CN112700412A - 基于led光源的光致发光电池片缺陷检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种基于LED光源的光致发光电池片缺陷检测方法，包括：S1在流水线履带上方安装LED光源和红外相机；S2红外相机拍摄电池片图像，并传输给工业计算机；S3收集图像进行标注，并进行离线训练深度学习模型；S4深度学习算法在线检测电池片缺陷。该检测方法利用电池片光致发光技术，并采用深度学习CNN分类模型对电池片进行分类，以及采用U‑Net模型对电池片缺陷进行检测和定位，实现了电池片缺陷检测的自动化，并提高了电池片缺陷检测的速度和精准度。
Description
技术领域
本发明涉及太阳能电池片检测领域，具体涉及基于LED光源的光致发光电池片缺陷检测方法。
背景技术
随着太阳能利用技术的不断发展，对太阳能电池片的质量要求越来越高，太阳能电池片中即便存在微小瑕疵，也会严重影响其效率和寿命，因此在其大规模生产中进行准确、灵敏、快速、高效地检测显得至关重要。
在电池片生产流程的各个工序中都有可能产生缺陷，例如：隐裂、黑心、污染等，而且缺陷会不断累加。传统的缺陷检测方法采用电致发光技术，即对电池片通上一定电流，利用太阳能电池片电致发光的原理使电池发光，再进行拍摄，根据拍摄的光进行缺陷检测。此种传统电致发光检测方法的优点是检测装置成本低，缺点是属于接触式检测，需要采用检测夹具夹取电池片，检测速度慢，不仅容易损坏电池片，而且电流大小易波动导致发光不稳定从而影响检测效果。
另一传统的缺陷检测方法是机器视觉方法，其能检测出部分明显的缺陷，但是对于一些没有鲜明的特征的缺陷却难以检测出。由于不同产品的发光特性差异较大，因此，更多时候还需要肉眼进行缺陷电池片的检测。人工检测不仅耗时，而且人为的不可靠因素太高，很难定性定量的衡量电池片的好坏，不利于工业自动化。传统的机器视觉方法需消耗工程师精力，实时性没有保证，对于复杂缺陷的检测准确性不高，难以完全替代人工，并且，更换产品之后需要人工重新调试设备。
发明内容
为解决现有技术存在的缺陷，本发明提出基于LED光源的光致发光电池片缺陷检测方法，其实现了电池片缺陷的自动化检测，并且能适用于不同规格和网板的电池片，可以准确地检测出电池片的十多种缺陷，检测结果更加可靠。
为实现上述目的，本发明的基于LED光源的光致发光电池片缺陷检测方法包括：
S1：在流水线履带上方安装LED光源和红外相机；
S2：红外相机拍摄电池片图像，并传输给工业计算机；
S3：收集图像进行标注，并进行离线训练深度学习模型；
S4：深度学习算法在线检测电池片缺陷。
在一种实施方式中，LED光源前安装聚焦用透镜。
在一种实施方式中，红外相机前安装滤光片，并通过网线连接工业计算机。
在一种实施方式中，步骤S3具体包括：
S31：收集不同种类的电池片，并分别收集不同种类的缺陷，对电池片上的缺陷位置进行标注；
S32：构建CNN分类模型，对电池片进行分类；
S33：构建多尺度语义分割网络U-Net，对电池片缺陷进行定位；
S34：采用分类交叉熵作为损失函数，NADAM作为优化器，对深度学习模型进行优化。
在一种实施方式中，深度学习模型采用谷歌深度学习框架Tensorflow开发，并采用英伟达CUDA计算框架进行加速。
在一种实施方式中，步骤S4包括：现场通过红外相机获取电池片图像，电池片图像经处理后输入深度学习程序中，通过深度学习算法获得缺陷的位置图。
有益效果：
本发明的电池片缺陷检测方法基于电池片光致发光技术，利用LED光源聚焦照射电池片，并利用高性能红外线相机进行拍摄，无需安装夹具和改动生产流水线，实现了非接触式检测，因而避免了夹具压坏电池片的问题；另外，本发明的检测方法与产线的速度一致，适用于不同尺寸和网板的电池片，使得设备的机械结构更加简化；再者，本发明采用深度学习CNN模型对电池片进行分类，再采用U-Net模型检测电池片的缺陷位置，提高了电池片缺陷检测的速度和精准度。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步描写和阐述。
图1是本发明首选实施方式的基于LED光源的光致发光电池片缺陷检测方法所采用的硬件系统的示意图。
图2是深度学习CNN模型的结构示意图。
图3是卷积块的结构示意图。
图4是深度学习U-Net模型的结构示意图
具体实施方式
下面将结合附图、通过对本发明的优选实施方式的描述，更加清楚、完整地阐述本发明的技术方案。
本发明首选实施方式的基于LED光源的光致发光电池片缺陷检测方法运用到硬件系统和软件系统。
如图1所示，硬件系统包括LED光源1、红外相机2、工业计算机3。工业计算机3具有独立显卡，红外相机2通过网线与工业计算机3连接。LED光源1前安装聚焦用透镜10。红外相机2前安装滤光片20。
软件系统包括深度学习CNN分类模型、U-Net分割模型、模型训练、现场检测程序。
利用上述硬件系统和软件系统，本发明的基于LED光源的光致发光电池片缺陷检测方法，包括如下步骤：
S1：在流水线履带上方安装LED光源和红外相机。
