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公开(公告)号：CN107578409B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201710836514.4
申请日：2017-09-16
申请人： 河北工业大学 , 天津英利新能源有限公司
摘要： 本发明通过对太阳能电池片图像采集提取，预处理和特征提取，实现断栅缺陷的检测和标记，可以缩短电池片的生产质量检测时间，降低工人的工作强度，提高生产线上的自动化程度，加快车间生产效率。具体采用在流水线生产上通过工业相机拍摄采集太阳能电池片图像，计算机收到图像信息进行处理，标记断栅缺陷所在位置，实现太阳能电池片表面断栅缺陷的检测。具有以下有益效果：1、提高工作效率。2、提高电池片检测质量。3、适合生产线在线分选。
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公开(公告)号：CN107185854B
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201710345329.5
申请日：2017-05-17
申请人： 河北工业大学 , 天津英利新能源有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于RGB通道的光伏电池片色差检测及颜色分类的算法，该算法对采集的每一帧图像进行预处理，即进行阈值分析、边缘检测、仿射变换，再将目标图像分为4*4块，可实现光伏电池目标图像的获取；计算目标图像的RGB‑B通道颜色一阶矩，将RGB‑B通道颜色一阶矩量化为六段作为分类区间，设置临界分类点邻域，计算各图像之间的颜色一阶矩差值，可实现光伏电池色差的检测即光伏电池级别的判定；若RGB‑B通道颜色一阶矩在临界分类点邻域内，生成每块图像的颜色直方图，计算图像颜色一阶矩在对应类区间的概率值，计算颜色直方图的峰值对应类区间占整幅图像所有像素点数的比例值，比较上述概率值和比例值，可实现光伏电池颜色等级的最终分选。
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公开(公告)号：CN107843600B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201711046969.2
申请日：2017-10-31
申请人： 河北工业大学 , 天津英利新能源有限公司
摘要： 本发明提供了一种多晶硅太阳能电池片外观手印缺陷检测的方法，该方法主要分为两步：第一步对电池片进行预处理，获取感兴趣区域，后续操作都以此为基础；第二步识别并标记手印区域。预处理部分包含了：对采集到的电池片进行旋转校正操作，使电池片平行于坐标轴，然后进行平滑处理，抑制图像噪声和高频成分的干扰；再将采集到的RGB三通道图像转换为灰度图像，做固定阈值分割出前景区域，再对前景区域做顶帽变换操作，消除边缘及传送带干扰；将顶帽变换处理后的图像做为掩码，从平滑处理后的图像上截取感兴趣区域。
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公开(公告)号：CN107490584B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201710836500.2
申请日：2017-09-16
申请人： 河北工业大学 , 天津英利新能源有限公司
摘要： 本发明所述的太阳能电池片EL测试断栅缺陷检测适用于工业生产太阳能电池片现场，对EL测试断栅缺陷进行检测，检测的算法充分适用于现场情况。先对采集的图像进行简单的预处理，进行全局阈值分割，消除噪点，选择处理图像区域；再进行引导滤波，筛选出非探针区域，与阈值分割后的图像相交得到连通域；然后检测太阳能电池片上所有的栅线，利用直线的特点，获得栅线；最后，将断栅缺陷区域同栅线区域相交，得到断栅位置，从而筛选获得准确地断栅缺陷。本发明实现了非接触检测，提高检测质量，降低检测过程中的碎片率，可有效的实现检测的在线自动化。
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公开(公告)号：CN107742283A
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201710836511.0
申请日：2017-09-16
申请人： 河北工业大学 , 天津英利新能源有限公司
CPC分类号： G06T7/0004 , G01B7/02 , G06T2207/10004 , G06T2207/30148
摘要： 本发明提供的电池片外观栅线粗细不均缺陷检测的方法流程共分为三大部分，第一部分是图像预处理单元，获取竖向不连续栅线信息；第二部分是曲线拟合单元，将每行栅线平均值进行拟合；第三部分是检测栅线粗细不均缺陷单元，利用图像数组与拟合曲线的差值进行判断检测。
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公开(公告)号：CN107578409A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710836514.4
申请日：2017-09-16
申请人： 河北工业大学 , 天津英利新能源有限公司
