太阳能电池片边缘缺陷检测方法及装置与流程

本发明涉及太阳能电池，尤其涉及一种太阳能电池片边缘缺陷检测方法及装置。

背景技术：

1、由于太阳能电池片由于其物理特性较为脆弱，任何破损都可能直接影响到整个电池阵列的工作效能。因此，对太阳能电池片边缘进行细致全面的缺陷检测并剔除不合格产品至关重要。

2、目前，大部分太阳能电池片制造商仍在采用传统的人工检测方式来评判太阳能电池片边缘质量，依赖人工视觉判断。然而，人工检测速度慢且受主观性影响大，准确性难以保障。因此，亟需一种有效的方法以解决上述问题。

技术实现思路

1、本发明提供一种太阳能电池片边缘缺陷检测方法及装置，用以解决现有技术中人工检测速度慢且准确性低的缺陷，实现太阳能电池片边缘检测的高效性和准确性。

2、本发明提供一种太阳能电池片边缘缺陷检测方法，包括：

3、获取待检测的太阳能电池片的实时图像，并识别所述实时图像中所述太阳能电池片的每个角点；

4、对各所述角点进行连线，得到所述太阳能电池片的边缘轮廓，所述边缘轮廓包括多条直线边缘；

5、针对每条所述直线边缘，确定所述直线边缘两侧像素值的各梯度变化值，并基于各所述梯度变化值，确定梯度变化的各目标极值和方差；

6、基于各所述目标极值和所述方差，确定所述直线边缘的边缘缺陷检测结果。

7、根据本发明提供一种的太阳能电池片边缘缺陷检测方法，所述边缘缺陷检测结果包括边缘缺口检测结果和边缘平整度检测结果；

8、所述基于各所述目标极值和所述方差，确定所述直线边缘的边缘缺陷检测结果，包括：

9、确定各所述目标极值中大于设定极值的指定极值，并统计各所述指定极值的极值数量；

10、根据所述极值数量和各所述指定极值对应的位置信息，确定所述直线边缘的所述边缘缺口检测结果；

11、将所述方差与设定方差进行比较，得到比较结果，并基于所述比较结果，确定所述直线边缘的所述边缘平整度检测结果。

12、根据本发明提供一种的太阳能电池片边缘缺陷检测方法，所述确定所述直线边缘两侧像素值的各梯度变化值之前，还包括：

13、对所述实时图像进行灰度处理，得到灰度图像；

14、选取所述灰度图像中所述太阳能电池片中心的设定区域，确定所述设定区域中各像素值的众数；

15、将所述众数作为阈值参数，对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值图；

16、所述确定所述直线边缘两侧像素值的各梯度变化值，包括：

17、基于所述二值图的尺寸，设置滑动窗口的窗口宽度、窗口高度和滑动步长；

18、在所述二值图像上，从所述直线边缘的起始角点开始向所述直线边缘的结束角点，按照所述滑动步长移动所述滑动窗口，并在每次移动所述滑动窗口前，根据所述滑动窗口内所述直线边缘内侧的像素值，计算各第一梯度变化值，以及根据所述滑动窗口内所述直线边缘外侧的像素值，计算各第二梯度变化值。

19、根据本发明提供一种的太阳能电池片边缘缺陷检测方法，所述基于各所述梯度变化值，确定梯度变化的各目标极值和方差，包括：

20、针对每次移动所述滑动窗口前，根据所述滑动窗口对应的各所述第一梯度变化值和各所述第二梯度变化值，确定所述滑动窗口对应的初始极值；

21、对各所述初始极值进行去重，得到至少一个所述目标极值；

22、基于各所述第一梯度变化值和各所述第二梯度变化值进行方差计算，得到所述方差。

23、根据本发明提供一种的太阳能电池片边缘缺陷检测方法，所述对各所述初始极值进行去重，得到至少一个所述目标极值，包括：

24、对各所述初始极值进行聚类，得到至少一个簇；

25、将各所述簇的中心确定为所述目标极值。

26、根据本发明提供一种的太阳能电池片边缘缺陷检测方法，所述识别所述实时图像中所述太阳能电池片的每个角点，包括：

27、将所述实时图像输入至训练好的角点检测模型中进行处理，得到所述实时图像中所述太阳能电池片的每个角点。

28、根据本发明提供一种的太阳能电池片边缘缺陷检测方法，所述将所述实时图像输入至训练好的角点检测模型中进行处理，得到所述实时图像中所述太阳能电池片的每个角点之前，还包括：

