[发明专利]一种太阳能电池片栅线粗细异常的检测方法、装置及设备

说明书

本发明专利公开了一种太阳能电池片栅线粗细异常的检测方法，步骤包括：获取待检测图像并对所述待检测图像进行平滑处理；根据相邻区域的灰度值对平滑处理后的图像进行二值化处理，并将二值化处理后的图像分成不同的区域集；根据面积特征，从所述区域集中筛选出栅线区域；从所述栅线区域中，提取出像素点分布在竖直方向的细栅区域，以及提取出像素点分布在水平方向的横栅区域；根据宽度特征，从所述横栅区域中提取出段栅区域；提取所述段栅区域后，对所述横栅区域进行差集运算，得到主栅区域；基于灰度值，分别对细栅区域、段栅区域、主栅区域的粗细程度进行判别。本发明能够提高栅线区域图像的提取精度，从而提升电池片质量检测效果。

技术领域

本发明涉及机器视觉技术领域，尤其是涉及一种太阳能电池片栅线粗细异常的检测方法、装置及设备。

背景技术

现代光伏产业发展迅猛，市场需求非常大，企业竞争激烈，太阳能电池片的质量直接决定了光伏发电系统的效率及使用寿命。电池片表面的栅线主要有主栅、段栅、细栅三种，其中，电池片表面栅线粗细异常的问题严重限制了电池的光点转化效率和使用寿命。

随着机器视觉技术的不断发展、图像处理技术的不断提高以及相关算法的不断优化，机器视觉检测已经成为检测电池片表面栅线粗细的重要手段之一。但是，在检测过程中，栅线区域图像的提取精度依然很低，最终导致质量检测效果差，影响企业效益，因此太阳能光伏行业需要一种快速、有效和准确的自动化质量检测方法来检测电池片表面栅线粗细异常情况。

发明内容

针对上述技术问题，本发明提供了一种太阳能电池片栅线粗细异常的检测方法及装置，能够提高栅线区域图像的提取精度，从而提升电池片质量检测效果。所述技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种太阳能电池片栅线粗细异常的检测方法，步骤包括：

获取待检测图像并对所述待检测图像进行平滑处理；

根据相邻区域的灰度值对平滑处理后的图像进行二值化处理，并将二值化处理后的图像分成不同的区域集；

根据面积特征，从所述区域集中筛选出栅线区域；

从所述栅线区域中，提取出像素点分布在竖直方向的细栅区域，以及提取出像素点分布在水平方向的横栅区域；

根据宽度特征，从所述横栅区域中提取出段栅区域；

提取所述段栅区域后，对所述横栅区域进行差集运算，得到主栅区域；

基于灰度值，分别对细栅区域、段栅区域、主栅区域的粗细程度进行判别。

在本发明第一方面的第一种可能的实现方式中，所述基于灰度值，分别对细栅区域、段栅区域、主栅区域的粗细程度进行判别，具体步骤包括：

获取细栅区域、段栅区域、主栅区域各个区域的每一像素的像素灰度值；

计算细栅区域、段栅区域、主栅区域各个区域的平均灰度值；

分别计算每个区域的像素灰度值与平均灰度值的差值；

根据所述差值判断栅线粗细是否异常，当所述差值符合预设条件时判定为正常情况，否则判定为异常情况。

在本发明第一方面的第二种可能的实现方式中，所述根据所述差值判断栅线粗细是否异常，当所述差值符合预设条件时判定为正常情况，否则判定为异常情况，具体为：

将所述差值与预设的第一异常阈值和/或第二异常阈值进行对比；

当所述差值小于或等于所述第二异常阈值时，判定栅线正常；或者当所述差值大于所述第一异常阈值时，判定栅线断栅异常；或者当所述差值小于或等于所述第一异常阈值且大于所述第二异常阈值时，判定栅线粗细异常。