CN111369517A - 太阳能板自动质检方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

太阳能板自动质检方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请提供了一种太阳能板自动质检方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括以下步骤：获取待质检的太阳能板的影像图片，并从所述影像图片中识别出预设结构的位置作为参考位置；基于所述参考位置检测出所述影像图片中的多个待检测结构的实际位置信息以及实际特征信息；识别所述影像图片中的信息图码以获取所述太阳能板的标识信息；获取与所述标识信息对应的标准太阳能板的多个待检测结构的标准位置信息及标准特征信息；根据所述实际位置信息、所述实际特征信息、所述标准位置信息以及所述标准特征信息判断所述太阳能板是否合格；从而实现对太阳能板的自动质检，可以提高质检效率以及准确性。

Description

太阳能板自动质检方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本申请涉及太阳能板检测技术领域，具体而言，涉及一种太阳能板自动质检方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
太阳能电池板是通过吸收太阳光，将太阳辐射能通过光电效应或光化学效应直接或间接转换成电能的装置，大部分太阳能板的主要材料为硅。相对于普通电池和可循环充电电池来讲，利用太阳能产生的电能是一种更加节能环保的能源。由于太阳能板制造的成本较高，成品不可重复加工、补偿加工。因此，在太阳能板的制造过程中，对制造的“一次合格率”有着很高的要求。
现有太阳能电池背板检测方法为人工质检。太阳能板在制造完成后由流水线送往检测区，检测人员在检测区对孔洞位置、接线盒、条码名牌的制造质量进行评估，使用扫码枪对扫描条码ID实现信息入库，并通过按动OK/NG按钮，控制当前太阳能板的分拣。人工质检具有效率低下且准确率较低的缺陷。
针对上述问题，目前尚未有有效的技术解决方案。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种太阳能板自动质检方法、装置、电子设备及存储介质，可以提质检效率以及准确率。
第一方面，本申请实施例提供了一种太阳能板自动质检方法，所述方法包括以下步骤：
获取待质检的太阳能板的影像图片，并从所述影像图片中识别出预设结构的位置作为参考位置；
基于所述参考位置检测出所述影像图片中的多个待检测结构的实际位置信息以及实际特征信息；
识别所述影像图片中的信息图码以获取所述太阳能板的标识信息；
获取与所述标识信息对应的标准太阳能板的多个待检测结构的标准位置信息及标准特征信息；
根据所述实际位置信息、所述实际特征信息、所述标准位置信息以及所述标准特征信息判断所述太阳能板是否合格。
本申请实施例通过采用预设结构来定位，然后识别出各个待检测结构的实际位置信息以及实际特征信息，然后通过与标准太阳能板的对应待检测结构的标准位置信息以及标准特征信息来判断该太阳能板是否合格，具有效率高，准确性高的有益效果。
可选地，在本申请实施例所述的太阳能板自动质检方法中，所述多个待检测结构包括多个功能孔，所述功能孔的实际特征信息包括实际形状信息以及实际尺寸信息；
而所述基于所述参考位置检测出所述影像图片中的多个待检测结构的实际位置信息以及实际特征信息的步骤包括：
基于所述参考位置检测出所述影像图片中的多个功能孔的实际位置信息；
根据所述多个功能孔的实际位置信息检测每一所述功能孔的实际形状信息以及实际尺寸信息。
本申请实施例通过对功能孔的检测细致到位置、形状以及尺寸，可以进一步提高质检的准确性。
可选地，在本申请实施例所述的太阳能板自动质检方法中，所述多个待检测结构还包括接线盒，所述接线盒的实际特征信息包括实际形状信息以及实际电压标称信息；
而所述基于所述参考位置检测出所述影像图片中的多个待检测结构的实际位置信息以及实际特征信息的步骤，还包括：
基于所述参考位置检测出所述影像图片中的接线盒的实际位置信息；
根据所述接线盒的实际位置信息检测每一所述功能孔的实际形状信息以及实际尺寸信息。
可选地，在本申请实施例所述的太阳能板自动质检方法中，所述获取待质检的太阳能板的影像图片的步骤包括：
获取由多个位于第一预设区域的第一相机拍摄得到的第一影像图片，所述多个功能孔以及所述预设结构位于所述第一影像图片中；