摘要： 本发明通过对太阳能电池片图像采集提取，预处理和特征提取，实现断栅缺陷的检测和标记，可以缩短电池片的生产质量检测时间，降低工人的工作强度，提高生产线上的自动化程度，加快车间生产效率。具体采用在流水线生产上通过工业相机拍摄采集太阳能电池片图像，计算机收到图像信息进行处理，标记断栅缺陷所在位置，实现太阳能电池片表面断栅缺陷的检测。具有以下有益效果：1、提高工作效率。2、提高电池片检测质量。3、适合生产线在线分选。
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公开(公告)号：CN107185854A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710345329.5
申请日：2017-05-17
申请人： 河北工业大学 , 天津英利新能源有限公司
CPC分类号： B07C5/3422 , B07C2301/0008 , G06K9/6268 , G06T7/0004 , G06T7/12 , G06T7/90 , G06T2207/10024 , G06T2207/20021 , G06T2207/30108
摘要： 本发明提供了一种基于RGB通道的光伏电池片色差检测及颜色分类的算法，该算法对采集的每一帧图像进行预处理，即进行阈值分析、边缘检测、仿射变换，再将目标图像分为4*4块，可实现光伏电池目标图像的获取；计算目标图像的RGB‑B通道颜色一阶矩，将RGB‑B通道颜色一阶矩量化为六段作为分类区间，设置临界分类点邻域，计算各图像之间的颜色一阶矩差值，可实现光伏电池色差的检测即光伏电池级别的判定；若RGB‑B通道颜色一阶矩在临界分类点邻域内，生成每块图像的颜色直方图，计算图像颜色一阶矩在对应类区间的概率值，计算颜色直方图的峰值对应类区间占整幅图像所有像素点数的比例值，比较上述概率值和比例值，可实现光伏电池颜色等级的最终分选。
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公开(公告)号：CN107768269A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201711036375.3
申请日：2017-10-30
申请人： 河北工业大学 , 天津英利新能源有限公司
摘要： 本发明提供了一种多晶硅太阳能电池片外观脏污缺陷检测的方法，该方法主要分为两步：第一步对电池片进行预处理，获取感兴趣区域，后续操作都以此为基础；第二步识别并标记脏污区域。预处理部分包含了：把采集到的三通道图像分为R通道、G通道、B通道图像，选取缺陷与背景对比度较强的R通道图像进行后续处理；对选取的R通道图像进行平滑处理，抑制图像噪声和高频成分的干扰，再对图像进行旋转校正操作，使图像边缘平行于坐标系，然后进行固定阈值分割图像，依据面积，设定上下临界值，排除传送带区域对图像处理造成的干扰；然后对图像进行形态学闭环操作,排除阈值分割不充分时产生的小型黑洞，最后实现对多晶硅太阳能电池片外观脏污缺陷检测。
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公开(公告)号：CN107749057A
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201710836505.5
申请日：2017-09-16
申请人： 河北工业大学 , 天津英利新能源有限公司
CPC分类号： G06T7/0004 , G01N21/8851 , G01N2021/8887 , G06T7/11 , G06T2207/20104
摘要： 本发明提供了一种太阳能电池片外观漏浆缺陷检测的方法，针对漏浆缺陷种类特点，进行分类检测，程序算法分块检测，实现太阳能电池片表面外观漏浆缺陷的视觉检测，通过灰度转换、旋转变换、ROI分割、转换为HSI空间图像、拉普拉斯变换、均值滤波、图像二值化、形态学变换、卷积处理、选取连通域、筛选缺陷特征区域等11部分组成的缺陷检测方法，检测表面漏浆缺陷方法分为四大部分，第一部分是图像预处理单元，将原始图像转换为便于处理的图像信息；第二部分是去除主副栅线，检测栅线外漏浆白点；第三部分是选取特定连通域，检测大面积漏浆缺陷；第四部分是通过卷积处理，从I通道图像检测栅线上的漏浆白点。
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公开(公告)号：CN107742286A
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201710900759.9
申请日：2017-09-28
申请人： 河北工业大学 , 天津英利新能源有限公司
CPC分类号： G06T7/136 , G06T5/002 , G06T7/0004 , G06T7/11 , G06T7/155 , G06T2207/20032 , G06T2207/30148 , H02S50/10
摘要： 本发明所述的多晶硅太阳能电池片EL测试裂纹缺陷检测适用于工业生产太阳能电池片现场，首先对采集的图像预处理，进行全局阈值分割和形态学的开运算和闭运算排除非处理区域的干扰；再进行中值滤波，引导滤波来消除图像噪声；通过差分阈值和特征提取将探针区域提取出来，将探针区域和阈值分割后的区域进行求补运算，排除探针区域，留下待检测区域；对平滑后的图像进行傅里叶变换；排除探针区域和傅里叶变换后的区域求交集得到待检测区域，提取待检测区域的线条，再根据线条的属性判断线条是否为裂纹。本发明实现了非接触检测，提高检测质量和效率，有效降低检测过程中的碎片率，可有效的实现检测的在线自动化。
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