CN106238350B - 一种基于机器视觉的太阳能电池片分选方法与系统 - Google Patents

一种基于机器视觉的太阳能电池片分选方法与系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于机器视觉的太阳能电池片色差分选方法与系统，包括步骤：采集待分选电池片图像；把图像划分为纵横交叉的多个子图像，并计算每个子图像的LAB三分量平均值和计算每个子图像之间的色差值，找出子图像相差最大的色差值；判断最大色差值是否大于设定阈值，若判断为是，表示电池片颜色不均匀一致直接输出检测结果，发送给分选控制模块进行下一步操作，图像处理结束；若判断为否，表示电池片颜色均匀一致，则根据待分选图像和各种不同颜色的标片图像的LAB三分量平均值，计算测试图像与每个标片图像之间的色差，判断电池片的颜色类别。本发明实现了太阳能电池片色差分选的自动化，提高了分选的质量和效率。

Description

一种基于机器视觉的太阳能电池片分选方法与系统
技术领域
本发明涉及太阳能光伏领域,特别是一种基于机器视觉的太阳能电池片色差分选系统。
背景技术
太阳能电池片在制作工程中会存在镀膜工艺，镀膜工艺的差别会导致电池片的颜色也存在差异，在现有的太阳能光伏行业中，不仅电池片内部存在色差，电池片之间也存在色差，电池片的色差问题显得尤其严重，导致客户投诉日益增多。为解决该问题，一般使用人工对太阳能电池片进行检验分析，分选处存在色差的电池片；但该过程太耗费人力资源、人工检验精度不高，人工长期检验会产生疲惫，影响分选效果，分选质量差的同时甚至会损坏电池片带来损失。针对这个问题，现有技术中提出了利用自动化机器对电池片进行色差分选。例如申请文献CN203292095U公开的一种太阳能电池片的色差自动分选装置，根据多个传感器检测电池片之间是否存在色差，对符合要求的做出分选；申请文献CN204842260U公开的一种利用机器视觉对电池片进行自动检测分选的方法和在现有技术中主要针对电池片单片颜色均匀一致的电池片进行检测分选；在现有技术中的技术在对电池片进行色差分选的前提都是电池片单色颜色均匀一致，无法检测电池片内部颜色不均匀一致的太阳能电池片，无法分选出颜色不均匀一致的电池片。电池片不仅片间有色差，片内也有色差，需要先检测电池片片内的颜色是否颜色均匀一致，有无明显花斑或者污垢，再对电池片进行颜色分选。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明的目的旨在提供一种能检测电池片内部颜色是否均匀一致和检测电池片与与电池片标片对比是否存在色差的基于机器视觉的太阳能电池片分选方法与系统。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于机器视觉的太阳能电池片分选方法，包括：
步骤1：对电池片标片进行色差检测初始化操作并采集待分选电池片图像，并把采集图像转化为LAB格式，其中LAB模式的图像色彩较多，有更好的效果；
步骤2：把图像划分为纵横交叉的多个子图像，利于更精确地对电池片内部的颜色色差进行分析；并计算每个子图像的LAB三分量平均值和计算每个子图像之间的色差值，找出子图像相差最大的色差值；
步骤3：判断最大色差值是否大于设定阈值，若判断为是，表示电池片颜色不均匀一致直接输出检测结果，发送给分选控制模块进行下一步操作，图像处理结束；若判断为否，表示电池片颜色均匀一致，则根据待分选图像和各种不同颜色的标片图像的LAB三分量平均值，计算测试图像与每个标片图像之间的色差，判断电池片的颜色类别。
步骤4：把电池片颜色类别信息发送给分选控制模块，控制运送模块对电池片进行色差分选操作。
作为本发明的一种优化，步骤2中计算每个子图像的LAB三分量平均值的计算公式如下：
其中子图像Ixy，像素点的个数为n；
作为本发明的一种优化，步骤2中每个子图像之间的色差值的计算公式如下：
ΔE＝[(ΔL)2+(Δa)2+(Δb)2]2
其中
ΔL＝L样本-L标准(明度差异)
Δa＝a样本-a标准(红/绿差异)
Δb＝b样本-b标准(黄/蓝差异)
作为本发明的一种优化，所述步骤4中采用凸包算法计算子图像相差最大的色差值，把子图像的LAB转化为三维空间的N个点，通过增量算法找到N个点的三维凸包，对位于三维凸包上的点进行两两枚举，求出距离最远的两个点，即为子图像相差最大的色差值。
作为本发明的一种优化，所述步骤1中初始化操作包括标片采集，利用工业相机采集各种不同颜色的电池片标片图像；图像转化，把标片图像转化成LAB格式；数据计算存储，计算各种不同颜色标片图像的LAB三分量平均值并进行存储。
本发明的有益效果在于：
本发明将采集到的电池片图像划分为多个子图像，通过计算出的子图像的最大色差值与设定阈值进行比对计算，检测电池片内部颜色是否均匀一致；在检测到电池片内部颜色均匀一致的情况下，继续进行电池片与标片的色差比对；该过程确保电池片色差分选的精确度；同时配合使用PLC可编辑逻辑控制器，提高系统的自动化程度；本发明能降低人力成本、降低检测时对电池片的损害，还能有效提高工作效率，电池片色差分选效果更好。
附图说明
图1为本发明的一种基于机器视觉的太阳能电池片分选方法的流程图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述：
实施例1：如图1所示，一种基于机器视觉的太阳能电池片分选方法，包括：