获取由多个位于第二预设区域的第二相机拍摄得到的第二影像图片，所述接线盒以及所述信息图码位于所述第二影像图片中。
可选地，在本申请实施例所述的太阳能板自动质检方法中，所述从所述影像图片中识别出预设结构的位置作为参考位置的步骤包括：
采用基于深度学习的识别算法从所述影像图片中识别出所述太阳能板的边框的顶角的位置作为参考位置。
可选地，在本申请实施例所述的太阳能板自动质检方法中，所述根据所述实际位置信息、所述实际特征信息、所述标准位置信息以及所述标准特征信息判断所述太阳能板是否合格的步骤包括：
判断每一所述待检测结构的实际位置信息以及所述标准位置信息判断所述待检测结构的设置位置是否合格；
若合格，则根据所述待检测结构的实际特征信息以及所述标准特征信息判断所述待检测结构的特征信息是否合格。
第二方面，本申请实施例还提供了一种太阳能板自动质检装置，所述装置包括：
第一识别模块，用于获取待质检的太阳能板的影像图片，并从所述影像图片中识别出预设结构的位置作为参考位置；
检测模块，用于基于所述参考位置检测出所述影像图片中的多个待检测结构的实际位置信息以及实际特征信息；
第二识别模块，用于识别所述影像图片中的信息图码以获取所述太阳能板的标识信息；
获取模块，用于获取与所述标识信息对应的标准太阳能板的多个待检测结构的标准位置信息及标准特征信息；
判断模块，用于根据所述实际位置信息、所述实际特征信息、所述标准位置信息以及所述标准特征信息判断所述太阳能板是否合格。
可选地，在本申请实施例所述的太阳能板自动质检装置中，所述多个待检测结构包括多个功能孔，所述功能孔的实际特征信息包括实际形状信息以及实际尺寸信息；
而所述检测模块包括：
第一检测单元，用于基于所述参考位置检测出所述影像图片中的多个功能孔的实际位置信息；
第二检测单元，用于根据所述多个功能孔的实际位置信息检测每一所述功能孔的实际形状信息以及实际尺寸信息。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如上述第一方面提供的所述方法中的步骤。
第四方面，本申请实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时运行如上述第一方面提供的所述方法中的步骤。
由上可知，本申请实施例通过获取待质检的太阳能板的影像图片，并从所述影像图片中识别出预设结构的位置作为参考位置；基于所述参考位置检测出所述影像图片中的多个待检测结构的实际位置信息以及实际特征信息；识别所述影像图片中的信息图码以获取所述太阳能板的标识信息；获取与所述标识信息对应的标准太阳能板的多个待检测结构的标准位置信息及标准特征信息；根据所述实际位置信息、所述实际特征信息、所述标准位置信息以及所述标准特征信息判断所述太阳能板是否合格；从而实现对太阳能板的自动质检，可以提高质检效率以及准确性。
本申请的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请实施例了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的太阳能板自动质检方法的一种流程图。
图2为本申请实施例提供的太阳能板自动质检装置的一种结构示意图。
图3为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参照图1，图1是本本申请一些实施例中的太阳能板自动质检方法的流程图。该太阳能板自动质检方法，包括以下步骤：
S101、获取待质检的太阳能板的影像图片，并从所述影像图片中识别出预设结构的位置作为参考位置。
S102、基于所述参考位置检测出所述影像图片中的多个待检测结构的实际位置信息以及实际特征信息。
S103、识别所述影像图片中的信息图码以获取所述太阳能板的标识信息。
S104、获取与所述标识信息对应的标准太阳能板的多个待检测结构的标准位置信息及标准特征信息。
S105、根据所述实际位置信息、所述实际特征信息、所述标准位置信息以及所述标准特征信息判断所述太阳能板是否合格。
其中，在该步骤S101中，其中，该影像图片通过机器视觉质检系统采集得到。机器视觉质检系统包括了多个工业相机、光源、固定支架、工控机。为保证光学成像质量，固定支架安装在检测工位中央位置上方，质检系统中的多台工业相机及多个工业光源安装在固定支架。视觉检测系统中的工业相机自上方俯视，对待检太阳能板工件的各个区域进行成像。其中，在针对盒盖检测与铭牌检测项的成像效果，根据现场环境，固定支架上方与侧方可安装遮光罩，在环境光干扰较为强烈的时候中保证成像质量。为保证生产过程中检测以及后期维护，遮光罩设计为铰链链接结构，方便开合。
