[发明专利]一种太阳能硅晶片缺陷检测系统及方法

摘要

本发明提供了一种太阳能硅晶片缺陷检测系统，包括：视觉图像采集系统、图像处理系统和分拣系统；所述视觉图像采集系统用于在硅晶片自动生产线上自动采集硅晶片的图像，所述图像处理系统用于分析采集到的硅晶片图像，并对硅晶片图像进行自动识别，并将识别的信号发送至分拣系统，分拣系统用于执行图像处理系统的信号，分拣出有缺陷的硅晶片，并将相同缺陷的硅晶片分拣至相同的分拣箱内，实现硅晶片的精准分拣。本发明还提供了一种基于本发明提供的太阳能硅晶片缺陷检测系统所进行的检测方法，能快速地传送硅晶片以及对硅晶片图像进行缺陷快速检测，满足流水线高速高精度的视觉检测要求。

主权项

1.一种太阳能硅晶片缺陷检测系统，其特征在于包括：视觉图像采集系统、图像处理系统和分拣系统；所述视觉图像采集系统包括上料机械臂、物料槽、物料台、工业相机、照明光源和传送皮带，所述物料槽固定在物料台台面上，上料机械臂安装在物料槽一侧，传送皮带安装在上料机械臂前方，工业相机安装在传送皮带中部的正上方，照明光源安装在工业相机的正下方；所述图像处理系统包括工控PC机、IO板卡、图像采集卡和图像处理软件，所述IO板卡、图像采集卡和图像处理软件均安装在工控PC机内，所述工业相机的信号输出端与图像采集卡的信号输入端连接，所述工控PC机通过IO板卡的信号输出端与分拣系统连接；所述分拣系统包括分拣机械臂、分拣箱和PLC，所述分拣机械臂安装在传送皮带的末端，分拣箱放置在分拣机械臂的一侧，PLC安装在物料台内置的电控柜内，所述分拣机械臂的信号输入端与PLC的信号输出端连接，PLC通过IO板卡与工控PC机连接；使用所述太阳能硅晶片缺陷检测系统，具体包括如下操作步骤：S1、上料机械臂从物料槽中抓取硅晶片放入传送皮带上，电机控制传送皮带将待检测硅晶片送入至工业相机正下方的检测工位；S2、PLC根据到位信号控制工业相机拍照，照明光源频闪，从而获取硅晶片图像；S3、针对获取的硅晶片图像，图像处理软件自动测量硅晶片的几何特征值，所述的硅晶片几何特征值包括硅晶片的长度、宽度尺寸；将几何特征值与标准的特征值比较以检测硅晶片是否合格，同时在图像区域内检测硅晶片的缺陷，并根据各种缺陷的主要特征运用BP神经网络算法进行分类；S4、经过检测工位后，工控PC机的图像处理结果通过IO板卡反馈给PLC，然后PLC控制分拣机械臂根据检测结果剔除尺寸不合格的产品，并将各种缺陷分别放入对应的分拣箱内；所述步骤S3中，几何特征值的测量具体步骤如下：S31、选定ROI处理区域；S32、在选定的处理区域内查找边缘点，直到边缘点数量达到阈值或者区域扫描完毕；S33、采用多次迭代拟合算法将多个边缘点拟合成边缘直线，所述多次迭代拟合算法包括：a)直线出现在图像坐标系中的任何方位，使用黑塞范式法来表示所有的直线，公式1，为了从一系列点(ri，ci)，i＝1，……，n来拟合一条直线，用公式2式对这些点到这条直线的距离的平方和最小化处理，实际中需要引入约束条件α2+β2＝1作为拉格朗日乘子，公式2将变为公式3，当扫描到的边缘点距离比较集中时，采用公式3求取最优化解并进行迭代拟合：αr+βc+γ＝0   公式1b)当扫描到的边缘点距离比较松散时，由于直线距离远的那些点在最优化的过程中将会由非常大的权重，为了减少这些远离点的影响，为每个点引入权重wi，采用公式4进行迭代拟合：c)权重wi按照公式5或者6计算：τ＝2σδ   公式7公式5和公式6中参数τ是消波因数，它定义哪些点应被视为离群值，所有距离≦τ的点对应的权重都是1，对于距离大于τ的点，将获得一个更小的权重，此权重函数为那些距离远的点选定了其距离值而不是平方距离值参加运算，由公式7计算得到，σδ表示这些距离的标准偏差，由公式8计算得到；S34、计算边缘直线到对应的边缘直线的像素距离，通过相机标定再将像素距离转换为实际距离，从而得到硅晶片的长度、宽度参数。