[发明专利]应用于电池片黑心检测的有效特征曲线提取方法

说明书

本发明应用于电池片黑心检测的有效特征曲线提取方法，通过剔除其他干扰、及圆环投影后，进行特征曲线提取：特征曲线提取步骤如下：F1）从曲线中本文提取了平均值、标准方差、最大梯度，最小梯度等特征；F2）对曲线进行直线的拟合，提取出角度、与直线的偏差两个特征；F3）进行平均灰度以及梯度特征空间的分布展示；F4）分析特征，判断是否存在黑心缺陷。

技术领域

本发明涉及太阳能电池片制备工艺，具体的，其展示一种应用于电池片黑心检测的有效特征曲线提取方法。

背景技术

社会的不断发展，对能源的需求有增无减，促使不可再生能源逐渐枯竭。同时由于人类对能源的不合理使用导致环境问题不断恶化，其中全球气候变暖问题尤为突出，已经严重威胁到人类的生存和发展。太阳能光伏发电由于清洁无污染、安全可靠、安装方便，且可以很好地与建筑物结合，目前已成为发展新能源的重要方向之一。将太阳能转换成电能需要太阳能光伏组件，光伏组件有众多的太阳能电池片组成，而太阳能电池片在生产过程中，不可避免地会造成缺陷，这将严重影响太阳能电池片的发光效率和使用寿命，因此必须对太阳能电池片进行缺陷检测，并剔除含有缺陷的电池片。

按照太阳能电池片制作材料的不同，可以分为单晶、多晶和非晶硅。本文讨论的是电池片是前面两种，即单晶电池片和多晶电池片。检测内部缺陷比较成熟的方法是EL(Electroluminescence)。即电池发光缺陷检测。

EL的测试原理如图 1 。 晶体硅太阳电池外加正向偏置电压，电源向太阳电池注入大量非平衡载流子，电致发光依靠从扩散区注入的大量非平衡载流子不断地复合发光，放出光子；再利用CCD相机捕捉到这些光子，通过计算机进行处理后显示出来，整个的测试过程是在暗室中进行。

“黑心”缺陷形成的原因：直拉单晶硅拉棒系统中的热量传输过程对晶体缺陷的形成与生长起着决定性的作用。提高晶体的温度梯度, 能提高晶体的生长速率,但过大的热应力极易产生位错。黑心为旋涡缺陷,它们是点缺陷的聚集,产生于硅棒生长时期。此种材料缺陷势必导致硅的非平衡少数载流子浓度降低，降低该区域的EL发光强度。

现阶段的黑心检测，是通过Blob(块)的方法。首先通过直接二值化、动态二值化的方法提取出黑心的块(blob)，然后再对blob 进行特征提取，最后通过决策树或分类器的方法区分出正常和黑心。此方法的缺点是，有些黑心并不明显，很难分割出完整的黑心部分，从而造成漏检或误检。

因此，有必要提供一种应用于电池片黑心检测的有效特征曲线提取方法解决上述问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种应用于电池片黑心检测的有效特征曲线提取方法。

技术方案如下：

一种应用于电池片黑心检测的有效特征曲线提取方法，通过剔除其他干扰、及圆环投影后，进行特征曲线提取：

特征曲线提取步骤如下：

F1)从曲线中本文提取了平均值、标准方差、最大梯度，最小梯度等特征；

F2)对曲线进行直线的拟合，提取出角度、与直线的偏差两个特征；

F3)进行平均灰度以及梯度特征空间的分布展示；

F4)分析特征，判断是否存在黑心缺陷。

进一步的，其他类别的缺陷，也是黑色的；如果不剔除，会造成投影的曲线中包含了其他缺陷信息，造成黑心的信号会被减弱，因此需进行剔除其他干扰步骤；

剔除其他干扰的具体步骤如下：

B1)电池片中间有主栅线，在EL图像中是水平粗线；为了去除主栅的干扰，添加一个mask(罩板)图像；

B2)采用的是一个10x10的窗口，带着mask对图像进行均值平滑处理；