可以理解地，在一些实施例中，该步骤获取待质检的太阳能板的影像图片包括：获取由多个位于第一预设区域的第一相机拍摄得到的第一影像图片，多个功能孔以及所述预设结构位于所述第一影像图片中；获取由多个位于第二预设区域的第二相机拍摄得到的第二影像图片，接线盒以及所述信息图码位于所述第二影像图片中。
其中，在该步骤中，采用基于深度学习的识别算法从所述影像图片中识别出所述太阳能板的边框的顶角的位置作为参考位置。其中，该顶角为直角。当然，可以理解地，还可以采用识别该太阳能板的其他结构的位置作为参考位置。该作为参考的结构必须是各种型号的太阳能板均存在的容易识别的结构，避免混淆导致定位出现较大误差。
在该步骤S102中，其中，该多个待检测结构包括多个功能孔和/或接线盒。该多个功能孔可以包括三角形漏水孔、条形漏水孔、安装孔、接地孔等。功能孔的实际特征信息包括实际形状信息以及实际尺寸信息。不同类型的功能孔的标准形状以及标注尺寸均不相同。接线盒的实际特征信息包括实际形状信息以及实际电压标称信息。
具体地，该步骤S102包括：
S1021、基于所述参考位置检测出所述影像图片中的多个功能孔的实际位置信息；S1022、根据所述多个功能孔的实际位置信息检测每一所述功能孔的实际形状信息以及实际尺寸信息；S1023、基于所述参考位置检测出所述影像图片中的接线盒的实际位置信息；S1024、根据所述接线盒的实际位置信息检测每一所述功能孔的实际形状信息以及实际尺寸信息。
其中，该根据每一功能孔的实际位置信息去检测出该功能孔的实际形状信息以及实际尺寸信息。例如，为条形孔、三角形孔或者六边形安装孔等。不同形状的孔采用不同的尺寸参数去描述，其为现有技术。该接线盒的特征主要是盒盖有无、盒盖上电压标称等。
在该步骤S103中，该信息图码可以条形码或者二维码，用于标识该太阳能板的型号信息或者序列号信息等。通过该信息图码中的标识信息可以查询到与该标识信息对应的太阳能板的标准设计图。
在该步骤S104中，多个功能孔以及所述预设结构位于所述第一影像图片中；获取由多个位于第二预设区域的第二相机拍摄得到的第二影像图片，接线盒以及所述信息图码位于所述第二影像图片中。在识别出该第二影像图片中的信息图码中的标识信息后，查询数据库以获取与该标识信息所对应的太阳能板的标准设计图，从而从该标准设计图中获取到对应的待检测结构对应的标准位置信息以及标准特征信息。该第一预设区域与该多个功能孔的设置位置相对应，该第二预设区域与该接线盒以及该信息图码的设置位置相对应。
在该步骤S105中，该待质检的太阳能板的影像图片中的每一个待检测结构的实际位置信息以及实际特征信息均与标准设计图中的对应结构的标准位置信息以及标准特征信息在误差范围内，则表明该待质检的太阳能板是合格的，反之则不合格。
具体地，在一些实施例中，该步骤S105包括以下子步骤：S1051、判断每一所述待检测结构的实际位置信息以及所述标准位置信息判断所述待检测结构的设置位置是否合格；S1052、若合格，则根据所述待检测结构的实际特征信息以及所述标准特征信息判断所述待检测结构的特征信息是否合格。其中，例如，对于该多个功能孔，判断每一功能孔所对应的位置、形状以及尺寸是否与标准设计图上的对应功能孔的标准位置、形状以及尺寸是否在误差范围内，如果在误差范围内，则表明合格。其中，对于该接线盒而言，主要检测该接线盒的位置与标准设计图中的接线盒的位置是否在误差范围内，该接线盒的盒盖是否存在，该接线盒上的电压标称与标准设计图相比是否印制错误。
由上可知，本申请实施例通过获取待质检的太阳能板的影像图片，并从所述影像图片中识别出预设结构的位置作为参考位置；基于所述参考位置检测出所述影像图片中的多个待检测结构的实际位置信息以及实际特征信息；识别所述影像图片中的信息图码以获取所述太阳能板的标识信息；获取与所述标识信息对应的标准太阳能板的多个待检测结构的标准位置信息及标准特征信息；根据所述实际位置信息、所述实际特征信息、所述标准位置信息以及所述标准特征信息判断所述太阳能板是否合格；从而实现对太阳能板的自动质检，可以提高质检效率以及准确性。
请参照图2，图2是本申请一些实施例中的一种太阳能板自动质检装置的结构示意图。该太阳能板自动质检装置包括：第一识别模块201、检测模块202、第二识别模块203、获取模块204以及判断模块205。
