太阳能电池片综合参数图像检测装置研究

徐微 曹小鸽

【摘要】随着人类对能源需求的不断增长，太阳能电池片作为光伏发电的载体，也成为人们关注的焦点，本文对生产线上太阳能电池片综合参数图像检测装置做了相关研究，综合参数包括色差，正反，定位，缺角，断栅。实验证明本文算法简单，并且检测内容全面，效率高。

【关键词】太阳能电池片;断栅;缺角检测

1.引言

随着社会发展对能源需求的不断增长以及不可再生能源的枯竭，能源越来越紧张。太阳能，作为一种清洁环保的绿色资源，有着巨大的开发应用潜力。目前太阳能发电分为光伏发电和光热发电，其中光伏发电最重要的组成部分就是太阳能电池组件。

太阳能电池组件是由太阳能电池片通过串连，再经过封装后制作而成的。为了避免浪费生产材料及不合格太阳能电池进入市场，太阳能电池片的质量检测也成为了电池片生产工艺中必不可少的一个环节。本文主要是对生产线上待组装的电池片的综合参数检测进行研究，综合参数检测主要包括电池片的正反检测，定位检测，以及色差，缺角，断删检测。

图1 自动检测软件流程

2.太阳能电池片图像检测装置检测流程设计

为了避免各个参数检测算法之间的相互干扰并提高算法的快速性，本文设计了以下生产线上电池片综合参数检测流程，如图1所示，读入图像，对待处理的图像进行相应的图像预处理算法，比如图像去噪，然后采用色度直方图对电池片图像进行色差检测，若有色差，则将其剔除，若不存在色差，则对电池片进行正反检测，若电池片反向，则将其剔除，反之就进行下一步的定位检测，当检测电池片偏移角度大于20度，将其剔除，若小于20度，则由机械手将其旋转归位，进行下一步缺角检测，若存在缺角，则将其剔除，否则进行断栅预处理，进行断栅检测，若发现有断栅，也将其剔除，若无断栅，则为完好片，进行电池片组装。

3.太阳能电池片综合参数检测方法

3.1 色差检测

由于RGB颜色空间两点的欧氏距离与人的感知程度不成正比，容易形成误判，因此本文采用选择更符合人眼感觉的颜色空间HSI颜色空间来识别电池片的颜色。将彩色电池片由RGB颜色空间转换至HSl颜色空间，不同颜色电极片之间HSI颜色空间的色度分量的直方图存在明显差异。当有色差时，其图像的色度直方图在白色和深蓝色的色度区域外，有大量的突起。检测结果如图2所示。

3.2 正反检测

由于组装流水线上，电池片必须按照一定的方向组装，本文规定主栅线与水平轴平行时，为主栅线正向。主栅线与水平轴垂直时，为主栅线反向。正反检测一般采用的方法是拟合电池片的主栅线，计算主栅线相对水平轴的角度，常用方法是hough变换和最小二乘直线拟合算法。但是hough变换计算量较大，而最小二乘抗噪能力较差，并且不能检测多条直线。为了提高在线检测速度，本文采用了一种新型的检测算法，即计算主栅线上所有点的x轴坐标的离散度，也即方差，来判断电池片的正反，从而避免了角度计算，减少了算法的运算量。

3.3 定位检测

如果电池片是正向的则进行定位检测，定位检测主要是检测电池片主栅线偏离水平轴的角度信息，若偏移角度小于20度，则机械手将其旋转归位，反之，则将其剔除。定位检测可利用hough变换检测主栅线偏移角度，检测电池片主栅线所对应的直线，从而能够实现电池片角度检测问题。

3.4 缺角检测

对于缺角缺陷，一般是采用模板匹配方法，这种方法简单，检测效率高。通过模板匹配法，可以得到缺陷位置，缺陷大小，个数等信息。检测结果如图3所示，红色方框内即为缺角所在处。

（a）缺角片                   （b）缺角标记

图3 缺角检测

（a）给定图片        （b）断栅检测结果

图4 断栅检测

3.5 断栅检测

若电池片无缺角，则进行断删检测，对于辅栅线断栅的检测，首先对图像进行预处理，得到辅栅线信息，再采用小波纹理滤波器对提取的栅线进行滤波，提取缺陷特征。最后通过判断连通阈的个数，确定断栅的个数信息。检测结果如图4所示，红色标记处为断栅。

4.结果分析

由于本文在正反检测做了改进，正反检测采用计算组成主栅线上点x轴坐标的离散度方法，在缺角检测方面采用模板匹配法。本文对30幅图像进行综合参数检测，将实际缺陷个数和本文方法对比，可知本文方法能够很好的检测电池片的综合参数。相对传统算法，本文算法简单，并且检测内容全面，效率高。

表1 综合检测结果

缺陷检测      颜色检测   正反检测   定位检测  缺角检测  断栅检测

已知缺陷个数     6          4          8         9        50

本文方法         6          4          8         9        49

正确率         100%       100%      100%     100%      98%

从表1可以看出，断栅缺陷目测有50处，实际检测有49处，正确率为98%，对于颜色及其他综合参数的正确率是100%，可以看出本文设计的算法可以有效检测电池片的综合参数。

5.总结

本文设计的太阳能电池片综合参数图像检测装置可以实现待组装的电池片的定位，正反检测，以及缺陷检测。与其他检测方法相比，该方法具有速度快、操作简单、以及无需接触等优点，在生产流水线监视及成品质量检验等方面拥有广阔的应用前景。算法简单，能够实现电池片综合参数检测的目的。

参考文献

[1]刘鹤.太阳能电池缺陷检测系统的软件设计[D].武汉：华中科技大学，2009.

[2]丁叶飞，等.硅太阳电池组件工艺缺陷的红外检测技术[J].太阳能，2010.

[3]王业琴，王克奇.计算机视觉木材表面色差检测的研究[J].林业科技，2005，30（2）：36-38.

[4]鲁昌华，韩静，刘春.基于Hough变换的角度检测和特征识别[J].电子测量与仪器学报，2005，19（5）：45-49.

[5]张舞杰，李迪，叶峰.硅太阳能电池纹理缺陷检测[J].计算机应用，2010，30（10）：2702-2708.