摘要

本发明公开一种光伏加工产品缺陷检测方法，涉及产品检测领域。该光伏加工产品缺陷检测方法，所述缺陷检测方法包括如下步骤：步骤S1：设备启动并通过相机获取产品图像，将图像输入系统中进行处理；步骤S2：对图像进行边缘提取；步骤S3：确定缺陷检测区域；步骤S4：对缺陷进行定位；步骤S5：将缺陷区域分类；步骤S6：输出缺陷数据。该光伏加工产品缺陷检测方法结合边缘提取、确定检测区域、缺陷定位、多特征缺陷分类等方法，构建一种综合的光伏加工产品缺陷检测方法，这种方法能够准确地定位和分类不同类型的缺陷，为生产环节提供及时的反馈和改进方案，提高产品质量和生产效率。

背景技术

在太阳能光伏发电领域，在加工硅锭形成硅片时，需要通过金刚线切片，夹持装置夹持的硅块向下运动，通过金刚线的高速运转将硅块切割成硅片。
在上述加工的光伏产品中，需要对产品进行检测，避免产品产生缺陷，传统的检测方式主要依靠人工目测，这种方式非常依赖经验技术，而且需要人工持续观察，费时费力，在产品的加工过程中，存在不同种类的缺陷，一一去确认非常繁琐，而且当一些缺陷超过阈值时，能够反映加工设备的问题，若不及时停止，从而造成不良品的提高，造成原料浪费，降低产品质量，这时需要进行停机检查，人工检测方式容易遗漏，降低生产效率，针对现有技术的不足，本发明提供了一种光伏加工产品缺陷检测方法，以解决上述问题。

个人理解

第一步：设备启动并通过相机获取产品图像，将产品图像输入系统中进行处理；
第二步：使用图像处理算法，对产品图像进行边缘提取，提取产品边缘轮廓和产品表面线条信息；利用Canny边缘检测算法，提取光伏加工产品的边缘，这可以获取产品的轮廓信息，为后续的检测提供基础。
第三步：根据产品边缘轮廓和产品表面线条信息特征以及要检测的缺陷类型，确定需要进行的缺陷检测区域；
所述缺陷类型包括垂直度、对齐度、线弓和跳线；
所述缺陷检测区域包括产品边缘轮廓和产品表面；
在需要检测产品边缘轮廓缺陷垂直度和对齐度类型时，提取产品的轮廓信息特征；
在需要检测产品表面线弓和跳线缺陷类型时，提取产品表面线条信息特征；
通过阈值分割方法来确定检测区域，这样可以减少计算量，提高检测效率。
第四步：对于确定的缺陷检测区域，使用图像处理算法，对缺陷进行定位；采用连通区域分析算法，定位出缺陷位置，实现准确快速定位缺陷的位置，为后续的分类提供准确的数据。
第五步：对于定位出的缺陷位置，使用机器学习算法，将缺陷检测区域分类为不同的缺陷类型；不同的缺陷通过组合不同的特征得到特征向量，将缺陷进行分类。
第六步：输出缺陷类型结果至显示屏上。
使用预训练模型提取图像特征，使用FPN融合多尺度特征，使用RPN提取候选框，使用ROIAlign抽取局部特征，使用分类、回归、FCN进行缺陷分类、位置回归以及掩膜信息提取。
最终输出的缺陷分类结果同时使用计算机存储模块进行存储，方便后续进行数据回看。
当最终输出的缺陷分类结果数值超过最大设置阈值时，在显示屏上设置警报功能提供预警和设备停机，方便及时进行检查，减少不良品数量。
检测系统采用独立控制，与设备联机，检测系统未启动时，设备不运行。

扩展阅读

视频课程

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https://edu.csdn.net/course/detail/38771

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测试环境

操作系统：win7 开发环境： VS2019 C++17
或者 操作系统：win10 开发环境： VS2022 C++17
如无特殊说明，本算法用**C++**实现。