CN112710670A - 一种太阳能电池涂层检测装置及控制方法 - Google Patents
一种太阳能电池涂层检测装置及控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112710670A CN112710670A CN202011489567.1A CN202011489567A CN112710670A CN 112710670 A CN112710670 A CN 112710670A CN 202011489567 A CN202011489567 A CN 202011489567A CN 112710670 A CN112710670 A CN 112710670A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- computer
- battery sample
- detection platform
- solar cell
- control module
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
- B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
- B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
- B07C5/34—Sorting according to other particular properties
- B07C5/342—Sorting according to other particular properties according to optical properties, e.g. colour
- B07C5/3422—Sorting according to other particular properties according to optical properties, e.g. colour using video scanning devices, e.g. TV-cameras
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/28—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring areas
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
- G01N2021/8854—Grading and classifying of flaws
- G01N2021/8874—Taking dimensions of defect into account
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
- G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P70/00—Climate change mitigation technologies in the production process for final industrial or consumer products
- Y02P70/50—Manufacturing or production processes characterised by the final manufactured product
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Coating Apparatus (AREA)
Abstract
本发明涉及一种太阳能电池涂层检测装置及控制方法;太阳能电池涂层检测装置包括传送带、一个升降式四足检测平台、一台高清面阵相机、一套高强光源、一台用于图像处理的计算机;通过计算机、控制模块,起动电机,将传送带上的电池样品传输到检测平台正上方;再通过计算机、控制模块,启动伺服电机、高强光源和相机,对电池样品进行拍摄;将电池样品照片进行处理灰度化、滤波等处理,采用视觉算法将二维像素灰度值直方图转化为电池样品表面的旋涂区域信息。本专利装置能清晰检测太阳能电池涂层分布状况,在薄膜太阳能电池领域具有很好的应用前景。
Description
技术领域
本发明涉及新型太阳能电池制备领域,具体涉及一种太阳能电池涂层检测装置及控制方法。
背景技术
薄膜太阳能电池是一种新型光伏器件,可以在廉价基板上涂抹几微米厚度薄层用于形成电压;目前转换效率最高达到13%。在薄膜电池的制备过程中,各个层极旋涂质量的好坏都会直接或间接影响电池的性能。在旋涂完每一层之后,现有的检测方式主要依靠实验人员利用肉眼观察,这种方式虽然较为方便,但它的弊端在于1.部分层极的涂料近乎呈无色,旋涂后需要根据环境的光线,将电池样品调整至特定观察角度才能清楚地观察涂层。2.部分太阳能电池制备需要在手套箱内完成,想要清楚观察涂层的旋涂情况并非容易。3.在不利用测试设备的情况下,实验人员无法通过肉眼观察缺涂部分来判断电池样品的品质并对其进行分选。
