CN112381759A - 基于光流法和置信度法的单晶硅太阳能晶片缺陷检测方法 - Google Patents

基于光流法和置信度法的单晶硅太阳能晶片缺陷检测方法 Download PDF

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CN112381759A CN202011081248.7A CN202011081248A CN112381759A CN 112381759 A CN112381759 A CN 112381759A CN 202011081248 A CN202011081248 A CN 202011081248A CN 112381759 A CN112381759 A CN 112381759A
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Abstract

本发明公开了一种基于光流法和置信度法的单晶硅太阳能晶片缺陷检测方法，该方法首先基于电致发光技术获取原始的目标检测图像；然后使用中值滤波器对获取的原始目标检测图像进行预处理；接着使用基于光流法的缺陷粗检测算法对预处理之后的目标检测图像进行缺陷粗检测，从而提取出可能的缺陷区域，并得到相应的二值图像；最后使用置信度法对提取出的可能缺陷区域进行进一步的缺陷精确检测，通过计算每一个可能的小缺陷区域的区域置信度来判断该小缺陷区域是否属于实际缺陷区域，从而得到包含实际缺陷区域的二值图像。本发明公开的缺陷检测方法能在实际单晶硅太阳能晶片工业生产中以较高的准确率在线实时地检测出晶片缺陷，从而提高生产效率。

Description

基于光流法和置信度法的单晶硅太阳能晶片缺陷检测方法
技术领域
本发明涉及机器视觉检测技术领域，具体涉及一种基于光流法和置信度法的单晶硅太阳能晶片缺陷检测方法。
背景技术
太阳能晶片是用于太阳能光伏电池最重要的组成部件，目前在市场中占据主导地位的太阳能晶片是晶体硅太阳能晶片。按照结晶状态的不同，晶体硅太阳能晶片可分为单晶硅太阳能晶片和多晶硅太阳能晶片两种。相比于多晶硅太阳能晶片，单晶硅太阳能晶片的生产工艺更加成熟，光电转换效率更高，因此成为了太阳能光伏发电领域应用最为广泛的一类太阳能晶片。单晶硅太阳能晶片的生产工艺较为复杂，涉及切片、制绒、扩散、去磷硅玻璃、刻蚀、镀膜、丝网印刷、烧结等多道工序，而其中的任何一道工序都可能造成晶片的损伤，从而导致晶片缺陷的产生。单晶硅太阳能晶片中的缺陷会对其光电转化效率和使用寿命产生不同程度的影响，因此在实际工业生产中对单晶硅太阳能晶片进行缺陷检测是十分必要的。
目前，单晶硅太阳能晶片的缺陷检测方法主要可分为两大类：人工检测和基于机器视觉缺陷检测算法的检测。人工检测虽然简单方便，对检测设备的要求低，不需要复杂的机械设备和检测工具，但该方法的主观性强，劳动强度大，检测效率低，容易造成晶片缺陷的漏检和误检情况的发生，并且人工检测过程中手动抓取晶片的过程容易造成晶片缺陷的意外产生。因此，随着自动化的普及、生产效率和人工成本的提高，人工检测方法越来越无法满足实际工业生产的需求。基于机器视觉的单晶硅太阳能晶片缺陷检测算法根据成像方式的不同主要可分为三类：基于自动光学成像的缺陷检测算法、基于电致发光的缺陷检测算法和基于光致发光的缺陷检测算法。在实际运用中，自动光学成像方式相比于其他两种成像方式更容易获得高分辨率的图像，所以基于自动光学成像的缺陷检测算法目前已经比较成熟，可以运用于实际工业生产中，能以较高地准确率检测出单晶硅太阳能晶片中的缺陷，但该算法只能检测出单晶硅太阳能晶片的表面缺陷，而无法检测出单晶硅太阳能晶片的内部缺陷。通常情况下，单晶硅太阳能晶片内部的缺陷对其光电转化效率和使用寿命的影响比表面缺陷要大。基于电致发光的缺陷检测算法和基于光致发光的缺陷检测算法虽然能够检测出单晶硅太阳能晶片的内部缺陷，但是目前大部分现有的基于电致发光和基于光致发光的缺陷检测算法仅处于理论研究阶段，无法运用于实际工业生产中，即使有少部分相应的算法能够用于实际的工业生产中，也只能对单晶硅太阳能晶片的内部缺陷进行离线抽样检测，而无法做到在线实时检测，即使勉强实现在线实时缺陷检测，其对晶片内部缺陷的检测效果也不理想。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷，提供一种基于光流法和置信度法的单晶硅太阳能晶片缺陷检测方法，该缺陷检测方法能够以较高的准确率在线实时地检测出单晶硅太阳能晶片缺陷，尤其是晶片的内部缺陷。