其中，该第一识别模块201用于获取待质检的太阳能板的影像图片，并从所述影像图片中识别出预设结构的位置作为参考位置。其中，该影像图片通过机器视觉质检系统采集得到。机器视觉质检系统包括了多个工业相机、光源、固定支架、工控机。为保证光学成像质量，固定支架安装在检测工位中央位置上方，质检系统中的多台工业相机及多个工业光源安装在固定支架。视觉检测系统中的工业相机自上方俯视，对待检太阳能板工件的各个区域进行成像。可以理解地，在一些实施例中，该第一识别模块201用于获取由多个位于第一预设区域的第一相机拍摄得到的第一影像图片，多个功能孔以及所述预设结构位于所述第一影像图片中；获取由多个位于第二预设区域的第二相机拍摄得到的第二影像图片，接线盒以及所述信息图码位于所述第二影像图片中。其中，采用基于深度学习的识别算法从所述影像图片中识别出所述太阳能板的边框的顶角的位置作为参考位置。其中，该顶角为直角。当然，可以理解地，还可以采用识别该太阳能板的其他结构的位置作为参考位置。该作为参考的结构必须是各种型号的太阳能板均存在的容易识别的结构，避免混淆导致定位实现误差。
其中，该检测模块202用于基于所述参考位置检测出所述影像图片中的多个待检测结构的实际位置信息以及实际特征信息；多个待检测结构包括多个功能孔，所述功能孔的实际特征信息包括实际形状信息以及实际尺寸信息；检测模块202包括：第一检测单元，用于基于所述参考位置检测出所述影像图片中的多个功能孔的实际位置信息；第二检测单元，用于根据所述多个功能孔的实际位置信息检测每一所述功能孔的实际形状信息以及实际尺寸信息。其中，该多个待检测结构包括多个功能孔和/或接线盒。该多个功能孔可以包括三角形漏水孔、条形漏水孔、安装孔、接地孔等。功能孔的实际特征信息包括实际形状信息以及实际尺寸信息。不同类型的功能孔的标准形状以及标注尺寸均不相同。接线盒的实际特征信息包括实际形状信息以及实际电压标称信息。
其中，该第二识别模块203用于识别所述影像图片中的信息图码以获取所述太阳能板的标识信息；该信息图码可以条形码或者二维码，用于标识该太阳能板的型号信息或者序列号信息等。通过该信息图码中的标识信息可以查询到与该标识信息对应的太阳能板的标准设计图。
其中，该获取模块204用于获取与所述标识信息对应的标准太阳能板的多个待检测结构的标准位置信息及标准特征信息；多个功能孔以及所述预设结构位于所述第一影像图片中；获取由多个位于第二预设区域的第二相机拍摄得到的第二影像图片，接线盒以及所述信息图码位于所述第二影像图片中。在识别出该第二影像图片中的信息图码中的标识信息后，查询数据库以获取与该标识信息所对应的太阳能板的标准设计图，从而从该标准设计图中获取到对应的待检测结构对应的标准位置信息以及标准特征信息。
其中，该判断模块205用于根据所述实际位置信息、所述实际特征信息、所述标准位置信息以及所述标准特征信息判断所述太阳能板是否合格。该待质检的太阳能板的影像图片中的每一个待检测结构的实际位置信息以及实际特征信息均与标准设计图中的对应结构的标准位置信息以及标准特征信息在误差范围内，则表明该待质检的太阳能板是合格的，反之则不合格。
具体地，在一些实施例中，该判断模块205用于判断每一所述待检测结构的实际位置信息以及所述标准位置信息判断所述待检测结构的设置位置是否合格；若合格，则根据所述待检测结构的实际特征信息以及所述标准特征信息判断所述待检测结构的特征信息是否合格。其中，例如，对于该多个功能孔，判断每一功能孔所对应的位置、形状以及尺寸是否与标准设计图上的对应功能孔的标准位置、形状以及尺寸是否在误差范围内，如果在误差范围内，则表明合格。其中，对于该接线盒而言，主要检测该接线盒的位置与标准设计图中的接线盒的位置是否在误差范围内，该接线盒的盒盖是否存在，该接线盒上的电压标称与标准设计图相比是否印制错误。
由上可知，本申请实施例提供的装置通过获取待质检的太阳能板的影像图片，并从所述影像图片中识别出预设结构的位置作为参考位置；基于所述参考位置检测出所述影像图片中的多个待检测结构的实际位置信息以及实际特征信息；识别所述影像图片中的信息图码以获取所述太阳能板的标识信息；获取与所述标识信息对应的标准太阳能板的多个待检测结构的标准位置信息及标准特征信息；根据所述实际位置信息、所述实际特征信息、所述标准位置信息以及所述标准特征信息判断所述太阳能板是否合格；从而实现对太阳能板的自动质检，可以提高质检效率以及准确性。