步骤1：电池片色差检测初始化操作并采集待分选电池片图像，并把采集图像转化为LAB格式，其中LAB模式的图像色彩较多，有更好的效果；所述初始化操作包括标片采集，利用工业相机采集各种不同颜色的电池片标片图像；图像转化，把图像转化成LAB格式；数据计算存储，计算各种不同颜色标片图像的LAB三分量平均值并进行存储。
由成像系统得到彩色图像，把图像转化为LAB彩色空间，LAB颜色空间中的L分量用于表示像素的亮度，取值范围是[0,100],表示从纯黑到纯白；A表示从红色到绿色的范围，取值范围是[127,-128]；B表示从黄色到蓝色的范围，取值范围是[127-128]。
步骤2：把图像划分为纵横交叉的多个子图像，利于更精确地对电池片内部的颜色色差进行分析；并计算每个子图像的LAB三分量平均值和计算每个子图像之间的色差值，找出子图像相差最大的色差值；利于更精确地对电池片的颜色色差进行分析；其中计算每个子图像的LAB三分量平均值的计算公式如下：
其中子图像Ixy，像素点的个数为n；
每个子图像之间的色差值的计算公式如下：
ΔE＝[(ΔL)2+(Δa)2+(Δb)2]2
其中
ΔL＝L样本-L标准(明度差异)
Δa＝a样本-a标准(红/绿差异)
Δb＝b样本-b标准(黄/蓝差异)
色差值的大小即两种颜色在视觉感受上的相差大小，色差值大约有这样的对应关系：
0.0-0.5(微小色差)，色差极微；
0.5-1.5(小色差)，色差轻微；
1.5-3(较小色差)，色差明显；
3-6(较大色差)色差很明显；
6以上(大色差)色差强烈。
采用凸包算法计算子图像相差最大的色差值，把子图像的LAB转化为三维空间的N个点，通过增量算法找到N个点的三维凸包，即首先任选几个点形成一个凸包，然后每次新加一个点，分两种情况：凸包内，则可以跳过，在凸包外，即更新凸包，从而找到这个N个点的三维凸包。再对位于三维凸包上的点进行两两枚举，求出距离最远的两个点，即为子图像相差最大的色差值。
步骤3：判断最大色差值是否大于设定阈值，若判断为是，表示电池片颜色不均匀一致直接输出检测结果，发送给分选控制模块进行下一步操作，图像处理结束；若判断为否，表示电池片颜色均匀一致，则根据待分选图像和各种不同颜色的标片图像的LAB三分量平均值，计算测试图像与每个标片图像之间的色差，判断电池片的颜色类别。
步骤4：把电池片颜色类别信息发送给分选控制模块，控制运送模块对电池片进行色差分选操作，分选控制模块控制运送模块中的运送装置进行电池片色差分选操作，把没有色差的太阳能电池片分选运送出来。
本发明提供了一种基于机器视觉的太阳能电池片分选系统，由图像采集模块工业相机采集图像，图像通过图像处理软件处理分析，判断电池片的颜色信息，并把颜色信息输出给电池片分选控制模块PLC，PLC根据颜色信息对电池片进行分选，实现了自动在线电池片颜色分选，解决了人工对太阳能电池片颜色分选效果差以及劳动强度大等问题，大大降低了电池片的损耗和人力成本。本发明的图像处理软件先对电池片颜色均匀一致性进行检测，再进一步判断电池片的颜色类别，使得电池片的色差分选质量更好，具有自动化程度更高和工作效率更快等优点。
对本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及形变，而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于机器视觉的太阳能电池片分选方法，其特征在于，包括：
步骤1：对电池片标片进行色差检测初始化操作并采集待分选电池片图像，并把采集图像转化为LAB格式；
步骤2：把图像划分为纵横交叉的多个子图像，并计算每个子图像的LAB三分量平均值和计算每个子图像之间的色差值，找出子图像相差最大的色差值；
步骤3：判断最大色差值是否大于设定阈值，若判断为是，表示电池片颜色不均匀一致直接输出检测结果，发送给分选控制模块进行下一步操作，图像处理结束；若判断为否，表示电池片颜色均匀一致，则根据待分选图像和各种不同颜色的标片图像的LAB三分量平均值，计算测试图像与每个标片图像之间的色差，判断电池片的颜色类别；
步骤4：把电池片颜色类别信息发送给分选控制模块控制电池片进行色差分选操作；
所述步骤4中采用凸包算法计算子图像相差最大的色差值，把子图像的LAB转化为三维空间的N个点，通过增量算法找到N个点的三维凸包，对位于三维凸包上的点进行两两枚举，求出距离最远的两个点，即为子图像相差最大的色差值。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的太阳能电池片分选方法，其特征在于，步骤2中计算每个子图像的LAB三分量平均值的计算公式如下：
其中子图像Ixy，像素点的个数为n。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的太阳能电池片分选方法，其特征在于，步骤2中计算每个子图像之间的色差值的计算公式如下：
ΔE＝[(ΔL)2+(Δa)2+(Δb)2]2
其中
ΔL＝L样本-L标准(明度差异)
Δa＝α样本-a标准(红/绿差异)
Δb＝b样本-b标准(黄/蓝差异)。
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的太阳能电池片分选方法，其特征在于，所述步骤1中初始化操作包括标片采集，利用工业相机采集各种不同颜色的电池片标片图像；图像转化，把标本图像转化成LAB格式；数据计算存储，计算各种不同颜色标片图像的LAB三分量平均值并进行存储。
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