劉 敏,陳凌宇,錢洲亥,李治國
(國網(wǎng)浙江省電力有限公司電力科學(xué)研究院,杭州 310000)
光伏電池片也稱為太陽能電池片,當(dāng)下,其在很多制造業(yè)領(lǐng)域中,有著大量的應(yīng)用。其能夠完成太陽能的轉(zhuǎn)換,形成電能。這種產(chǎn)品主要分為兩大類,分別是晶硅類和非晶硅類,前者又包含單晶和多晶兩種,兩者之間的效率存在差異。光伏電池片的質(zhì)量優(yōu)劣情況,直接影響太陽能的轉(zhuǎn)換效率以及發(fā)電安全性;其在生產(chǎn)過程中,受到不同因素的影響,會(huì)導(dǎo)致其存在隱裂、劃痕等缺陷,特別是電池片的邊緣發(fā)生缺陷后,隱秘性較高,在檢測過程中容易漏檢,對于安裝使用造成極大安全隱患[1],因此,提升光伏電池片的邊緣缺陷檢測質(zhì)量以及檢測精度尤為重要。相關(guān)學(xué)者也針對這一問題展開了一定的研究。
劉懷廣等人[2]和張曼等人[3],針對光伏太陽片缺陷檢測分別展開研究,各自提出基于輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法缺陷檢測方法,上述方法均可完成缺陷檢測,但是,當(dāng)邊緣弱化明顯、邊緣缺陷的隱秘性較高時(shí),檢測效果仍需進(jìn)一步驗(yàn)證。
因此,本文提出基于空耦超聲的光伏電池片弱邊緣缺陷檢測方法,并且為了提升檢測效果的精準(zhǔn)性,結(jié)合圖像處理技術(shù),共同實(shí)現(xiàn)光伏電池片弱邊緣缺陷檢測。
由于空耦超聲在掃描過程中,獲取的掃描圖像受到超聲波束徑和頻率的影響,導(dǎo)致其分辨率發(fā)生變化,掃描圖像的質(zhì)量和細(xì)節(jié)清晰程度也受到影響[4];除此之外,掃描儀的移動(dòng)步長也直接影響圖像的成像質(zhì)量,圖像質(zhì)量則與檢測結(jié)果的可靠程度存在直接關(guān)聯(lián)?;诖?,本文為保證良好的光伏電池片弱邊緣缺陷檢測效果,將圖像處理技術(shù)與空耦超聲相結(jié)合,共同實(shí)現(xiàn)光伏電池片弱邊緣缺陷檢測。該缺陷檢測方法整體包含兩個(gè)部分組成,一是空耦超聲成像、二是弱邊緣缺陷檢測,方法的整體框架如圖1所示。
圖1 光伏電池片弱邊緣缺陷檢測方法整體框架
空耦超聲成像部分:空耦超聲成像是由三個(gè)模塊組成,分別為控制模塊、信號發(fā)射和接收模塊、掃描模塊,后兩個(gè)模塊各自通過USB和RS232與控制模塊相連接;控制模塊中以工控機(jī)為核心,對另外兩個(gè)模塊實(shí)行同步控制,完成光伏電池片掃描,并生成掃描圖像。信號發(fā)射和接收模塊中包含信號發(fā)射器、超聲波發(fā)射器和接收器、前置放大器、采集卡以及一組超聲波換能器;掃描模塊主要以C掃描方式為依據(jù),結(jié)合Lamb波完成光伏電池片掃描,該模塊主要包含控制電路、驅(qū)動(dòng)器、手動(dòng)調(diào)器以及編碼器等部分組成,其依據(jù)設(shè)定的掃描路線完成掃描;并且工控機(jī)中設(shè)有小波分析算法,對結(jié)合Lamb波實(shí)行降噪處理,保證成像質(zhì)量。
弱邊緣缺陷檢測部分:該部分的主要作用是實(shí)現(xiàn)光伏電池片弱邊緣缺陷檢測[5],以空耦超聲掃描成像結(jié)果為依據(jù),采用小波變換完成分析圖像中突變信號并對其實(shí)行校正,完成缺陷檢測。
1.2.1 空耦超聲C掃描
本文在對光伏電池片實(shí)行掃描成像時(shí),采用空耦超聲C掃描方式完成,該掃描方式是在點(diǎn)掃描的基礎(chǔ)上繪制形成的面掃描方式,能夠獲取光伏電池片整體的投影面圖像,更好地獲取其邊緣掃描結(jié)果。
