硅太陽能電池制備過程的全自動視覺檢測設備關鍵技術研究

【摘要】：在環(huán)境污染問題日益突出、全球傳統(tǒng)能源日漸短缺以及核安全問題異常嚴峻的新形勢下,硅太陽能電池以清潔可再生、使用安全等優(yōu)勢受到廣泛關注。由于在硅太陽能電池制備過程中會不可避免地產生缺陷,因此如何在生產過程中利用有效的檢測手段來保證產品質量、提高成品率就顯得尤為重要。隨著產能的擴大,目前采用的人工目檢和在線測試儀等檢測方式已跟不上生產節(jié)奏,而基于機器視覺的自動光學檢測系統(tǒng),以自動化和智能化程度高、使用便捷、成本低等獨有的優(yōu)勢,極好地滿足了生產需求。 根據機器視覺原理,自動光學檢測設備對缺陷檢測的過程就是模式識別的過程,即首先由光學系統(tǒng)獲得高質量的圖像并對圖像進行預處理,然后依據特征提取方法對缺陷按某些特征進行提取與分類,最后通過設計檢測算法對具體缺陷進行檢測,以實現(xiàn)機器決策的功能。 本文首先依據硅太陽能電池的制備工藝,對視覺檢測系統(tǒng)進行結構功能分析,并設計了系統(tǒng)總體方案。然后分別對硬件系統(tǒng)、運動控制系統(tǒng)、軟件系統(tǒng)進行分析設計,完成了重要元件器件的選型和基于模塊化思想的軟件系統(tǒng)開發(fā)。 本文然后進行了圖像預處理研究,即首先通過圖像采集系統(tǒng)獲取圖像并對圖像進行數(shù)字化和幾何變換,然后采用灰度變換和直方圖處理等方式對圖像進行增強處理,接著利用中值濾波和高斯濾波方法進行圖像濾波,最后研究了基于圖像二值化、圖像門限處理和邊界與區(qū)域分割的圖像分割技術。 在此基礎上,本文依據特征提取方法對缺陷按照幾何特征、形狀特征、紋理特征、顏色特征等進行提取與分類,然后研究了圖像對比、統(tǒng)計建模、特征建模等檢測算法,并對主要具體缺陷的檢測算法進行了分析與設計。 最后,本文在所研究的理論與技術的基礎上,設計與制造了視覺檢測系統(tǒng)樣機,并從準確性、高效性和可靠性等方面對視覺檢測系統(tǒng)的綜合性能進行了實驗研究。實驗結果表明:視覺檢測系統(tǒng)具有較好的準確性、快速性和可靠性,能滿足實際生產要求。 【關鍵詞】：硅太陽能電池 機器視覺 自動光學檢測 圖像預處理 檢測算法
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：TM914.41;TP274
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-22
• 1.1 引言10-13
• 1.1.1 行業(yè)背景10
• 1.1.2 太陽能電池10-11
• 1.1.3 硅太陽能電池的應用11-13
• 1.2 硅太陽能電池檢測方法13-15
• 1.3 國內外研究現(xiàn)狀15-19
• 1.3.1 AOI 光學系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3.2 AOI 檢測算法的研究現(xiàn)狀17-19
• 1.4 本文的研究目的和意義19
• 1.5 本文主要研究內容與組織結構19-22
• 1.5.1 主要研究內容19-20
• 1.5.2 本文組織結構20-22
• 第二章 視覺檢測系統(tǒng)方案設計22-38
• 2.1 檢測系統(tǒng)結構功能分析22-25
• 2.1.1 硅太陽能電池制備工藝22-23
• 2.1.2 視覺檢測系統(tǒng)在生產線中的布置23-24
• 2.1.3 視覺檢測系統(tǒng)功能模塊24-25
• 2.2 檢測系統(tǒng)硬件設計25-30
• 2.2.1 相機的選擇25-28
• 2.2.2 光源設計28-30
• 2.2.3 運動控制系統(tǒng)30
• 2.3 檢測系統(tǒng)軟件設計30-37
• 2.3.1 系統(tǒng)軟件框架31-32
• 2.3.2 系統(tǒng)軟件模塊化設計32-35
• 2.3.3 遠程SPC 質量控制系統(tǒng)35-37
• 2.4 本章小結37-38
• 第三章 圖像獲取與預處理研究38-51
• 3.1 圖像獲取38-40
• 3.1.1 圖像采集系統(tǒng)38-39
• 3.1.2 圖像數(shù)字化39-40
• 3.1.3 圖像幾何變換40
• 3.2 圖像增強40-43
• 3.2.1 灰度變換41-42
• 3.2.2 直方圖處理42-43
• 3.3 圖像濾波43-46
• 3.3.1 中值濾波44-45
• 3.3.2 高斯濾波45-46
• 3.4 圖像分割46-50
• 3.4.1 圖像二值化47-48
• 3.4.2 圖像門限處理48
• 3.4.3 圖像邊界與區(qū)域分割48-50
• 3.5 本章小結50-51
• 第四章 缺陷特征提取與檢查算法51-71
• 4.1 缺陷統(tǒng)計與分析51-53
• 4.1.1 硅太陽能電池缺陷統(tǒng)計51-52
• 4.1.2 缺陷特征分析52-53
• 4.2 缺陷特征提取53-61
• 4.2.1 特征定義53-54
• 4.2.2 幾何特征54-56
• 4.2.3 形狀特征56-58
• 4.2.4 紋理特征58-59
• 4.2.5 顏色特征59-61
• 4.3 視覺檢測算法分析61-66
• 4.3.1 參考比較算法62-64
• 4.3.2 非參考比較算法64-65
• 4.3.3 混合型算法65-66
• 4.4 具體缺陷檢測66-70
• 4.4.1 邊緣檢測66-67
• 4.4.2 破損檢測67-68
• 4.4.3 柵線檢測68-69
• 4.4.4 電極檢測69-70
• 4.5 本章小結70-71
• 第五章 實驗研究71-77
• 5.1 引言71
• 5.2 檢測系統(tǒng)綜合性能實驗71-76
• 5.2.1 檢測系統(tǒng)準確性實驗72-73
• 5.2.2 檢測系統(tǒng)高效性實驗73-74
• 5.2.3 檢測系統(tǒng)可靠性實驗74-76
• 5.3 小結76-77
• 結論與展望77-79
• 主要研究成果77-78
• 創(chuàng)新點78
• 研究展望78-79
• 參考文獻79-84
• 攻讀碩士學位期間取得的研究成果84-85
• 致謝85-86
• 附件86

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