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公开(公告)号：CN107742283B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201710836511.0
申请日：2017-09-16
Applicant: 河北工业大学 , 天津英利新能源有限公司
Abstract: 本发明提供的电池片外观栅线粗细不均缺陷检测的方法流程共分为三大部分，第一部分是图像预处理单元，获取竖向不连续栅线信息；第二部分是曲线拟合单元，将每行栅线平均值进行拟合；第三部分是检测栅线粗细不均缺陷单元，利用图像数组与拟合曲线的差值进行判断检测。
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公开(公告)号：CN107749057B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201710836505.5
申请日：2017-09-16
Applicant: 河北工业大学 , 天津英利新能源有限公司
Abstract: 本发明提供了一种太阳能电池片外观漏浆缺陷检测的方法，针对漏浆缺陷种类特点，进行分类检测，程序算法分块检测，实现太阳能电池片表面外观漏浆缺陷的视觉检测，通过灰度转换、旋转变换、ROI分割、转换为HSI空间图像、拉普拉斯变换、均值滤波、图像二值化、形态学变换、卷积处理、选取连通域、筛选缺陷特征区域等11部分组成的缺陷检测方法，检测表面漏浆缺陷方法分为四大部分，第一部分是图像预处理单元，将原始图像转换为便于处理的图像信息；第二部分是去除主副栅线，检测栅线外漏浆白点；第三部分是选取特定连通域，检测大面积漏浆缺陷；第四部分是通过卷积处理，从I通道图像检测栅线上的漏浆白点。
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公开(公告)号：CN106355590B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201611032954.6
申请日：2016-11-23
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于图像作差的模具残留物视觉检测方法及装置，该装置包括智能视觉检测系统、金属立柱、底座、横向支架、梯形固定块、PLC和蜂鸣器，其中智能视觉检测系统包括智能工业相机、红色工业光源和win7计算机；红色工业光源水平设置在智能工业相机摄像端四周，两者固定在横向支架上；横向支架固定在金属立柱上；金属立柱固定在底座上，两个梯形固定块设置在底座的底面上。当冲压机在精冲件冲压完成后，零件吹出模具孔，此时通过PLC控制程序，利用以图像作差方法来识别冲压机模具是否在冲压完成后残留下金属残留物，从而保护模具不受损坏和保证精冲件的质量，提高精冲件的制作效率，减少出错率。
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公开(公告)号：CN107749057A
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201710836505.5
申请日：2017-09-16
Applicant: 河北工业大学 , 天津英利新能源有限公司
CPC classification number: G06T7/0004 , G01N21/8851 , G01N2021/8887 , G06T7/11 , G06T2207/20104
Abstract: 本发明提供了一种太阳能电池片外观漏浆缺陷检测的方法，针对漏浆缺陷种类特点，进行分类检测，程序算法分块检测，实现太阳能电池片表面外观漏浆缺陷的视觉检测，通过灰度转换、旋转变换、ROI分割、转换为HSI空间图像、拉普拉斯变换、均值滤波、图像二值化、形态学变换、卷积处理、选取连通域、筛选缺陷特征区域等11部分组成的缺陷检测方法，检测表面漏浆缺陷方法分为四大部分，第一部分是图像预处理单元，将原始图像转换为便于处理的图像信息；第二部分是去除主副栅线，检测栅线外漏浆白点；第三部分是选取特定连通域，检测大面积漏浆缺陷；第四部分是通过卷积处理，从I通道图像检测栅线上的漏浆白点。
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公开(公告)号：CN107622484A
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201710577649.3
申请日：2017-07-15
Applicant: 河北工业大学 , 天津英利新能源有限公司
Abstract: 本发明提供的基于形状匹配的光伏电池片缺角检测算法，分别对正常无损的电池片图像和待检测的电池片图像进行图像校正、图像转换、阈值分割的预处理；填充图像，以消除栅线部分对匹配过程中轮廓提取的影响，可获取光伏电池片模板图像和待检测目标图像；进行仿射变换，将电池片模板图像与待检测的光伏电池片图像对齐，再将光伏电池片模板图像与待检测图像作差分，可实现光伏电池片缺角的检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106952841A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710289596.5
