基于机器视觉的太阳能电池板多晶硅视觉检测
太阳能电池板在光伏行业里比较多。一般需要检测其完整性(有无缺损),或者根据表面切割一些更小形状的标准板,充分利用原材料(排版)。
如下图所示的是多晶硅检测,主要判断其表面白色反光部分的面积以确认太阳能电池板是否合格。如果面积过小,则光转换效率过低,认为是不合格的产品(大概原理,可能有误)。
太阳能电池板多晶硅
机器视觉光源
需要利用表面的白色反光来实现其与背景的区分。一般可以考虑使用同轴光源或者是多个条形光源。同轴光源的话,可能不是很好找这么大的同轴光源。而使用条形光源的话,则需要考虑使用多个条形光源同时照明。另外,表面的白色反光成分有一定的方向性,可能从这个方向这个角度可以反光,而从另一个方向角度上,则不一定反光。所以,要使用多个条形光源,从多个角度进行照明。当然也可以尝试多个不同角度的环形光源进行组合照明。
光源控制器
可以考虑使用常规的模拟控制器APS-2424-1CH或者是迷你控制器MAPS-2424-1CH。如果是在高速拍照需要很短的曝光时间,则考虑使用频闪控制器,如SPS-2430-4CH。而如果需要程序控制不同的光源亮度以适用不同的产品,则可以考虑数字控制器,如DPS-24125-4CH。
工业相机
建议使用500万以上分辨率的工业相机进行拍照。如果可以静态检测,则可以考虑使用卷帘的CMOS相机,这样可以节约成本,如MER-500-14GM;如果是需要动态检测,那么就得使用全局CMOS或CCD相机,这样成本会提高不少。
工业镜头
建议尽量使用长焦的CCTV镜头,将工作距离拉远,这样可以获得较好的效果。如果成本允许,建议直接使用大视野的远心镜头。
图像处理算法
粒子分析、统计等算法,都可以考虑使用。
机器视觉项目实现难度
★★★
首先需要解决照明。能保证在各个方向上,基本上都可以有比较明显的反光,则后期处理起来比较容易。图像处理上,有明显的特征时,处理比较容易。