针对太阳能硅电池片集成串焊在线表面缺陷检测存在的问题,提出了基于机器视觉的硅电池片串焊质量在线检测方法,包括特征识别与视觉测量两部分。在特征识别阶段,提出了一种改进的区域生长算法,对断栅特征实现高速稳定地检测,对于焊后赃污划痕缺陷,先将感兴趣区域自适应阈值化,再通过不变矩等特征筛选异类缺陷；在视觉测量方面,利用目标图像对称性,通过若干采样矩形对焊带偏移及片间距进行基于像素点的测量。该方法实现了在每个传送节拍获取片间图像,通过边缘定位并将原始图像分割为多个感兴趣区域并完成高速在线检测的目标。研究结果表明:提出的硅电池片焊后视觉检测方法能够在自动串焊生产线的快节拍下精确测量与识别缺陷,
目前在在太阳能电池片质量检测中使用较多的使用的为EL检测仪，EL检测仪，又称场致发光测试，是跟据硅材料的电致发光原理对组件进行缺陷检测及生产工艺监控的专用测试设备。利用机器视觉基于机器视觉原理，通过成像系统，配合MVC图像检测软件，可在线检测隐裂（裂纹）、破片、黑心片、黑团片、黑斑片、履带片、断线、穿孔、边缘过刻、主栅线漏电、副栅线漏电、境界漏电、烧结缺陷、短路黑片、非短路黑片、网格片、明暗、颜色差异、尺寸等几十多种多种缺陷情况，实现太阳能电池片自动分选，更加助于完善太阳能电池组件生产工艺，从而控制产品自身质量，提高整个组件成品率，最大程度上避免了生产浪费。
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