发明内容
本发明目的在于提供一种太阳能电池涂层检测装置及控制方法,克服现有制备技术的缺陷,实现太阳能电池涂层快速检测与分选。
为实现上述发明目的,本发明的技术方案是:
一种太阳能电池涂层检测装置,包括:传送带、一个升降式四足检测平台、一台高清面阵相机、一套高强光源、一台用于图像处理的计算机;传送带3-5个,传送带的电机连接控制模块和计算机;其中一条传送带设在升降式四足检测平台前侧,其它传送带设在升降式四足检测平台后侧,传送带表面均匀分布2-10个限位板;升降式四足检测平台正上方设置高清面阵相机、高强光源和控制模块,相机、高强电源连接控制模块和计算机;升降式四足检测平台由检测平面和四个伺服调节电机组成;四个伺服电机通过升降式的支撑连杆分别与上方检测平台的球状关节连接;伺服电机连接控制模块和计算机。
一种太阳能电池涂层检测装置的控制方法,包括:
1)通过计算机、控制模块,起动电机,将传送带上的电池样品传输到检测平台正上方;
2)通过计算机、控制模块,启动伺服电机,分别调整四个升降式支撑连杆的高度,使检测平台按不同角度的倾斜旋转,并启动强光源和相机,对电池样品进行拍摄;
3)将电池样品照片上传至计算机,设计上位机软件,对电池样品照片进行处理,包括:
a)利用拍摄背景的高对比度,识别照片中电池样品的区域;
b)采用灰度化、滤波等方式对步骤a)电池样品照片进行预处理;
c)获得步骤b)处理后的电池样品照片,逐行(列)建立二维像素灰度值的直方图;
d)采用视觉算法将步骤c)的二维像素灰度值直方图转化为电池样品表面的旋涂区域信息;
4)启动检测平台的电机;调节平台高度,将检测后的电池样品分选到不同传送带。
一种太阳能电池涂层检测装置与控制方法的基本工作原理是:在特制的结构装置中,利用机器视觉对样品的表面特征进行提取并计算分析,最终得到电池涂层的轮廓区域并在一定程度上对涂层的旋涂质量作出判断。
与常规检测相比,本发明专利具有如下优点:
1)本发明设计的检测装置和控制,工艺简单、操作方便,有利于连续化操作。
2)太阳能电池涂层为半透明状态,常规检测方法难以有效识别;本发明将机器视觉技术用于太阳能电池涂层通过独特的视觉算法,提高了太阳能电池涂层检测效果。
3)太阳能电池涂层是制备太阳能电池的关键步骤;通过本专利的高效检测,有利于获得高质量的太阳能电池涂层,推动薄膜型太阳能电池的发展和应用。
附图说明:
为了更清楚地说明本发明,下面对描述所需要使用的附图作简单地介绍。
(1)图1为太阳能电池涂层检测与分析装置结构示意图(
图中1、环形光源;2、高清面阵相机;3、待检测电池样品;4、限位板;5、传送带;6、检测平台;7、球状关节;8、升降式支撑杆;9、电机。);
(2)图2为太阳能电池涂层检测控制方法的流程图。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效,兹举以下实施例详细说明如下:
实施例1
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图,对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。
一种太阳能电池涂层检测装置,如图1,包括:传送带、一个升降式四足检测平台、一台高清面阵相机、一套高强光源、一台用于图像处理的计算机;传送带3-5个,传送带的电机连接控制模块和计算机;其中一条传送带设在升降式四足检测平台前侧,其它传送带设在升降式四足检测平台后侧,传送带表面均匀分布2-10个限位板;升降式四足检测平台正上方设置高清面阵相机、高强光源和控制模块,相机、高强电源连接控制模块和计算机;升降式四足检测平台由检测平面和四个伺服调节电机组成;四个伺服电机通过升降式的支撑连杆分别与上方检测平台的球状关节连接;伺服电机连接控制模块和计算机。
一种太阳能电池涂层检测装置的控制方法,如图2,包括:
步骤1:安装并调试检测装置;首先搭建升降式四足检测平台6,检测平台底座需放置在水平且稳定的平面上,升降式的支撑连杆8与检测平面6采用球状关节7结构连接。使用之前需对其进行初始化校准,确保检测平面的起始位置同前后两条传送带保持水平;此外前后两条传送带上的限位板需交错排布,确保电池样品在离开前一条传送带后,能顺利进入下一条传送带的限位槽中。位于顶部的光源面板1和面阵相机2需独立安装在检测机构上方,且光源的照明范围应覆盖相机的拍摄范围,传送带上电池的背景应为较深的单一颜色。
步骤2:调节光源及相机;打开顶部光源1,将高清面阵相机使用USB数据线与计算机连接,调节光源的控制器,使相机的拍摄画面呈现清晰明亮的状态。同时相机的视野应涵盖电池样品所有可能的旋转角度。
步骤3:入料;使用夹具将旋涂后的电池样品依次放入传送带4上的样品限位槽5中,且将电池旋涂过的一面向上放置。调节传送带电机的转速,使限位槽中的电池样品能平稳、准确地进入下一级传送带的限位槽,并在控制单元的作用下做到有序启停。
步骤4:拍摄电池样品;电池样品在旋涂完成之后,其表面可能呈现透明的半透明的状态,无明显的色彩信息,此时需要在拍摄的过程中调节样品在空间中放置的角度。检测平台6下方的升降结构可通过四个升降式支撑杆8,在各自的伺服电机9控制下,调节不同的高度,实现检测平台呈现不同角度的倾斜。在其旋转的过程中,上方的面阵相机会对各个角度下电池样品的图像进行拍摄,并上传至计算机供上位机软件进行处理。