29、获取多个太阳能电池片图像；

30、对各所述太阳能电池片图像进行角点标注，得到多个携带有角点标签的样本图像；

31、根据各所述携带有角点标签的样本图像，对关键点检测模型进行训练，得到训练好的角点检测模型。

32、本发明还提供一种太阳能电池片边缘缺陷检测装置，包括：

33、获取模块，被配置为获取待检测的太阳能电池片的实时图像，并识别所述实时图像中所述太阳能电池片的每个角点；

34、连线模块，被配置为对各所述角点进行连线，得到所述太阳能电池片的边缘轮廓，所述边缘轮廓包括多条直线边缘；

35、第一确定模块，被配置为针对每条所述直线边缘，确定所述直线边缘两侧像素值的各梯度变化值，并基于各所述梯度变化值，确定梯度变化的各目标极值和方差；

36、第二确定模块，被配置为基于各所述目标极值和所述方差，确定所述直线边缘的边缘缺陷检测结果。

37、本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述太阳能电池片边缘缺陷检测方法的步骤。

38、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述太阳能电池片边缘缺陷检测方法的步骤。

39、本发明提供的太阳能电池片边缘缺陷检测方法及装置，通过获取待检测的太阳能电池片的实时图像，并识别所述实时图像中所述太阳能电池片的每个角点；对各所述角点进行连线，得到所述太阳能电池片的边缘轮廓，所述边缘轮廓包括多条直线边缘；针对每条所述直线边缘，确定所述直线边缘两侧像素值的各梯度变化值，并基于各所述梯度变化值，确定梯度变化的各目标极值和方差；基于各所述目标极值和所述方差，确定所述直线边缘的边缘缺陷检测结果。本发明基于轮廓对比的方式，有效解决了深度学习目标检测对小缺陷检测不灵敏的问题，且本发明不需要设定参数，可自适应与所有边缘轮廓为直线的边缘缺陷检测场景，有效解决了传统图像处理方法中频繁设置参数的问题，即提高了太阳能电池片边缘检测的效率和准确性。且本发明可以扩展到任何具有直线边缘缺陷的场景。

技术特征：

1.一种太阳能电池片边缘缺陷检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的太阳能电池片边缘缺陷检测方法，其特征在于，所述边缘缺陷检测结果包括边缘缺口检测结果和边缘平整度检测结果；

3.根据权利要求1所述的太阳能电池片边缘缺陷检测方法，其特征在于，所述确定所述直线边缘两侧像素值的各梯度变化值之前，还包括：

4.根据权利要求3所述的太阳能电池片边缘缺陷检测方法，其特征在于，所述基于各所述梯度变化值，确定梯度变化的各目标极值和方差，包括：

5.根据权利要求4所述的太阳能电池片边缘缺陷检测方法，其特征在于，所述对各所述初始极值进行去重，得到至少一个所述目标极值，包括：

6.根据权利要求1所述的太阳能电池片边缘缺陷检测方法，其特征在于，所述识别所述实时图像中所述太阳能电池片的每个角点，包括：

7.根据权利要求6所述的太阳能电池片边缘缺陷检测方法，其特征在于，所述将所述实时图像输入至训练好的角点检测模型中进行处理，得到所述实时图像中所述太阳能电池片的每个角点之前，还包括：

8.一种太阳能电池片边缘缺陷检测装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述太阳能电池片边缘缺陷检测方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述太阳能电池片边缘缺陷检测方法的步骤。

技术总结本发明涉及太阳能电池技术领域，提供一种太阳能电池片边缘缺陷检测方法及装置，所述太阳能电池片边缘缺陷检测方法包括：获取待检测的太阳能电池片的实时图像，并识别所述实时图像中所述太阳能电池片的每个角点；对各所述角点进行连线，得到所述太阳能电池片的边缘轮廓，所述边缘轮廓包括多条直线边缘；针对每条所述直线边缘，确定所述直线边缘两侧像素值的各梯度变化值，并基于各所述梯度变化值，确定梯度变化的各目标极值和方差；基于各所述目标极值和所述方差，确定所述直线边缘的边缘缺陷检测结果。本发明可以提高太阳能电池片边缘检测的效率和准确性。技术研发人员：曾庆国,姜文晖,沈飞,王海鹏,王浩,陈志亮受保护的技术使用者：盛景智能科技（嘉兴）有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29