在采用空耦超聲C掃描過程中,超聲波呈垂直狀態(tài),通過空氣入射至光伏電池片上,此時(shí)會(huì)產(chǎn)生反射和投射,因此,會(huì)產(chǎn)生反射波和透射波,前者是超聲波在光伏電池片上被反射回來后,與入射波相反方向傳播的超聲波;后者是超聲波穿透光伏電池片后,沿著入射方向繼續(xù)傳播的超聲波。
設(shè)空氣和光伏電池片的聲阻抗分別用Z1、Z2表示;空氣至光伏電池片的反射率、超聲波的透射率分別用R12和T12表示;光伏電池片至空氣的反射率、透射率分別用R21和T21表示;四者的公式分別為:
無空氣層和有空氣層的透射率計(jì)算公式分別為:
式(5)、式(6)中:T121和T12121均表示透射率,前者對應(yīng)空氣—光伏電池片—空氣;后者對應(yīng)空氣—光伏電池片—空氣—光伏電池片—空氣。
1.2.2 空耦超聲的傳播原理
超聲波入射波和反射波的聲壓、能量、質(zhì)點(diǎn)的振動(dòng)速度分別用pi、Ii、vt和pr、Ir、vr表示;透射波的聲壓、能量、質(zhì)點(diǎn)的振動(dòng)速度分別用pt、It、vt表示,其在不同介質(zhì)面上,產(chǎn)生的反射和透射存在差異。入射波的所在面為介質(zhì)1,透射波所在的面為介質(zhì)2,兩者的聲阻抗分別用Z1=ρ1c1、Zz=ρ2c2表示。
依據(jù)邊界連續(xù)性條件確定邊界一側(cè)的質(zhì)點(diǎn)振動(dòng)幅度、速度與另一側(cè)相等,并且兩側(cè)的總聲壓也相等,因此,在分界面x=0處,則有:
結(jié)合傳播介質(zhì)的聲阻抗得出:
將式(8)代入式(7)中得出:
為獲取超聲筆在介質(zhì)1和介質(zhì)2兩個(gè)面上的聲壓、能量反射和能量傳輸三種反射系數(shù),對式(9)實(shí)行求解得出,三種系數(shù)的公式分別為:
2.2.3 光伏電池片成像
依據(jù)上述空耦超聲C掃描結(jié)構(gòu)和超聲波的傳播原理,結(jié)合Lamb波形成基于空耦超聲Lamb波的缺陷成像,該成像是將Lamb波的信號作為掃描成像算法的輸入,獲取光伏電池片缺陷重構(gòu)圖像,該方法獲取的掃描圖像能夠更好地獲取光伏電池片的邊緣信息。
利用空耦超聲換能器在待檢測光伏電池片上產(chǎn)生激勵(lì)的Lamb波,與其呈垂直方向上的能量分布服從正態(tài)分布,在缺陷成像過程中,需考慮該能量的分布特點(diǎn)。結(jié)合該能量的分布函數(shù)和Lamb波的信號差異系數(shù)DIk,得出用于空耦超聲Lamb波掃描的概率損傷成像算法。為了保證光伏電池片的成像效果,保證對弱邊緣缺陷位置的掃描,采用偏態(tài)函數(shù)替代正態(tài)分布函數(shù)E(d),其式為:
式(13)中:λ表示偏態(tài)系數(shù);d為距離,屬于掃描路徑中心到成像位置點(diǎn)之間;R表示表面半徑,屬于空耦超聲換能器;σ表示尺度系數(shù);φ和ψ均表示函數(shù),前者對應(yīng)概率密度,后者對應(yīng)概率分布,均屬于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,兩者的計(jì)算公式為:
為提升概率損傷成像算法對于光伏電池片弱邊緣的成像效果,需充分利用DIk。偏態(tài)分布函數(shù)的偏態(tài)系數(shù)式為:
式(15)中:DIk-1和DIk+1分別表示相鄰掃描路徑信息的差異系數(shù);ξ表示邊緣系數(shù),該參數(shù)值越大表示邊緣缺陷掃描效果越佳,成像質(zhì)量越佳。