步骤5:图像预处理;利用样品和载物平面的高对比度色差圈选出电池样品的图像区域并计算该ROI的像素面积,在确定了ROI的基础上并构建掩膜。再对电池样品的图像进行灰度化处理,所有像素点的BGR色值矩阵按照特定的灰度化方式处理成取值在0-255之间的某个整数,再按照原像素的排列顺序组成一个行数和列数与原图像行列像素点个数相同的矩阵。在实际的实验过程中,摄像头所拍摄到的图像会呈现出小部分区域亮度过于异常的现象,为了消除由于噪声而导致的图像不清晰问题选用合适的低通滤波器进行图像的平滑处理。
步骤6:最佳角度图像的选取;由于在最佳角度下的图像中,已旋涂的部分会呈现出高对比度的色彩区域,因此在确定好每张图像的ROI之后,通过计算ROI中若干行(列)中像素值变化率的大小,即可确定出图像的最佳拍摄角度。
步骤7:旋涂区域轮廓的拾取;本发明首先采用逐行扫描的方式获取样品图像每一行中所有像素的灰度值,并建立一个二维的像素灰度直方图。旋涂区域的轮廓值在每一行像素值中的具体体现为某一个(或是某一段)像素值出现异常偏高的现象,即在像素灰度直方图上出现一个峰。记录图像每一行峰值的坐标,并检查上下两行相邻坐标值的连续性,在舍弃异常点之后,将剩下的坐标点标注在原图像中,即可将整个旋涂区域的轮廓在图像中完整地标注出来。
步骤8:旋涂区域轮廓的矫正;按照步骤7的做法,对图像进行逐列扫描。将获取到的轮廓值与步骤7中获取到的轮廓进行比较,并做适当的拟合调整,得到一个更为准确的旋涂区域轮廓。
步骤9:计算旋涂面积及涂层旋涂质量的分类;新型太阳能电池制备所用的FTO(氟掺杂的氧化锡)基片尺寸大小一致,利用步骤5一开始所求的ROI像素面积,通过计算可得到图像面积由于样品倾斜放置而导致图像面积变化的面积压缩率,进而可得到样品的旋涂面积。综合旋涂区域的高度、宽度以及面积的大小即可大致对该电池样品的涂层进行品质的分类。
步骤10:电池样品的品质分选;在计算机完成对电池样品图像的分析之后,上位机软件针对涂层品质检测的分类结果,发出不同的信号指令给升降式检测平台的电机,调节检测平面的高度使电池样品进入不同的传送带,最终完成对太阳能电池样品涂层品质的检测。
一种太阳能电池设计:钙钛矿太阳能电池涂层。
结果显示:本发明将机器视觉技术与材料制备相结合,对于钙钛矿太阳能电池涂层具有很好的检测效果。
实施例2
一种太阳能电池涂层检测装置与控制方法,如实施例1。
一种太阳能电池设计:染料敏化太阳能电池涂层。
结果显示:本发明将机器视觉技术与材料制备相结合,对于染料敏化太阳能电池涂层具有很好的检测效果。
实施例3
一种太阳能电池涂层检测装置与控制方法,如实施例1。
一种太阳能电池设计:有机薄膜太阳能电池涂层。
结果显示:本发明将机器视觉技术与材料制备相结合,对于有机薄膜太阳能电池涂层具有很好的检测效果。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (2)
1.一种太阳能电池涂层检测装置,包括:传送带、一个升降式四足检测平台、一台高清面阵相机、一套高强光源、一台用于图像处理的计算机;传送带3-5个,传送带的电机连接控制模块和计算机;其中一条传送带设在升降式四足检测平台前侧,其它传送带设在升降式四足检测平台后侧,传送带表面均匀分布2-10个限位板;升降式四足检测平台正上方设置高清面阵相机、高强光源和控制模块,相机、高强电源连接控制模块和计算机;升降式四足检测平台由检测平面和四个伺服调节电机组成;四个伺服电机通过升降式的支撑连杆分别与上方检测平台的球状关节连接;伺服电机连接控制模块和计算机。
2.一种太阳能电池涂层检测装置的控制方法,包括:
1)通过计算机、控制模块,起动电机,将传送带上的电池样品传输到检测平台正上方;
2)通过计算机、控制模块,启动伺服电机,分别调整四个升降式支撑连杆的高度,使检测平台按不同角度的倾斜旋转,并启动强光源和相机,对电池样品进行拍摄;
3)将电池样品照片上传至计算机,设计上位机软件,对电池样品照片进行处理,包括:
a)利用拍摄背景的高对比度,识别照片中电池样品的区域;
b)采用灰度化、滤波等方式对步骤a)电池样品照片进行预处理;
c)获得步骤b)处理后的电池样品照片,逐行(列)建立二维像素灰度值的直方图;
d)采用视觉算法将步骤c)的二维像素灰度值直方图转化为电池样品表面的旋涂区域信息;
4)启动检测平台的电机;调节平台高度,将检测后的电池样品分选到不同传送带。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011489567.1A CN112710670B (zh) | 2020-12-16 | 2020-12-16 | 一种太阳能电池涂层检测装置及控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011489567.1A CN112710670B (zh) | 2020-12-16 | 2020-12-16 | 一种太阳能电池涂层检测装置及控制方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112710670A true CN112710670A (zh) | 2021-04-27 |