请参照图3，图3为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图，本申请提供一种电子设备3，包括：处理器301和存储器302，处理器301和存储器302通过通信总线303和/或其他形式的连接机构(未标出)互连并相互通讯，存储器302存储有处理器301可执行的计算机程序，当计算设备运行时，处理器301执行该计算机程序，以执行时执行上述实施例的任一可选的实现方式中的方法。
本申请实施例提供一种存储介质，所述计算机程序被处理器执行时，执行上述实施例的任一可选的实现方式中的方法。其中，存储介质可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(Static Random AccessMemory,简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory,简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable ProgrammableRead Only Memory,简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Red-Only Memory,简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory,简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种太阳能板自动质检方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
获取待质检的太阳能板的影像图片，并从所述影像图片中识别出预设结构的位置作为参考位置；
基于所述参考位置检测出所述影像图片中的多个待检测结构的实际位置信息以及实际特征信息；
识别所述影像图片中的信息图码以获取所述太阳能板的标识信息；
获取与所述标识信息对应的标准太阳能板的多个待检测结构的标准位置信息及标准特征信息；
根据所述实际位置信息、所述实际特征信息、所述标准位置信息以及所述标准特征信息判断所述太阳能板是否合格。
2.根据权利要求1所述的太阳能板自动质检方法，其特征在于，所述多个待检测结构包括多个功能孔，所述功能孔的实际特征信息包括实际形状信息以及实际尺寸信息；
而所述基于所述参考位置检测出所述影像图片中的多个待检测结构的实际位置信息以及实际特征信息的步骤包括：
基于所述参考位置检测出所述影像图片中的多个功能孔的实际位置信息；
根据所述多个功能孔的实际位置信息检测每一所述功能孔的实际形状信息以及实际尺寸信息。
3.根据权利要求2所述的太阳能板自动质检方法，其特征在于，所述多个待检测结构还包括接线盒，所述接线盒的实际特征信息包括实际形状信息以及实际电压标称信息；
而所述基于所述参考位置检测出所述影像图片中的多个待检测结构的实际位置信息以及实际特征信息的步骤，还包括：
基于所述参考位置检测出所述影像图片中的接线盒的实际位置信息；
根据所述接线盒的实际位置信息检测每一所述功能孔的实际形状信息以及实际尺寸信息。
4.根据权利要求3所述的太阳能板自动质检方法，其特征在于，所述获取待质检的太阳能板的影像图片的步骤包括：
获取由多个位于第一预设区域的第一相机拍摄得到的第一影像图片，所述多个功能孔以及所述预设结构位于所述第一影像图片中；
获取由多个位于第二预设区域的第二相机拍摄得到的第二影像图片，所述接线盒以及所述信息图码位于所述第二影像图片中。
5.根据权利要求1所述的太阳能板自动质检方法，其特征在于，所述从所述影像图片中识别出预设结构的位置作为参考位置的步骤包括：
采用基于深度学习的识别算法从所述影像图片中识别出所述太阳能板的边框的顶角的位置作为参考位置。
6.根据权利要求1所述的太阳能板自动质检方法，其特征在于，所述根据所述实际位置信息、所述实际特征信息、所述标准位置信息以及所述标准特征信息判断所述太阳能板是否合格的步骤包括：
判断每一所述待检测结构的实际位置信息以及所述标准位置信息判断所述待检测结构的设置位置是否合格；
若合格，则根据所述待检测结构的实际特征信息以及所述标准特征信息判断所述待检测结构的特征信息是否合格。
7.一种太阳能板自动质检装置，其特征在于，所述装置包括：
第一识别模块，用于获取待质检的太阳能板的影像图片，并从所述影像图片中识别出预设结构的位置作为参考位置；
检测模块，用于基于所述参考位置检测出所述影像图片中的多个待检测结构的实际位置信息以及实际特征信息；
第二识别模块，用于识别所述影像图片中的信息图码以获取所述太阳能板的标识信息；
获取模块，用于获取与所述标识信息对应的标准太阳能板的多个待检测结构的标准位置信息及标准特征信息；