本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：
一种基于光流法和置信度法的单晶硅太阳能晶片缺陷检测方法，所述的缺陷检测方法包括以下步骤：
S1、目标检测图像的获取：在基于电致发光技术的单晶硅太阳能晶片的图像拍摄系统中获取系统摄像机拍摄的单晶硅太阳能晶片电致发光(EL)图像；
S2、目标检测图像的预处理：使用中值滤波器对步骤S1中获得的单晶硅太阳能晶片EL图像进行预处理，从而在消除单晶硅太阳能晶片EL图像中噪声的同时有效地保护图像中缺陷的边缘信息；
S3、目标检测图像的缺陷粗检测：使用基于光流法的缺陷粗检测算法对步骤S2中获得的预处理之后的单晶硅太阳能晶片EL图像进行缺陷粗检测，提取出目标检测图像中可能的缺陷区域，并将目标检测图像转化为包含可能的缺陷区域的二值图像；
S4、目标检测图像的缺陷精确检测：使用置信度法对步骤S3提取出的目标检测图像中可能的缺陷区域进行进一步的缺陷精确检测，首先根据基于电致发光技术的单晶硅太阳能晶片的图像拍摄系统中用于电致发光的探针的固定位置建立目标检测图像的置信度模板，然后将建立的目标检测图像的置信度模板与步骤S3中得到的包含可能的缺陷区域的二值图像结合起来，从而求得目标检测图像中每一个可能的小缺陷区域的区域置信度，若求得的可能的小缺陷区域的区域置信度大于一个事先设定的阈值，则该可能的小缺陷区域为实际缺陷区域，反之，则该可能的小缺陷区域不是实际缺陷区域。
进一步地，所述的步骤S3目标检测图像的缺陷粗检测的具体过程如下：
S3.1、对步骤S2中获得的中值滤波后的单晶硅太阳能晶片EL图像fm(x,y)进行灰度值闭运算，从而获得灰度值闭运算后的结果图像fc(x,y)：
Figure BDA0002717078760000031
其中，·、
Figure BDA0002717078760000032
和Θ分别表示灰度值闭运算、灰度值膨胀操作和灰度值腐蚀操作，s(r)表示图像灰度值闭运算中半径为r的结构元素；
S3.2、使用光流法比较步骤S2中获得的中值滤波后的目标检测图像fm(x,y)和步骤S3.1中得到的图像fm(x,y)经过灰度值闭运算后的结果图像fc(x,y)，过程如下：
S3.2.1、令图像fm(x,y)为光流法比较所需要的前一帧图像，即t时刻的图像f(X)，令图像fc(x,y)为光流法比较所需要的后一帧图像，即t+1时刻的图像f(X+W)；
其中，X＝(x,y,t)T表示在t时刻图像中各像素点在二维直角坐标系中的位置，x,y分别表示图像中各像素点在二维直角坐标系中的横纵坐标，t表示时间维度；W＝(u(x,y),v(x,y),1)T表示图像中各像素点在t→t+1时刻的位移矢量，u(x,y),v(x,y)分别表示图像中各像素点在x轴和y轴方向的位移分量；
S3.2.2、根据光流法的前提假设I——相邻帧之间图像亮度恒定，可以推得：
f(X+W)＝f(X)
根据光流法的前提假设II——相邻帧之间图像中物体运动比较“微小”，可以推得：
Figure BDA0002717078760000041
Figure BDA0002717078760000042
其中，
Figure BDA0002717078760000043
表示图像中各像素点在空间域和时间域的梯度，
Figure BDA0002717078760000044
分别表示函数f(X)对自变量x,y,t的偏导数；
S3.2.3、结合上述假设得到的等式，可求得能量函数E(W)：
Figure BDA0002717078760000045
Figure BDA0002717078760000046