CN112710670B CN112710670B (zh) | 2023-05-02 |
Family
ID=75544496
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011489567.1A Active CN112710670B (zh) | 2020-12-16 | 2020-12-16 | 一种太阳能电池涂层检测装置及控制方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112710670B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113252561A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-08-13 | 浙江科技学院 | 一种锅具表面缺陷检测系统及方法 |
CN117424560A (zh) * | 2023-10-20 | 2024-01-19 | 重庆千信新能源有限公司 | 通过航拍实现排查光伏组件涂层电力故障的系统 |
CN117478064A (zh) * | 2023-10-20 | 2024-01-30 | 重庆千信新能源有限公司 | 基于电力参数进行光伏板新能源电网异常筛选系统 |
CN117478064B (zh) * | 2023-10-20 | 2024-06-04 | 重庆千信新能源有限公司 | 基于电力参数进行光伏板新能源电网异常筛选系统 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102974551A (zh) * | 2012-11-26 | 2013-03-20 | 华南理工大学 | 一种基于机器视觉的多晶硅太阳能检测分选的方法 |
CN107175218A (zh) * | 2017-05-18 | 2017-09-19 | 镇江苏仪德科技有限公司 | 一种基于机器视觉的太阳能电池单传送带分拣装置 |
CN208206825U (zh) * | 2018-06-07 | 2018-12-07 | 四川拉姆达科技有限公司 | 基于机器视觉的金属表面划痕检测装置 |
CN110246122A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-09-17 | 江苏理工学院 | 基于机器视觉的小型轴承质量检测方法、装置及系统 |
CN110434811A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-11-12 | 广东华中科技大学工业技术研究院 | 一种具有对物体进行多角度检测的视觉检测用检测台 |
CN111077165A (zh) * | 2018-10-20 | 2020-04-28 | 杭州纤纳光电科技有限公司 | 基于机器视觉的钙钛矿薄膜质量在线检测装置及方法 |
CN111229648A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-06-05 | 青岛滨海学院 | 基于机器视觉的太阳能电池板瑕疵检测系统及检测方法 |
CN112050044A (zh) * | 2020-08-03 | 2020-12-08 | 重庆工商大学 | 一种视觉检测用具有升降调节结构的图像收录装置 |
CN112058680A (zh) * | 2020-08-22 | 2020-12-11 | 东莞市优伟机电科技有限公司 | 一种可自动对瑕疵零件进行分拣的视觉检测设备 |
-
2020
- 2020-12-16 CN CN202011489567.1A patent/CN112710670B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102974551A (zh) * | 2012-11-26 | 2013-03-20 | 华南理工大学 | 一种基于机器视觉的多晶硅太阳能检测分选的方法 |
CN107175218A (zh) * | 2017-05-18 | 2017-09-19 | 镇江苏仪德科技有限公司 | 一种基于机器视觉的太阳能电池单传送带分拣装置 |
CN208206825U (zh) * | 2018-06-07 | 2018-12-07 | 四川拉姆达科技有限公司 | 基于机器视觉的金属表面划痕检测装置 |
CN111077165A (zh) * | 2018-10-20 | 2020-04-28 | 杭州纤纳光电科技有限公司 | 基于机器视觉的钙钛矿薄膜质量在线检测装置及方法 |
CN110246122A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-09-17 | 江苏理工学院 | 基于机器视觉的小型轴承质量检测方法、装置及系统 |