判断模块，用于根据所述实际位置信息、所述实际特征信息、所述标准位置信息以及所述标准特征信息判断所述太阳能板是否合格。
8.根据权利要求7所述的太阳能板自动质检装置，其特征在于，所述多个待检测结构包括多个功能孔，所述功能孔的实际特征信息包括实际形状信息以及实际尺寸信息；
而所述检测模块包括：
第一检测单元，用于基于所述参考位置检测出所述影像图片中的多个功能孔的实际位置信息；
第二检测单元，用于根据所述多个功能孔的实际位置信息检测每一所述功能孔的实际形状信息以及实际尺寸信息。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如权利要求1-6任一项所述的方法。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时运行如权利要求1-6任一项所述的方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113850806A (zh) * 2021-11-30 2021-12-28 浙江晶科能源有限公司 光伏组件生产过程中的信息管理方法及其装置

Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105244398A (zh) * 2015-10-23 2016-01-13 上海篆阳新能源科技有限公司 环保节能型太阳能电池板
US20170019570A1 (en) * 2015-07-13 2017-01-19 Ecoppia Scientific Ltd. Solar row onsite automatic inspection system
WO2017080282A1 (zh) * 2015-11-11 2017-05-18 广州视源电子科技股份有限公司 一种电路板的检测方法及装置
CN108154508A (zh) * 2018-01-09 2018-06-12 北京百度网讯科技有限公司 产品缺陷检测定位的方法、装置、存储介质及终端设备
CN108154063A (zh) * 2018-01-11 2018-06-12 环旭电子股份有限公司 一种载板上产品标识信息的位置识别方法及系统、设备
CN109118482A (zh) * 2018-08-07 2019-01-01 腾讯科技（深圳）有限公司 一种面板缺陷分析方法、装置及存储介质
CN109142380A (zh) * 2018-09-19 2019-01-04 广州视源电子科技股份有限公司 电路板的故障检测方法、装置和系统
CN109544522A (zh) * 2018-11-12 2019-03-29 北京科技大学 一种钢板表面缺陷检测方法及系统
CN109584241A (zh) * 2019-01-18 2019-04-05 福建伟易泰智能科技有限公司 一种钢筘的检测方法及装置
CN109584230A (zh) * 2018-11-26 2019-04-05 深圳龙图腾创新设计有限公司 辅助质检方法、装置、计算机设备及可读存储介质
CN109886964A (zh) * 2019-03-29 2019-06-14 北京百度网讯科技有限公司 电路板缺陷检测方法、装置及设备
CN109949296A (zh) * 2019-03-21 2019-06-28 北京中飞艾维航空科技有限公司 一种输电线路缺陷识别方法、装置及存储介质
CN110136123A (zh) * 2019-05-17 2019-08-16 无锡睿勤科技有限公司 物品检测方法、移动终端及计算机可读存储介质
CN110517224A (zh) * 2019-07-12 2019-11-29 上海大学 一种基于深度神经网络的光伏板缺陷检测方法
CN110599484A (zh) * 2019-09-19 2019-12-20 京东方科技集团股份有限公司 缺陷检测方法、装置及存储介质

Patent Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170019570A1 (en) * 2015-07-13 2017-01-19 Ecoppia Scientific Ltd. Solar row onsite automatic inspection system
CN105244398A (zh) * 2015-10-23 2016-01-13 上海篆阳新能源科技有限公司 环保节能型太阳能电池板