空耦超聲Lamb波掃描的概率損傷成像過程中,超聲波作用在光伏電池片上時(shí)Lamb波會(huì)產(chǎn)生一定的信號噪聲,因此,掃描獲取的光伏電池片圖像中會(huì)含有一定噪聲,為保證光伏電池片弱邊緣缺陷的檢測效果,采用小波分析對Lamb波產(chǎn)生的信號實(shí)行降噪處理,提升光伏電池片圖像成像質(zhì)量。
設(shè)含有噪聲的光伏電池片信號模型式為:
式(16)中:n=1,2,...,N,N表示信號長度;f(n)表示包含噪聲的信號;x(n)為實(shí)際信號;z(n)表示噪聲;ε表示噪聲水平。
采用離散變換對f實(shí)行分解得出:
式(17)中:a表示小波近似;d表示小波細(xì)節(jié),兩者的式為:
式(19)中:小波分解系數(shù)用w=[wa+wd]表示;基函數(shù)用A、D表示。
小波降噪的目的是將f(n)中的x(n)全部還原,該還原是依據(jù)小波變換下光伏電池片信號和噪聲的不同特性,通過小波分解系數(shù)完成信號和噪聲的分離。以N層分解為例,如(20)所示:
通過式(20)完成分解后,通過閾值對小波系數(shù)實(shí)行處理即可完成光伏電池片信號降噪,以此提升光伏電池片成像質(zhì)量。
完成光伏電池片弱邊緣的成像后,采用基于信號突變點(diǎn)校正完成光伏電池片圖像弱邊緣缺陷檢測。其檢測步驟如下所述:
步驟1:光伏電池片圖像預(yù)處理:設(shè)(AN×M)表示光伏電池片圖像對應(yīng)的矩陣,對其實(shí)行轉(zhuǎn)換處理,形成M個(gè)信號,所有信號都有N個(gè)頻譜幅值的離散信號f`i(t)。
步驟2:信號突變點(diǎn)確定:采用小波多尺度分解對f`i(t)實(shí)行處理,以此可得出每一個(gè)突變點(diǎn)附近的極大值|Wsf(t)|,且屬于小波變換模,實(shí)現(xiàn)信號突變點(diǎn)的確定。
步驟3:校正信號突變點(diǎn):依據(jù)步驟2可確定存在信號突變點(diǎn)f`i(t)的起始位置和數(shù)量,利用能量重心法完成校正。光伏電池片弱邊緣圖像中的離散信號的校正需依據(jù)其特點(diǎn)完成,其式為:
式(21)中:f`i(t)的第一個(gè)突變點(diǎn)用l0表示;l0的前一個(gè)正常值用l0-1表示;校正后的結(jié)果用表示;ai(i=0,1,2,3,4)表示權(quán)重值。
步驟4:獲取恢復(fù)后圖像矩陣:對f`i(t)實(shí)行校正后,可獲取恢復(fù)圖像矩陣,用BN×M表示。
步驟5:缺陷檢測:融合BN×M和AN×M,即可確定所有的突變點(diǎn),完成光伏電池片邊緣缺陷檢測。
為測試本文方法的應(yīng)用性能和效果,將本文方法用于某光伏電池片生產(chǎn)企業(yè)中,抽取100個(gè)光伏電池片實(shí)行檢測,其中包含75個(gè)正常電池片和25個(gè)缺陷電池片,主要的缺陷類別包含邊緣缺角、裂痕、污跡、劃痕、絲印缺陷、漏漿,共6類缺陷。采用本文方法對其實(shí)行檢測,為企業(yè)提供質(zhì)量篩選保證??振畛暤某上褓|(zhì)量直接影響電池片弱邊緣缺陷檢測結(jié)果,因此,需保證圖像的成像質(zhì)量。為衡量本文方法的降噪效果,獲取本文方法在降噪前、后完成的光伏缺陷部位掃描圖像結(jié)果,如圖3所示。
依據(jù)圖2測試結(jié)果得出:在實(shí)行Lamb波信號降噪前,空耦超聲掃描獲取的缺陷成像結(jié)果受到信號噪聲的影響,導(dǎo)致圖像清晰程度較低,質(zhì)量下降;經(jīng)過Lamb波信號降噪處理后,空耦超聲掃描獲取的缺陷成像結(jié)果清晰度較高,圖像質(zhì)量較好。是由于本文方法采用小波分析對過Lamb波信號實(shí)行降噪處理,保證圖像的成像質(zhì)量。因此,本文方法降噪效果良好,能夠?yàn)楣夥姵厝踹吘壢毕輽z測提供質(zhì)量較好的圖像結(jié)果。