其中，Jρ表示标准差为ρ的高斯滤波器，*表示卷积运算，α为事先设定的正则化系数，
Figure BDA0002717078760000047
图像中各像素点在t→t+1时刻的位移矢量的梯度，
Figure BDA0002717078760000048
分别表示图像中各像素点在x轴和y轴方向的位移分量u(x,y),v(x,y)的梯度；
S3.2.4、通过求能量函数E(W)的最小值来求得图像中各像素点在x轴和y轴方向的位移分量u(x,y),v(x,y)；
S3.3、求步骤S3.2中得到的图像中各像素点在x轴和y轴方向的位移分量u(x,y),v(x,y)的幅值m(x,y)：
Figure BDA0002717078760000051
S3.4、根据步骤S3.3中求得图像中各像素点在x轴和y轴方向的位移分量的幅值m(x,y)来计算自适应分割阈值AT，从而提取出目标检测图像中可能的缺陷区域，并将目标检测图像转化为包含可能的缺陷区域的二值图像gpd(x,y)：
AT＝Hmax+λ·σm
Figure BDA0002717078760000052
Figure BDA0002717078760000053
其中，Hmax是幅值m(x,y)的直方图中峰值点对应的纵坐标，λ是事先设定的增益常数，σm为幅值m(x,y)的标准差，RPD表示目标检测图像中可能的缺陷区域，RDF表示目标检测图像中无缺陷区域。
进一步地，所述的步骤S4目标检测图像的缺陷精确检测的具体过程如下：
S4.1、根据基于电致发光技术的单晶硅太阳能晶片的图像拍摄系统中用于电致发光的探针的固定位置建立目标检测图像的置信度模板gct(x,y)：
Figure BDA0002717078760000054
其中，d(x,y)为目标检测图像中像素点距离最近的固定探针区域的直线距离，d(x,y)越小，则该像素点在置信度模板gct(x,y)中对应的置信度越小，各像素点在置信度模板中对应的置信度取值范围为[0,100)；
S4.2、将步骤S4.1中建立的目标检测图像的置信度模板gct(x,y)和步骤S3中得到的包含目标检测图像中可能的缺陷区域的二值图像gpd(x,y)结合起来，从而求得目标检测图像中每一个可能的小缺陷区域
Figure BDA0002717078760000061
的区域置信度
Figure BDA0002717078760000062
Figure BDA0002717078760000063
其中，(x,y)为目标检测图像中像素点在二维直角坐标系中的坐标，
Figure BDA0002717078760000064
表示步骤S3中提取出的目标检测图像中可能的缺陷区域RPD中第i个小缺陷区域，
Figure BDA0002717078760000065
L为步骤S3中提取出的目标检测图像中可能的缺陷区域RPD中所有小缺陷区域的总数，
Figure BDA0002717078760000066
为目标检测图像中可能的缺陷区域中第i个小缺陷区域
Figure BDA0002717078760000067
中所有像素点的总数；
S4.3、对步骤S4.2中求得的目标检测图像中每一个可能的小缺陷区域
Figure BDA0002717078760000068
的区域置信度
Figure BDA0002717078760000069
进行阈值分割，从而得到目标检测图像中实际的缺陷区域RD：
Figure BDA00027170787600000610
其中，RD的初始值为φ，CT是事先设定的阈值分割常数。
本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果：
(1)本发明提出的基于光流法的缺陷粗检测方法相比于传统的基于模板匹配的缺陷检测方法，不需要在缺陷检测前建立大量的包含各种缺陷的模板图像库用于后续的模板匹配，而是直接利用待检测的目标图像建立唯一相应的模板图像，从而进行缺陷检测，并且本发明提出的基于光流法的缺陷粗检测算法可以克服不均匀光照和复杂纹理对检测效果的影响。