申请日：2017-04-27
Applicant: 河北工业大学 , 天津英利新能源有限公司
CPC classification number: H01L21/67271 , H01L22/12 , H01L22/20
Abstract: 本发明提供了一种光伏电池片缺陷分类装置及其相应的检测方法，本装置包括依次设置的电池上料单元，智能检测单元以及下料单元，可以提高工作效率，降低电池生产过程中的碎片率，适合生产线在线分选，有效提高企业的经营效益。
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公开(公告)号：CN107563990B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201710577700.0
申请日：2017-07-15
Applicant: 河北工业大学 , 天津英利新能源有限公司
Abstract: 本发明提供的光伏电池片崩边及钝型和V型缺口的检测方法，对采集的每一帧图像进行图像校正、图像转换的预处理，可获取光伏电池片的目标图像；利用灰度顶帽变换，可获取只包含栅线部分的光伏电池片的图像，阈值分割，填充栅线部分，可消除栅线内部对缺陷检测的影响，获取只包含栅线部分的前景图像，阈值分割出背景图像，进行形态学闭运算操作处理，可填充崩边及钝型和V型缺口部分，将形态学处理后的背景图像和未经处理的背景图像做差分，可实现崩边及钝型和V型缺口的检测，克服了人工检测的不足，可有效提高光伏电池片缺陷检测精准度，对光伏产业有着巨大的应用价值。
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公开(公告)号：CN107578409B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201710836514.4
申请日：2017-09-16
Applicant: 河北工业大学 , 天津英利新能源有限公司
Abstract: 本发明通过对太阳能电池片图像采集提取，预处理和特征提取，实现断栅缺陷的检测和标记，可以缩短电池片的生产质量检测时间，降低工人的工作强度，提高生产线上的自动化程度，加快车间生产效率。具体采用在流水线生产上通过工业相机拍摄采集太阳能电池片图像，计算机收到图像信息进行处理，标记断栅缺陷所在位置，实现太阳能电池片表面断栅缺陷的检测。具有以下有益效果：1、提高工作效率。2、提高电池片检测质量。3、适合生产线在线分选。
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公开(公告)号：CN107610090B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201710577706.8
申请日：2017-07-15
Applicant: 河北工业大学 , 天津英利新能源有限公司
Abstract: 本发明提供的电池片表面栅线偏移的检测算法，对采集的每一帧图像进行图像校正、图像转换的预处理，可获取光伏电池片的目标图像；对目标图像阈值分割，填充栅线部分，再进行形状转换，可消除电池片焊点处缺损对轮廓提取的影响，准确提取电池片边缘的轮廓1；利用灰度顶帽变换对目标图像处理，可获取只包含栅线部分的电池片图像；增强图像，可消除焊点处造成的不连续栅线的影响；阈值分割，填充栅线部分，可提取电池片最外围栅线的轮廓2；计算电池片边缘轮廓1与最外围栅线轮廓2之间的最小距离，设定阈值，比较最小距离和阈值，可实现光伏电池片表面栅线偏移的检测。
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公开(公告)号：CN109376792A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811317466.9
申请日：2018-11-07
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为基于多通道残差神经网络的光伏电池外观缺陷分类方法，该方法基于多通道输入残差神经网络的深度学习算法来分类光伏电池外观缺陷，首先对采集的光伏电池片外观图像进行预处理；从目标图像中随机抽取20％作为测试样本集，对剩余目标图像进行人工分选，并添加标签，并将目标图像尺寸量化并提取目标图像中的多通道信息，从而分别得到固定尺度的训练样本集、验证样本集；将训练集输入残差神经网络，获得图像的多维输出特征值矩阵；根据提取到的多维特征值矩阵，将验证集图像特征载入softmax分类器中进行分类，将分类结果与标签进行对比，将测试数据和多维特征值矩阵，载入分类器，得到最终的分类。本申请准确率高，速度快。
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