姜利

(江蘇省常州技師學院,江蘇 常州 213032)

0 引言

光伏組件是由單片太陽能電池串焊而成的。在自動串焊過程中，電池片的上料受到外界環(huán)境的影響，如電池片在盒中的擺放誤差、氣動吸裝頭在吸取電池片時產(chǎn)生的位移誤差，傳送裝置的安裝誤差等，會引起焊帶中心線與電池片主柵線之間的位置誤差，從而在焊接時產(chǎn)生過大的露白，因此電池片的位置校正是保證光伏組件串焊質(zhì)量的關鍵。機器視覺具有非接觸、速度快、精度高等優(yōu)點，被應用于太陽能電池片的位置誤差和缺陷檢測。目前很多關于電池片位置誤差檢測的算法，多是基于電池片輪廓定位的，存在位置檢測誤差較大的問題[1-2]。例如，霍夫變換能表征電池片位置信息的特征直線，可以在特征直線中檢測出最長直線來確定轉(zhuǎn)角和位置中心，但需計算該直線上像素點的個數(shù)，降低了實時性，且因擬合直線相互獨立的問題，尤其對主柵線和外輪廓線等長的多晶硅電池片就顯得無能為力[3]。因此，要立足太陽能電池片的柵線特征設計程序、搭建平臺，構建一種更高精度、更快速的視覺檢測系統(tǒng)。

1 檢測系統(tǒng)總體設計與硬件選型

為了完成太陽能電池片定位誤差檢測的高速、高精度需求，設計的總體方案如下：采用工業(yè)相機采集電池片的圖像，使用開發(fā)周期短、面向?qū)ο蟮腃語言編程進行界面設計。當系統(tǒng)開始運行時，控制模塊發(fā)送觸發(fā)信號，光源打開，相機獲取圖像傳輸至計算機內(nèi)存，接著計算機通過視覺處理算法對獲取的圖像進行邊緣提取等操作，計算出電池片位置誤差和傾角偏差，并把計算結果傳輸至檢測平臺以便進行位置校正，其視覺檢測總體結構圖如圖1所示。

圖1 電池片視覺檢測系統(tǒng)的總體結構圖

由圖1可知，該檢測系統(tǒng)主要包括檢測平臺、圖像采集模塊、圖像處理模塊等。其中，檢測平臺是電池片的放置區(qū)域，是整個視覺系統(tǒng)的圖像采集區(qū)域，同時根據(jù)檢測結果完成電池片的位置糾正。圖像采集模塊主要包括工業(yè)相機、鏡頭、光源，負責相機、光源的初始化以及相機幀率、相機曝光值、相機觸發(fā)模式等參數(shù)的設置，通過相機SDK函數(shù)獲取圖像后，導入圖像處理模塊，并建立高效的圖像存取機制，減少不必要的內(nèi)存占用，提高軟件效率。圖像處理模塊是視覺系統(tǒng)的核心，集中了檢測系統(tǒng)最重要的功能視覺測量與定位偏差計算，包含對原始圖像的閾值分割、輪廓提取、邊界跟蹤、柵線擬合等檢測算法，最終實現(xiàn)對電池串外形尺寸及尺寸偏差等特征參數(shù)的檢測。根據(jù)總體設計方案可知，鏡頭是光伏電池片位置誤差檢測系統(tǒng)的關鍵元件，是整個系統(tǒng)正常運行的前提，主要負責太陽能電池片的圖像采集任務。

1.1 鏡頭的選用

鏡頭的主要功能就是實現(xiàn)光束的調(diào)制，在機器視覺檢測系統(tǒng)中，鏡頭就是用來把目標成像在圖像傳感器的光敏元件上。鏡頭的選取以及安裝是否合適直接影響到機器視覺檢測系統(tǒng)的性能。它與工業(yè)相機匹配共同完成物體的成像工作，因此鏡頭的選擇除了和鏡頭本身的焦距、視場、工作距離、景深有關之外，還要考慮到與工業(yè)相機的接口以及規(guī)格的匹配問題[4]。

鏡頭的焦距是鏡頭選型中的關鍵參數(shù)，焦距表示光學系統(tǒng)匯聚或者發(fā)散光線的能力，通常焦距小的鏡頭，視角比較寬，景深較大[5]。按照薄透鏡的基本成像原理，鏡頭的焦距與物體的大小、成像大小以及工作距離定義的關系，可用公式f=L×w/W來表示。式中f表示鏡頭的焦距；L表示鏡頭的工作距離；w表示物體的成像寬度；W表示視場的寬度。由工業(yè)相機的選型可知，攝像機的成像尺寸約為5.8mm×4.3mm，視場的寬度約為180mm，則根據(jù)公式在工作距離為300mm時焦距為9.66mm。

綜上計算與分析，選擇日本Computar定焦鏡頭MP2系列的M1214-MP2(圖2)，該鏡頭的焦距為12mm，具有手動光圈以及光圈和焦點鎖定螺母；靶面為1.7cm(2/3英寸)，在整個屏幕內(nèi)都具有較高的對比度和清晰度；采用C接口連接，滿足已選工業(yè)相機的要求。