(2)本发明提出的基于光流法和置信度法的单晶硅太阳能晶片缺陷检测方法能满足实际单晶硅太阳能晶片工业生产中对晶片缺陷在线实时检测的要求，能以较高的准确率自动在线实时地检测出单晶硅太阳能晶片的内部缺陷和一些对晶片光电转换效率有影响的表面缺陷，相比于一些其他常用的缺陷检测方法如实体稀疏追踪算法(ESP)、局部邻域分析算法(LNA)等，本发明公开的缺陷检测方法的准确率更高，缺陷漏检率和误检率更低，算法所需要的运行时间也相对减少。
附图说明
图1是本发明公开的基于光流法和置信度法的单晶硅太阳能晶片缺陷检测方法的整体流程图；
图2是本发明实施例中步骤S1中获得的原始的目标检测图像；
图3是本发明实施例中步骤S2中获得的中值滤波后的目标检测图像；
图4是本发明实施例中步骤S3.1中获得的对中值滤波后目标检测图像进行灰度值闭运算后的结果图像；
图5是本发明实施例中步骤S3.3中获得的目标检测图像各像素点在轴和轴方向的位移分量的幅值的图像；
图6是本发明实施例中步骤S3.4中获得的包含目标检测图像中可能的缺陷区域的二值图像；
图7是本发明实施例中步骤S4中提取出的目标检测图像的实际缺陷区域的二值图像；
图8是本发明实施例中基于光流法和置信度法的单晶硅太阳能晶片缺陷检测方法的各步骤实现效果流程图；
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
本实施例公开了一种基于光流法和置信度法的单晶硅太阳能晶片缺陷检测方法，该缺陷检测方法的整体流程图如图1所示，主要包括以下步骤：
S1、目标检测图像的获取：在基于电致发光技术的单晶硅太阳能晶片的图像拍摄系统中获取系统摄像机拍摄的单晶硅太阳能晶片电致发光(EL)图像，获取的目标检测图像如图2所示；
S2、目标检测图像的预处理：使用大小为3×3的中值滤波器对步骤S1中获得的单晶硅太阳能晶片EL图像进行预处理，从而在消除单晶硅太阳能晶片EL图像中噪声的同时有效地保护图像中缺陷的边缘信息，中值滤波后的目标检测图像fm(x,y)如图3所示；
S3、目标检测图像的缺陷粗检测：使用基于光流法的缺陷粗检测算法对步骤S2中获得的预处理之后的单晶硅太阳能晶片EL图像fm(x,y)进行缺陷粗检测，提取出目标检测图像中可能的缺陷区域RPD，并将目标检测图像转化为包含可能的缺陷区域的二值图像gpd(x,y)；
S4、目标检测图像的缺陷精确检测：使用置信度法对步骤S3提取出的目标检测图像中可能的缺陷区域进行进一步的缺陷精确检测，首先根据基于电致发光技术的单晶硅太阳能晶片的图像拍摄系统中用于电致发光的探针的固定位置建立目标检测图像的置信度模板gct(x,y)，然后将建立的目标检测图像的置信度模板gct(x,y)与步骤S3中得到的包含可能的缺陷区域的二值图像gpd(x,y)结合起来，从而求得目标检测图像中每一个可能的小缺陷区域
Figure BDA0002717078760000081
的区域置信度
Figure BDA0002717078760000082
若求得的可能的小缺陷区域的区域置信度
Figure BDA0002717078760000083
大于一个事先设定的阈值，则该可能的小缺陷区域
Figure BDA0002717078760000084
为实际缺陷区域，反之，则该可能的小缺陷区域
Figure BDA0002717078760000085
不是实际缺陷区域。
本实施例中，步骤S3目标检测图像的缺陷粗检测的具体过程如下：
S3.1、对步骤S2中获得的中值滤波后的单晶硅太阳能晶片EL图像fm(x,y)进行灰度值闭运算，从而获得如图4所示的灰度值闭运算后的结果图像fc(x,y)：
Figure BDA0002717078760000091
其中，·、
Figure BDA0002717078760000092
和Θ分别表示灰度值闭运算、灰度值膨胀操作和灰度值腐蚀操作，s(r)表示图像灰度值闭运算中半径为r的结构元素，本实施例中r＝80；
S3.2、使用光流法比较步骤S2中获得的中值滤波后的目标检测图像fm(x,y)和步骤S3.1中得到的图像fm(x,y)经过灰度值闭运算后的结果图像fc(x,y)，过程如下；
