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机器视觉之太阳能电池片缺陷检测

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    [LV.10]100FPS

    发表于 2014-12-9 17:32:30 |显示全部楼层
    机器视觉之太阳能电池片缺陷检测
    ! v" [8 w0 z1 J- D' Q' ]
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    机器视觉之太阳能电池片缺陷检测-缺口
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    + A  k% q( k, J: D9 }机器视觉之太阳能电池片缺陷检测-划伤、破损

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    太阳能电池片的缺陷检测,这在光伏行业里应用很多,而且有相对成熟的视觉检测方案。基本上是可以实现机器视觉检测的。
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    ) C+ w0 K+ y' R. r, \9 o" N机器视觉光源9 g7 R# I% {- G! _* C
    ! b: e, |& m) m  k; s5 p
    对于缺口,可以考虑使用面光源,前提是可以从背面放置光源。对于划伤、破损等,则可以考虑使用大尺寸同轴光源。对于一些划伤,也可以使用低角度的环形光源,或者是使用2条或4条条形光源对射,也有机会将划伤表现出来。
    * t8 l% |  X2 F  X+ r; ~- Q

    9 x7 j* R9 G) X- ]% j. W# ~工业相机0 n4 m" h8 A6 ^0 [6 H7 W. ?
    : i: C* @* o* K2 b+ f$ A% X
    需要有较高分辨率缴的相机,因为电池片通常也不会很小,有些可能有一两百毫米去了。要想检测其上的小缺口、小划伤,工业相机的分辨率是一定要够高的。当然如果实在无法满足,则可以使用分割产品检测的方法进行检测,只是这样的话,检测效率不会太高。

    , j6 k7 b0 u% F, p/ j( w" d4 z' n2 {9 s0 C% V2 l$ V: S8 o1 B
    工业镜头
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    - K0 `2 E* z) v8 s* X: d7 ~# p2 ?可以使用常规的FA镜头,基本上可以满足要求,当然清晰度要好,别用安防上的东西,那样划伤可能都看不到,太模糊了。
    # K1 A& w5 e- X1 |$ k+ m
    5 @1 {  F1 X+ |6 I9 R- f8 m
    图像处理
    7 i/ [4 h' r, P7 u4 g0 m( T8 O( |- o! z4 h) T) ~
    粒子分析、纹理分析、轮廓分析、金板对比等多种方法,都是可能用得到的方法。可能会考虑使用多种方法同时进行检测,以保证检测的准确性。

    ; s* M; X3 n( ]6 P* k$ R. K7 F, j/ Y! u6 n# S/ c2 L8 w0 H* W7 V: ?
    机器视觉项目实现难度
    * V0 m" x' b8 ^0 W$ O* H

    1 }+ s; |; h! E5 J; ^★★★★

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