圖2 成像性能測試結(jié)果
為衡量本文方法的空耦超聲成像效果,隨意選擇一個(gè)存在缺陷的光伏電池片,采用本文方法對存在缺陷光伏電池片實(shí)行成像,并獲取成像結(jié)果,如圖3所示。
圖3 成像效果測試結(jié)果
依據(jù)圖3測試結(jié)果得出:本文方法的成像效果良好,能夠掃描得出光伏電池片的圖像,并且邊緣缺陷部位的成像效果清晰。因此,本文方法具備良好的成像效果,能夠清晰呈現(xiàn)光伏電池板的整體情況,為缺陷識別提供有效的圖像數(shù)據(jù)依據(jù)。為測試本文方法的光伏電池片缺陷檢測性能,獲取本文方法對光伏電池片缺陷遠(yuǎn)端的信號突變點(diǎn)確定結(jié)果,以此衡量本文方法的檢測性能,結(jié)果如圖4所示。
圖4 光伏電池片缺陷遠(yuǎn)端的信號突變點(diǎn)確定結(jié)果
依據(jù)圖4測試結(jié)果得出:本文方法能夠獲取本文方法在對光伏邊緣缺陷實(shí)行檢測過程中,能夠獲取X、Y;兩個(gè)方向上的信號突變點(diǎn),并且能夠獲取突變點(diǎn)附近的極大值。因此,本文方法具有良好的缺陷檢測性能,能夠有效確定突變點(diǎn)和其附近極大值,為缺陷的最終確定提供可靠保障。
為進(jìn)一步衡量本文方法的缺陷檢測性能,隨機(jī)抽取一個(gè)存在柵線漏印缺陷的光伏電池片,采用本文方法對其實(shí)行檢測,并獲取其檢測結(jié)果,如圖5所示。
圖5 缺陷檢測性能測試結(jié)果
依據(jù)圖5測試結(jié)果得出:采用本文方法對存在柵線漏印缺陷的光伏電池片實(shí)行檢測,有效獲取光伏電子片上的缺陷情況,是由于本文方法能夠完成突變信號的檢測,并且能夠?qū)ν蛔凕c(diǎn)實(shí)行校正以及完成圖像矩陣和恢復(fù)圖像矩陣的融合,通過融合確定缺陷情況。因此,本文方法檢測性能良好,能夠獲取光伏電池片邊緣缺陷信號的分布結(jié)果,以此完成缺陷檢測。
為測試本文方法對于光伏電池片弱邊緣缺陷的檢測效果,采用本文方法對25個(gè)存在缺陷的光伏電池片實(shí)行檢測,并獲取缺陷的檢測結(jié)果,由于篇幅有限,本文僅隨機(jī)抽取4種缺陷的檢測結(jié)果進(jìn)行呈現(xiàn),如圖6所示。
依據(jù)圖6測試結(jié)果得出:本文方法能夠可靠完成光伏電池片污跡缺陷、劃痕缺陷、裂縫缺陷、絲印缺陷檢測,即使缺陷所在的位置不同時(shí),缺陷的檢測結(jié)果依舊精準(zhǔn);即使缺陷位于光伏電池板邊緣時(shí),本文方法仍能夠準(zhǔn)確完成該缺陷的檢測。檢測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果一致。因此,本文方法的缺陷檢測可信度極高,能夠?yàn)楣夥a(chǎn)提供質(zhì)量判斷依據(jù)。
圖6 光伏電池片缺陷檢測結(jié)果
光伏電池片是光伏發(fā)電的重要組件,其在生產(chǎn)過程中,需經(jīng)過多道復(fù)雜的工藝完成,例如表面腐蝕、制絨以及表面成膜等,在此過程中會(huì)導(dǎo)致電池片發(fā)生缺陷,影響光伏電池片的使用壽命以及電能的安全轉(zhuǎn)換。光伏電池片弱邊緣發(fā)生缺陷時(shí),則不容易發(fā)現(xiàn),因此,為避免存在缺陷的光伏電池片流入市場,本文研究基于空耦超聲的光伏電池片弱邊緣缺陷檢測方法。經(jīng)測試:本文方法具備良好的成像效果,能夠獲取質(zhì)量較高的光伏缺陷圖像,并且缺陷的檢測性能良好,能夠檢測出不同程度、不同位置的光伏電池片缺陷。