首先，令图像fm(x,y)为光流法比较所需要的前一帧图像，即t时刻的图像f(X)，令图像fc(x,y)为光流法比较所需要的后一帧图像，即t+1时刻的图像f(X+W)；
其中，X＝(x,y,t)T表示在t时刻图像中各像素点在二维直角坐标系中的位置，x,y分别表示图像中各像素点在二维直角坐标系中的横纵坐标，t表示时间维度；W＝(u(x,y),v(x,y),1)T表示图像中各像素点在t→t+1时刻的位移矢量，u(x,y),v(x,y)分别表示图像中各像素点在x轴和y轴方向的位移分量；
然后根据光流法的前提假设I——相邻帧之间图像亮度恒定，推导得到：
f(X+W)＝f(X)
根据光流法的前提假设II——相邻帧之间图像中物体运动比较“微小”，推导得到：
Figure BDA0002717078760000093
Figure BDA0002717078760000094
其中，
Figure BDA0002717078760000095
表示图像中各像素点在空间域和时间域的梯度，
Figure BDA0002717078760000096
分别表示函数f(X)对自变量x,y,t的偏导数；
接着，结合上述假设得到的等式，可求得能量函数E(W)：
Figure BDA0002717078760000101
Figure BDA0002717078760000102
其中，Jρ表示标准差为ρ的高斯滤波器，*表示卷积运算，α为事先设定的正则化系数，
Figure BDA0002717078760000103
图像中各像素点在t→t+1时刻的位移矢量的梯度，
Figure BDA0002717078760000104
分别表示图像中各像素点在x轴和y轴方向的位移分量u(x,y),v(x,y)的梯度，本实施例中α＝0.5，；
最后，通过求能量函数E(W)的最小值来求得图像中各像素点在x轴和y轴方向的位移分量u(x,y),v(x,y)；
S3.3、求步骤S3.2中得到的图像中各像素点在x轴和y轴方向的位移分量u(x,y),v(x,y)的幅值m(x,y)，其效果图如图5所示：
Figure BDA0002717078760000105
S3.4、根据步骤S3.3中求得图像中各像素点在x轴和y轴方向的位移分量的幅值m(x,y)来计算自适应分割阈值AT，从而提取出目标检测图像中可能的缺陷区域，并将目标检测图像转化为包含可能的缺陷区域的二值图像gpd(x,y)：
AT＝Hmax+λ·σm
Figure BDA0002717078760000106
Figure BDA0002717078760000107
其中，Hmax是幅值m(x,y)的直方图中峰值点对应的纵坐标，λ是事先设定的增益常数，σm为幅值m(x,y)的标准差，RPD表示目标检测图像中可能的缺陷区域，RDF表示目标检测图像中无缺陷区域，本实施例中λ＝4.4，目标检测图像(图2)转化为的包含可能的缺陷区域的二值图像如图6所示。
本实施例中，步骤S4目标检测图像的缺陷精确检测的具体过程如下：
S4.1、根据基于电致发光技术的单晶硅太阳能晶片的图像拍摄系统中用于电致发光的探针的固定位置建立目标检测图像的置信度模板gct(x,y)：
Figure BDA0002717078760000111
其中，d(x,y)为目标检测图像中像素点距离最近的固定探针区域的直线距离，d(x,y)越小，则该像素点在置信度模板gct(x,y)中对应的置信度越小，各像素点在置信度模板中对应的置信度取值范围为[0,100)；
S4.2、将步骤S4.1中建立的目标检测图像的置信度模板gct(x,y)和步骤S3中得到的包含目标检测图像中可能的缺陷区域的二值图像gpd(x,y)结合起来，从而求得目标检测图像中每一个可能的小缺陷区域
Figure BDA0002717078760000112
的区域置信度
Figure BDA0002717078760000113
Figure BDA0002717078760000114
其中，x,y分别表示目标检测图像中像素点在二维直角坐标系中的横、纵坐标，
Figure BDA0002717078760000115
表示步骤S3中提取出的目标检测图像中可能的缺陷区域RPD中第i个小缺陷区域，