CN110434811A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-11-12 | 广东华中科技大学工业技术研究院 | 一种具有对物体进行多角度检测的视觉检测用检测台 |
CN111229648A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-06-05 | 青岛滨海学院 | 基于机器视觉的太阳能电池板瑕疵检测系统及检测方法 |
CN112050044A (zh) * | 2020-08-03 | 2020-12-08 | 重庆工商大学 | 一种视觉检测用具有升降调节结构的图像收录装置 |
CN112058680A (zh) * | 2020-08-22 | 2020-12-11 | 东莞市优伟机电科技有限公司 | 一种可自动对瑕疵零件进行分拣的视觉检测设备 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113252561A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-08-13 | 浙江科技学院 | 一种锅具表面缺陷检测系统及方法 |
CN117424560A (zh) * | 2023-10-20 | 2024-01-19 | 重庆千信新能源有限公司 | 通过航拍实现排查光伏组件涂层电力故障的系统 |
CN117478064A (zh) * | 2023-10-20 | 2024-01-30 | 重庆千信新能源有限公司 | 基于电力参数进行光伏板新能源电网异常筛选系统 |
CN117478064B (zh) * | 2023-10-20 | 2024-06-04 | 重庆千信新能源有限公司 | 基于电力参数进行光伏板新能源电网异常筛选系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112710670B (zh) | 2023-05-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US8428334B2 (en) | Inspection System | |
CN106248686A (zh) | 基于机器视觉的玻璃表面缺陷检测装置及方法 | |
CN107966454A (zh) | 一种基于fpga的端塞缺陷检测装置及检测方法 | |
Stromer et al. | Enhanced crack segmentation (eCS): a reference algorithm for segmenting cracks in multicrystalline silicon solar cells | |
CN106370671A (zh) | 基于机器视觉的pcb上元器件检测系统及方法 | |
CN112710670A (zh) | 一种太阳能电池涂层检测装置及控制方法 | |
CN110517265A (zh) | 一种产品表面缺陷的检测方法、装置及存储介质 | |
KR101297395B1 (ko) | 이차 전지용 극판 비젼 검사 방법 | |
CN110781913B (zh) | 一种拉链布带缺陷检测方法 | |
CN109813725A (zh) | 一种大尺寸胶水缺陷检测方法 | |
CN113487606B (zh) | 图像检测系统、方法、电视机背光扩散板检测系统及方法 | |
CN110503638A (zh) | 螺旋胶质量在线检测方法 | |
CN115115643A (zh) | 一种光伏电池板生产缺陷检测方法 | |
CN116012292A (zh) | 一种基于机器视觉的晶圆外观缺陷检测方法 | |
CN111179423B (zh) | 基于二维红外图像的三维红外图像生成方法 | |
CN110766675B (zh) | 太阳能电池板缺陷检测方法 | |
CN117368214A (zh) | 一种线扫pe镀膜检测方法与视觉检测装置 | |
CN112541478A (zh) | 一种基于双目摄像头的绝缘子串污损检测方法及系统 | |
CN109387525A (zh) | 一种膜上膜内缺陷的判定方法 | |
CN107248151A (zh) | 一种基于机器视觉的液晶片智能检测方法及系统 | |
Rodriguez et al. | Segmentation and error detection of PV modules | |
CN108989608A (zh) | 基于线阵相机的路面图像灰度校正方法 | |
Zhong et al. | The research of color sorting algorithm based on gray level co-occurrence matrix | |
CN110672631B (zh) | 面板缺陷拍照方法和面板缺陷拍照装置 | |
CN113962921A (zh) | 一种光伏电池片的栅线检测方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |