用基于閥值的分割方法將外圍和白色干擾進(jìn)行分割去除，由于圖像信息量較大，故從采集到的圖像中直接獲取目標(biāo)區(qū)域，并設(shè)定外圍和白色干擾閥值T值，并通過T值將圖像分為大于T像素群與小于T像素群，閥值化輸入圖像F(i，j)到輸出圖像G(x，y)的如下變換:這樣就將圖像中的外圍和白色干擾分割出去，并排除其對檢測的干擾。(5)、最后轉(zhuǎn)換成HSV模型，所述HSV模型中含有三個矢量值，即色調(diào)H、飽和度S、亮度V，計算色調(diào)H、飽和度S、亮度V三個分量的平均值；(6)、采用中心飽和度值比較法來區(qū)分灰片，具體比較如下：當(dāng)色調(diào)H值低于102和亮度V值高于90時，以飽和度S值134.2區(qū)分灰片；當(dāng)色調(diào)H值低于102和亮度V值低于90時，以飽和度S值134.3區(qū)分灰片；當(dāng)色調(diào)H值在102～104.5之間和亮度V值高于85時，以飽和度S值134區(qū)分灰片；當(dāng)色調(diào)H值在102～104.5之間和亮度V值低于85時，以飽和度S值134.1區(qū)分灰片；當(dāng)色調(diào)H值高于104.5和亮度V值高于80時，以飽和度S值133.8區(qū)分灰片；當(dāng)色調(diào)H值高于104.5和亮度V值低于80時，以飽和度S值值133.9區(qū)分灰片。上述步驟(5)中轉(zhuǎn)換成HSV模型的方法如下：太陽能電池片RGB圖像的R、G、B值通過如下公式轉(zhuǎn)換成HSV顏色模型中的色調(diào)H、飽和度S、亮度V：max=max(R,G,B);min=min(R,G,B);V=max(R,G,B)/255;S=(max-min)/max;if(R=max)H=(G-B)/(max-min)×60;if(G=max)H=120+(B-R)/(max-min)×60;if(B=max)H=240+(R-G)/(max-min)×60;f(H<0)H=H+360;]]>在HSV顏色模型中，假設(shè)一塊太陽能電池片實體圖像上有N個像素點，每個像素點的色調(diào)定義為H(Nn)，n＝1,2,3…N；每個像素點的飽和度定義為S(Nn)，n＝1,2,3…N；每個像素點的亮度定義為V(Nn)，n＝1,2,3…N；色調(diào)H、飽和度S、亮度V三個分量的平均值公式為：H‾=H(N1)+H(N2)+...+H(Nn)n]]>S‾=S(N1)+S(N2)+...+S(Nn)n]]>V‾=V(N1)+V(N2)+...+V(Nn)n.]]>本發(fā)明所達(dá)到的有益效果：本發(fā)明利用機(jī)器視覺系統(tǒng)，采用中心飽和度值比較法對太陽能電池片的灰片進(jìn)行分選，取代傳統(tǒng)人工檢測方式，有效地提高電池片外觀質(zhì)量，降低人工作業(yè)強(qiáng)度，降低人工操作破片率，減少人為對電池片的污染，提高生產(chǎn)率。附圖說明圖1是太陽能電池片的灰片的檢測邏輯關(guān)系。具體實施方式下面結(jié)合實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步描述。以下實施例僅用于更加清楚地說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而不能以此來限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。一種太陽能電池片的灰片的檢測方法，利用機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)，其步驟如下：(1)、通過機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)的CCD攝像機(jī)采集太陽能電池片RGB圖像；(2)、通過背光源產(chǎn)生電池片區(qū)域；(3)、通過R通道提取電池片柵線；(4)、步驟(2)和步驟(3)相結(jié)合去除外圍和白色干擾；上述去除外圍和白色干擾的方法如下：通過步驟(1)采集到太陽能電池片RGB圖像，步驟(3)提取的電池片柵線，運用基于閥值的分割方法將外圍和白色干擾進(jìn)行分割去除，由于圖像信息量較大，故從采集到的圖像中直接獲取目標(biāo)區(qū)域，并設(shè)定外圍和白色干擾閥值T值，并通過T值將圖像分為大于T像素群與小于T像素群，閥值化輸入圖像F(i，j)到輸出圖像G(x，y)的如下變換:這樣就將圖像中的外圍和白色干擾分割出去，并排除其對檢測的干擾。((5)、最后轉(zhuǎn)換成HSV模型，所述HSV模型中含有三個矢量值，即色調(diào)H、飽和度S、亮度V，計算色調(diào)H、飽和度S、亮度V三個分量的平均值；(6)、采用中心飽和度值比較法來區(qū)分灰片，如圖1所示，具體比較如下：當(dāng)色調(diào)H值低于102和亮度V值高于90時，以飽和度S值134.2區(qū)分灰片；當(dāng)色調(diào)H值低于102和亮度V值低于90時，以飽和度S值134.3區(qū)分灰片；當(dāng)色調(diào)H值在102～104.5之間和亮度V值高于85時，以飽和度S值134區(qū)分灰片；當(dāng)色調(diào)H值在102～104.5之間和亮度V值低于85時，以飽和度S值134.1區(qū)分灰片；當(dāng)色調(diào)H值高于104.5和亮度V值高于80時，以飽和度S值133.8區(qū)分灰片；當(dāng)色調(diào)H值高于104.5和亮度V值低于80時，以飽和度S值值133.9區(qū)分灰片。上述步驟(5)中轉(zhuǎn)換成HSV模型的方法如下：太陽能電池片RGB圖像的R、G、B值通過如下公式轉(zhuǎn)換成HSV顏色模型中的色調(diào)H、飽和度S、亮度V：max=max(R,G,B);min=min(R,G,B);V=max(R,G,B)/255;S=(max-min)/max;if(R=max)H=(G-B)/(max-min)×60;if(G=max)H=120+(B-R)/(max-min)×60;if(B=max)H=240+(R-G)/(max-min)×60;f(H<0)H=H+360;]]>在HSV顏色模型中，假設(shè)一塊太陽能電池片實體圖像上有N個像素點，每個像素點的色調(diào)定義為H(Nn)，n＝1,2,3…N；每個像素點的飽和度定義為S(Nn)，n＝1,2,3…N；每個像素點的亮度定義為V(Nn)，n＝1,2,3…N；色調(diào)H、飽和度S、亮度V三個分量的平均值公式為：H‾=H(N1)+H(N2)+...+H(Nn)n]]>S‾=S(N1)+S(N2)+...+S(Nn)n]]>V‾=V(N1)+V(N2)+...+V(Nn)n.]]>以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對于本
技術(shù)領(lǐng)域：
的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明技術(shù)原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和變形，這些改進(jìn)和變形也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。當(dāng)前第1頁1 2 3