Figure BDA0002717078760000116
L为步骤S3中提取出的目标检测图像中可能的缺陷区域RPD中所有小缺陷区域的总数，
Figure BDA0002717078760000117
为目标检测图像中可能的缺陷区域中第i个小缺陷区域
Figure BDA0002717078760000118
中所有像素点的总数；
S4.3、对步骤S4.2中求得的目标检测图像中每一个可能的小缺陷区域
Figure BDA0002717078760000119
的区域置信度
Figure BDA00027170787600001110
进行阈值分割，从而得到目标检测图像中实际的缺陷区域RD：
Figure BDA00027170787600001111
其中，RD的初始值为φ，CT是事先设定的阈值分割常数，本实施例中CT＝55；目标检测图像(图2)中实际缺陷区域RD的二值图像如图7所示，图8是本发明公开的基于光流法和置信度法的单晶硅太阳能晶片缺陷检测方法在本实施例中各个步骤的实现效果流程图。
为了验证本发明公开的基于光流法和置信度法的单晶硅太阳能晶片缺陷检测方法的缺陷检测效果，本实施例中将本发明公开的缺陷检测方法(OP-C)和其他的机器视觉检测技术领域中常用的缺陷检测算法：实体稀疏追踪算法(ESP)、局部邻域分析算法(LNA)、基于相位谱显著性的检测算法(PSS)在含有100张测试样本图像的测试样本数据集上分别测试了各算法的缺陷检测性能。该测试样本数据集中的100张测试样本图像皆为单晶硅太阳能晶片EL图像，且每张测试样本图像中都包含不止一种类型的缺陷。各缺陷检测算法实现的硬件环境为Intel(R)Core(TM)i7-7700 3.3GHz处理器、8G内存的计算机，各算法的缺陷检测性能的具体测试结果如下表1所示：
表1.算法缺陷检测性能测试结果表
方法 FPR(％) FNR(％) MAE(％) Time(ms)
ESP 0.057 11.358 0.086 942
LNA 0.023 16.816 0.075 583
PSS 0.033 23.716 0.105 543
OP-C 0.042 8.557 0.068 489
其中，FPR(假阳性率)、FNR(假阴性率)和MAE(平均绝对误差)为算法缺陷检测性能的评价指标，Time表示算法的运行时间，FPR、FNR和MAE的具体定义如下：
Figure BDA0002717078760000121
Figure BDA0002717078760000122
Figure BDA0002717078760000123
其中，TP表示True Positive真阳性，即表示图像中实际缺陷区域被检测为缺陷区域的情况；TN表示True Negative真阴性，即表示图像中实际背景区域(非缺陷区域)被检测为背景区域的情况；FP表示False Positive假阳性，即表示图像中实际背景区域被误检测为缺陷区域的情况；FN表示False Negative假阴性，即表示图像中实际缺陷区域被误检测为背景区域的情况；
假阳性率FPR用来表示图像中实际背景区域被误检测为缺陷区域的面积比例，假阴性率FNR用来表示图像中实际缺陷区域被误检测为背景区域的面积比例，平均绝对误差MAE用来表示缺陷检测算法误检测的整体面积比例，FPR、FNR和MAE越小，则缺陷检测算法的检测性能越好，即算法检测出的缺陷区域越接近图像中的实际缺陷区域。
由表1可知，本发明公开的基于光流法和置信度法的单晶硅太阳能晶片缺陷检测方法所需要的运行时间是本实施例中用以比较的算法中最少的，仅需要489ms，满足实际单晶硅太阳能晶片工业生产中对晶片缺陷在线实时检测的要求。相比于EPS算法，本发明公开的缺陷检测方法的各项缺陷检测性能评价指标FPR、FNR和MAE都优于ESP算法，因此本发明公开的缺陷检测方法的缺陷检测性能要远优于ESP算法。虽然从FPR缺陷检测性能评价指标来看，LNA算法和PSS算法的缺陷检测性能要略微优于本发明公开的缺陷检测方法，但是从FNR和MAE缺陷检测性能评价指标来看，本发明公开的缺陷检测方法的缺陷检测性能要明显优于LNA算法和PSS算法，尤其是从FNR缺陷检测性能评价指标来看，本发明公开的缺陷检测方法要远优于LNA算法和PSS算法，本发明公开的缺陷检测方法的FNR仅仅是LNA算法的50.9％、是PSS算法的36.1％，因此综合考虑，本发明公开的缺陷检测方法的缺陷检测性能要优于LNA算法和PSS算法。
