AOI 顏色及缺陷檢測系統

2021-01-15 光伏技術


 

NO 1. AOI 測試作用


AOI（Automated Optical Inspection）的全稱是自動光學檢測，在生產過程中，對電池片的外觀缺陷和顏色進行分選。


NO 2. AOI 檢測原理


AOI 原理有光學的反射原理、光成像原理和檢測算法。



3.2 AOI 檢測硬體

1. 相機；

2. 白色墊板：電池片停留的位置，能夠有效濾除雜亂背景，更好的進行電池片圖像的提取；

3. 光源控制器；

4. 相機連接線及光源延長線出口；

5. 機箱：內部表面塗抹白色粗糙物質以增強光的漫反射，增強光照強度的均勻性；

6. LED光源：在電池片停留位置的四周放置四個光源對電池片進行打光，增強電池片亮度，讓相機更好的提取電池片圖像；


NO 4. AOI 檢測軟體系統


4.2 顏色檢測

1. 檢測原理

顏色檢測是通過將系統採集的RGB圖片變換到HSV色彩空間來確定檢測物體的色彩。

2. RGB色彩空間

當我們在描述或定義一種顏色時，大多數時候都會使用RGB色彩空間（RGBColorSpace）。因為它基本上包含了人類所能認識的所有顏色，我們看到的所有顏色都是通過該色彩空間的R、G、B各通道按照不同的比例混合而成。

3. HSV方法

HSV是一種將RGB色彩空間中的點在倒圓錐體中的表示方法。HSV即色調(Hue)、飽和度(Saturation)、明度(Value)，又稱HSB(B即Brightness)。

4.3 顏色分類

4.4 電池片缺陷檢測

1. 缺陷檢測原理

通過模板匹配法，這是一種基本的識別方法，研究某一特定對象物的圖案位於圖像的什麼地方，進而識別對象物。

2. 缺陷檢測分類

① 結構檢測 ： 缺失缺陷、V型缺陷、邊緣缺陷等；

② 印刷缺陷檢測：印刷偏移、粗線、斷柵等；

③ 色彩偏差：髒汙、手指印、色差等；

4.5 結構/印刷缺陷檢測

1. 檢測原理

利用完好電池片的幾何圖像與待檢電池片的幾何圖像進行匹配並對比，有較大的像素差就說明該待檢電池片是崩邊或者缺損的。

相機採集的彩色圖像灰度化並放大之後，我們可以明顯地看到電池片邊緣的像素是呈階梯狀分布的，再經過二值化之後，該邊緣的像素也會產生階梯狀的分布，這對使用模板匹配方法時是存在精度誤差的。

4.6 斷柵缺陷檢測

4.7 色彩偏差檢測

1. 色彩偏差檢測：主要分為識別和判定倆個階段；

2. 識別：首先進行分區域掃描，灰度像素值之間差異較大區域為有缺陷區域；

3. 判定：對缺陷區域內的所有點進行灰度差分運算，如果某點所對應的差分值大於某一設定值，則將該點標記為缺陷點，當該區域內所有點測量結束後，缺陷點的數目大於預先按照要求設定的數目，則所有被標記點組成缺陷區域。

特此聲明：本文僅用於傳遞更多光伏行業的相關信息，只為行業內的企業提供相關的技術系統方面的參考，如有侵權，請聯繫作者進行刪除，如有其它相關的問題需要交流，可加入「光伏技術俱樂部」進行更加系統性的學習和探討，謝謝。

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