具体地，LED光源1和红外相机2安装在一个壳体内，该壳体固定在电池片流水线履带的上方。在工作时，LED光源1发出光，经透镜10聚焦成线光照射在电池片5上。利用太阳能电池片光致发光原理，在LED光源的照射下，入射光子激发电池片的电子向低能级跃迁，以光辐射形式释放能量，从而发出一定波长的光，而电池片的异常部位与正常电池片的发光特性不一致。
S2：红外相机拍摄电池片图像，并传输给工业计算机。
具体地，红外相机2前的滤光片20能过滤特定波长，只拍摄电池片5激发波段的光。红外相机2将拍摄到的电池片图像通过网线传输给工业计算机3。
S3：收集缺陷图像进行标注，并进行离线训练深度学习模型。
具体地，步骤S3包括如下子步骤：
S31：收集电池片图像，按照电池片类别进行分类，电池片图像上标注缺陷位置。
更具体地，收集带有缺陷的电池片图像，每种缺陷收集100张，采用人工对缺陷图像进行缺陷位置的标注
S32：通过CNN分类模型对电池片进行分类。
更具体地，构建深度学习CNN模型(如图2所示)，其中，基本特征提取如图3所示，为卷积->批归一化->激活，整体特征提取->池化，降低四次采样，最后接全局最大池化和分类输出，模型输出为电池片的类别。
S33：构建多尺度语义分割网络U-Net。
构建深度学习U-Net模型，基本特征提取单元如图3所示，整体特征提取如图4所示，左边为编码器，右边为解码器，中间有跳跃连接，卷积块用于特征提取。编码器部分，模型的特征图尺寸减少但特征图数量增加，解码部分特征图尺寸逐渐上升同时数量减少，利用跃层连接融合不同尺度的信息。U-Net结构具有通用性强，鲁棒性强，适合小样本数据集的特点。
模型训练方法，为所需检测的不同种电池片训练CNN模型，模型输出为电池片的类别，使检测程序可以适应不同的电池片产品。为每种缺陷训练一个模型，模型输出为像素级二分类，将电池片图像以及标注后的图像送进神经网络的训练器里，小批次训练，每个小批次送进1张图像。
S34：采用分类交叉熵作为损失函数，NADAM作为优化器，离线训练深度学习模型。
使用Tensorflow为模型训练的框架，Tensorflow为谷歌的开源深度学习框架，支持广泛的语言和操作系统平台，训练过程使用英伟达的CUDA通用计算框架为其加速，能实现远高于正常处理器的速度。
S4：深度学习算法在线检测电池片缺陷。
现场通过所述红外相机获取电池片图像，电池片图像经处理后输入深度学习程序中，通过深度学习算法获得缺陷的位置图。
本发明的电池片缺陷检测方法基于太阳能电池片光致发光技术，采用LED光源，使用透镜将光进行聚焦照射电池片，高性能红外线扫相机拍摄，无需安装夹具改动生产流水线，非接触式检测不会压坏电池片，无需使用昂贵的高功率激光，和产线生产流水线速度一致，能兼容不同尺寸不同网板的电池片，简化设备的机械结构。深度学习算法对电池片类别进行分类，后续再对电池片进行精细的缺陷检测，可适应不同规格的电池片，能细致检测电池片的缺陷，简化程序结构，提高了电池片的检测精度和速度。
上述具体实施方式仅仅对本发明的优选实施方式进行描述，而并非对本发明的保护范围进行限定。在不脱离本发明设计构思和精神范畴的前提下，本领域的普通技术人员根据本发明所提供的文字描述、附图对本发明的技术方案所作出的各种变形、替代和改进，均应属于本发明的保护范畴。本发明的保护范围由权利要求确定。
Claims (6)
1.基于LED光源的光致发光电池片缺陷检测方法，其特征在于，包括：
S1：在流水线履带上方安装LED光源和红外相机；
S2：红外相机拍摄电池片图像，并传输给工业计算机；
S3：收集图像进行标注，并进行离线训练深度学习模型；
S4：深度学习算法在线检测电池片缺陷。
2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述LED光源前安装聚焦用透镜。
3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述红外相机前安装滤光片，并通过网线连接所述工业计算机。
4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：
S31：收集不同种类的电池片，并分别收集不同种类的缺陷，对电池片上的缺陷位置进行标注；
S32：构建CNN分类模型，区分不同种类的电池片；
S33：构建多尺度语义分割网络U-Net，对缺陷位置进行定位；
S34：采用分类交叉熵作为损失函数，NADAM作为优化器，对模型进行优化。
5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述深度学习模型采用谷歌深度学习框架Tensorflow开发，并采用英伟达CUDA计算框架进行加速。
6.根据权利要求5所述的检测方法，其特征在于，所述步骤S4包括：
现场通过所述红外相机获取电池片图像，电池片图像经处理后输入深度学习程序中，通过深度学习算法获得缺陷的位置图。
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN113362298A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-09-07 | 长沙理工大学 | 一种基于vgg16深度卷积神经网络的太阳能网版缺陷检测方法 |
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