综上所述，无论从算法的运行时间还是从算法的缺陷检测性能的角度考虑，本发明公开的基于光流法和置信度法的单晶硅太阳能晶片缺陷检测方法都更适用于实际单晶硅太阳能晶片的实际生产过程，该缺陷检测方法能以更高的准确率在线实时地检测出单晶硅太阳能晶片的内部缺陷和一些对晶片光电转换效率有影响的表面缺陷，从而提高单晶硅太阳能晶片的生产效率。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于光流法和置信度法的单晶硅太阳能晶片缺陷检测方法，其特征在于，所述的缺陷检测方法包括以下步骤：
S1、通过基于电致发光技术的单晶硅太阳能晶片的图像拍摄系统中的摄像机拍摄得到单晶硅太阳能晶片电致发光图像，其中，单晶硅太阳能晶片电致发光图像又称为单晶硅太阳能晶片EL图像；
S2、使用中值滤波器对步骤S1中获得的单晶硅太阳能晶片EL图像进行预处理；
S3、使用基于光流法的缺陷粗检测算法对步骤S2中获得的预处理之后的单晶硅太阳能晶片EL图像进行缺陷粗检测，提取出目标检测图像中可能的缺陷区域，并将目标检测图像转化为包含可能的缺陷区域的二值图像；
S4、使用置信度法对步骤S3提取出的目标检测图像中可能的缺陷区域进行缺陷精确检测，首先根据基于电致发光技术的单晶硅太阳能晶片的图像拍摄系统中用于电致发光的探针的固定位置建立目标检测图像的置信度模板，然后将建立的目标检测图像的置信度模板与步骤S3中得到的包含可能的缺陷区域的二值图像结合，从而求得目标检测图像中每一个可能的小缺陷区域的区域置信度，若求得的可能的小缺陷区域的区域置信度大于一个事先设定的阈值，则该可能的小缺陷区域为实际缺陷区域，反之，则该可能的小缺陷区域不是实际缺陷区域。
2.根据权利要求1所述的基于光流法和置信度法的单晶硅太阳能晶片缺陷检测方法，其特征在于，所述的步骤S3中目标检测图像的缺陷粗检测的过程如下：
S3.1、对步骤S2中获得的中值滤波后的单晶硅太阳能晶片EL图像fm(x,y)进行灰度值闭运算，从而获得灰度值闭运算后的结果图像fc(x,y)：
Figure FDA0002717078750000011
其中，·、
Figure FDA0002717078750000021
和Θ分别表示灰度值闭运算、灰度值膨胀操作和灰度值腐蚀操作，s(r)表示图像灰度值闭运算中半径为r的结构元素；
S3.2、使用光流法比较步骤S2中获得的中值滤波后的目标检测图像fm(x,y)和步骤S3.1中得到的图像fm(x,y)经过灰度值闭运算后的结果图像fc(x,y)，过程如下：
S3.2.1、令图像fm(x,y)为光流法比较所需要的前一帧图像，即t时刻的图像f(X)，令图像fc(x,y)为光流法比较所需要的后一帧图像，即t+1时刻的图像f(X+W)；
其中，X＝(x,y,t)T表示在t时刻图像中各像素点在二维直角坐标系中的位置，x,y分别表示图像中各像素点在二维直角坐标系中的横、纵坐标，t表示时间维度；W＝(u(x,y),v(x,y),1)T表示图像中各像素点在t→t+1时刻的位移矢量，u(x,y),v(x,y)分别表示图像中各像素点在x轴和y轴方向的位移分量；
S3.2.2、根据光流法的前提假设I——相邻帧之间图像亮度恒定，推导得到：
f(X+W)＝f(X)
根据光流法的前提假设II——相邻帧之间图像中物体运动比较“微小”，推导得到：
Figure FDA0002717078750000022
Figure FDA0002717078750000023
其中，
Figure FDA0002717078750000024
表示图像中各像素点在空间域和时间域的梯度，
Figure FDA0002717078750000025
分别表示函数f(X)对自变量x,y,t的偏导数；