圖2 M1214-MP2鏡頭

1.2 檢測系統(tǒng)硬件平臺

為了檢測系統(tǒng)進行圖像算法實驗，設計了系統(tǒng)實驗平臺如圖3所示。主體采用工業(yè)鋁型材，通過與型材溝槽相匹配的型材滑塊可實現(xiàn)相機鏡頭、條形LED光源的位置調(diào)整，光源角度調(diào)整機構可以改變打光角度，待調(diào)整完畢后通過螺母將其鎖緊。利用此實驗平臺可以對晶硅太陽能電池片進行圖像測量、位置誤差計算等實驗。

圖3 電池片視覺檢測系統(tǒng)的硬件平臺

2 檢測系統(tǒng)軟件設計

電池片位置誤差視覺檢測系統(tǒng)主要包括圖像采集模塊和圖像處理模塊，其中電池片圖像處理模塊完成電池片外形尺寸、位置偏差的計算。圖像采集模塊采用工業(yè)相機自帶的視覺圖像采集軟件實現(xiàn)電池片圖像的獲取，工業(yè)相機與計算機的接口為GigE，用網(wǎng)線直接將工業(yè)相機與計算機連接在一起。圖像處理模塊是視覺檢測系統(tǒng)軟件的核心部分，主要包括閾值分割、特征提取、邊界跟蹤、直線擬合與位置誤差計算等。太陽能電池片的主柵線是電池片串焊接的位置，其位置偏差的檢測直接影響到焊接的質(zhì)量。因此使用邊緣及主柵線平均對位的定位方法，對電池片進行位置誤差計算是最優(yōu)選擇?；谶吘壖爸鳀啪€平均對位算法的主要思想是將電池片的邊緣輪廓以及左、右兩條主柵線的輪廓分別存放在3個動態(tài)數(shù)組中，然后將這些點劃分到各個邊上，再使用最小二乘法對這些點進行擬合，以保證主柵線對應的4條直線相互平行，并與電池片的上、下兩邊垂直；最后利用這6條直線方程求出它們的交點坐標，則交點坐標的平均值就是要求的電池片中心位置，利用主柵線所對應4條直線的斜率可以確定電池片的偏角，其設計流程如圖4所示。

圖4 電池片位置誤差檢測流程圖

3 基于電池片邊緣和主柵線平均定位的位置誤差檢測

3.1 圖像預處理

對原始圖像(m，n)進行濾波處理并選用最小誤差法進行閾值分割，然后在Roberts算子進行邊緣檢測，最后通過輪廓跟蹤的算法獲取了電池片的邊緣輪廓點集Ωw以及左、右兩條主柵線的輪廓分別記為點集Ωs1、Ωs2。

3.2 粗定位

根據(jù)Ωw、Ωs1、Ωs2點集內(nèi)點的坐標平均值初步計算電池片中心點坐標P(xp，yp)，掃描點集Ωs1、Ωs2找出距離P點最近的點記為F。根據(jù)P、F兩點坐標計算出直線PF的方程；再次掃描點集Ωs1、Ωs2，找出距離直線PF最近的4個點，設定為E(xE，yE)、F(xF，yF)、G(xG，yG)、H(xH，yH)；由于主柵線對應的4條直線L1、L2、L3、L4與直線PF垂直。因此可以根據(jù)直線PF的斜率以及點E、F、G、H的坐標分別計算出這4條直線L1、L2、L3、L4的方程，如圖5所示。

圖5 粗定位示意圖

3.3 點集收集

根據(jù)直線L1、L2、L3、L4的直線方程提取屬于每條邊的子點集，設定距離閾值D，計算點集Ωs1、Ωs2中每個點到這4條直線的距離d；如果d

3.4 直線擬合

對上步獲取的點集Ωi(i=1，2，3，4，6，8)，采用推廣的矩形最小二乘法進行邊緣擬合[6]。根據(jù)矩形相鄰兩邊斜率為互倒數(shù)、對邊斜率相等的關系設擬合方程為

4 算法實現(xiàn)與結果分析

利用以上的算法，在MFC軟件平臺上設定了平行線以及矩形綜合擬合檢測功能按鈕，并用C語言編程實現(xiàn)。該算法的擬合直線如圖6所示，位置檢測偏差x=-25.03、y=-16.69，傾角偏差θ=0.39，檢測算法的總耗時為47ms。

圖6 電池片位置誤差檢測界面

5 結語

通過圖像預處理、粗定位、邊緣分割、精定位等步驟，利用基于電池片邊緣和主柵線平均定位的位置誤差檢測算法對太陽能電池片進行了定位誤差的分析與計算。實驗結果表明：利用推廣的最小二乘法實現(xiàn)矩形擬合，保證了電池片柵線之間平行與上、下輪廓線垂直的特性，更精確地表達了電池片的位置誤差；該算法不但精度高，而且實時性較好，能夠很好地滿足電池片串焊機高速、高精度的要求。