WO2017080282A1 (zh) * 2015-11-11 2017-05-18 广州视源电子科技股份有限公司 一种电路板的检测方法及装置
CN108154508A (zh) * 2018-01-09 2018-06-12 北京百度网讯科技有限公司 产品缺陷检测定位的方法、装置、存储介质及终端设备
CN108154063A (zh) * 2018-01-11 2018-06-12 环旭电子股份有限公司 一种载板上产品标识信息的位置识别方法及系统、设备
CN109118482A (zh) * 2018-08-07 2019-01-01 腾讯科技（深圳）有限公司 一种面板缺陷分析方法、装置及存储介质
CN109142380A (zh) * 2018-09-19 2019-01-04 广州视源电子科技股份有限公司 电路板的故障检测方法、装置和系统
CN109544522A (zh) * 2018-11-12 2019-03-29 北京科技大学 一种钢板表面缺陷检测方法及系统
CN109584230A (zh) * 2018-11-26 2019-04-05 深圳龙图腾创新设计有限公司 辅助质检方法、装置、计算机设备及可读存储介质
CN109584241A (zh) * 2019-01-18 2019-04-05 福建伟易泰智能科技有限公司 一种钢筘的检测方法及装置
CN109949296A (zh) * 2019-03-21 2019-06-28 北京中飞艾维航空科技有限公司 一种输电线路缺陷识别方法、装置及存储介质
CN109886964A (zh) * 2019-03-29 2019-06-14 北京百度网讯科技有限公司 电路板缺陷检测方法、装置及设备
CN110136123A (zh) * 2019-05-17 2019-08-16 无锡睿勤科技有限公司 物品检测方法、移动终端及计算机可读存储介质
CN110517224A (zh) * 2019-07-12 2019-11-29 上海大学 一种基于深度神经网络的光伏板缺陷检测方法
CN110599484A (zh) * 2019-09-19 2019-12-20 京东方科技集团股份有限公司 缺陷检测方法、装置及存储介质

Non-Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ABDULMUJEEB等: "One class based feature learning approach for defect detection using deep autoencoders", 《ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS》, vol. 42, 31 October 2019 (2019-10-31), pages 1 - 13 *
周小萌: "基于深度学习的IC芯片外观缺陷识别算法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *
周小萌: "基于深度学习的IC芯片外观缺陷识别算法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》, vol. 2019, no. 12, 15 December 2019 (2019-12-15), pages 135 - 122 *
庞博: "基于深度学习的缺陷检测算法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *
庞博: "基于深度学习的缺陷检测算法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》, vol. 2020, no. 2, 15 February 2020 (2020-02-15), pages 138 - 1374 *
徐海波著: "《计算机视觉系统设计及显著性算法研究》" *
徐海波著: "《计算机视觉系统设计及显著性算法研究》", pages: 3 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113850806A (zh) * 2021-11-30 2021-12-28 浙江晶科能源有限公司 光伏组件生产过程中的信息管理方法及其装置

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