S3.2.3、结合上述假设得到的等式，求得能量函数E(W)：
Figure FDA0002717078750000026
Figure FDA0002717078750000031
其中，Jρ表示标准差为ρ的高斯滤波器，*表示卷积运算，α为事先设定的正则化系数，
Figure FDA0002717078750000032
图像中各像素点在t→t+1时刻的位移矢量的梯度，
Figure FDA0002717078750000033
分别表示图像中各像素点在x轴和y轴方向的位移分量u(x,y),v(x,y)的梯度；
S3.2.4、通过求能量函数E(W)的最小值来求得图像中各像素点在x轴和y轴方向的位移分量u(x,y),v(x,y)；
S3.3、求步骤S3.2中得到的图像中各像素点在x轴和y轴方向的位移分量u(x,y),v(x,y)的幅值m(x,y)：
Figure FDA0002717078750000034
S3.4、根据步骤S3.3中求得图像中各像素点在x轴和y轴方向的位移分量的幅值m(x,y)来计算自适应分割阈值AT，从而提取出目标检测图像中可能的缺陷区域，并将目标检测图像转化为包含可能的缺陷区域的二值图像gpd(x,y)：
AT＝Hmax+λ·σm
Figure FDA0002717078750000035
Figure FDA0002717078750000036
其中，Hmax是幅值m(x,y)的直方图中峰值点对应的纵坐标，λ是事先设定的增益常数，σm为幅值m(x,y)的标准差，RPD表示目标检测图像中可能的缺陷区域，RDF表示目标检测图像中无缺陷区域。
3.根据权利要求1所述的基于光流法和置信度法的单晶硅太阳能晶片缺陷检测方法，其特征在于，所述的步骤S4中目标检测图像的缺陷精确检测的过程如下：
S4.1、根据基于电致发光技术的单晶硅太阳能晶片的图像拍摄系统中用于电致发光的探针的固定位置建立目标检测图像的置信度模板gct(x,y)：
Figure FDA0002717078750000041
其中，d(x,y)为目标检测图像中像素点距离最近的固定探针区域的直线距离；
S4.2、将步骤S4.1中建立的目标检测图像的置信度模板gct(x,y)和步骤S3中得到的包含目标检测图像中可能的缺陷区域的二值图像gpd(x,y)结合，从而求得目标检测图像中每一个可能的小缺陷区域
Figure FDA0002717078750000042
的区域置信度
Figure FDA0002717078750000043
Figure FDA0002717078750000044
其中，x,y分别表示目标检测图像中像素点在二维直角坐标系中的横、纵坐标，
Figure FDA0002717078750000045
表示步骤S3中提取出的目标检测图像中可能的缺陷区域RPD中第i个小缺陷区域，
Figure FDA0002717078750000046
L为步骤S3中提取出的目标检测图像中可能的缺陷区域RPD中所有小缺陷区域的总数，
Figure FDA0002717078750000047
为目标检测图像中可能的缺陷区域中第i个小缺陷区域
Figure FDA0002717078750000048
中所有像素点的总数；
S4.3、对步骤S4.2中求得的目标检测图像中每一个可能的小缺陷区域
Figure FDA0002717078750000049
的区域置信度
Figure FDA00027170787500000410
进行阈值分割，从而得到目标检测图像中实际的缺陷区域RD：
Figure FDA00027170787500000411
其中，RD的初始值为φ，CT是事先设定的阈值分割常数。
4.根据权利要求3所述的基于光流法和置信度法的单晶硅太阳能晶片缺陷检测方法，其特征在于，目标检测图像中像素点距离最近的固定探针区域的直线距离d(x,y)越小，则该像素点在置信度模板gct(x,y)中对应的置信度越小，各像素点在置信度模板中对应的置信度取值范围为[0,100)。
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