石英舟大舟杆的晃动缺陷检测方法及相关装置与流程

本发明涉及视觉检测，具体而言，涉及一种石英舟大舟杆的晃动缺陷检测方法及相关装置。

背景技术：

1、随着太阳能光伏行业的快速发展，光伏电池片的生产量在迅速增加。电池片的生产需要经过一系列复杂的工序，其中扩散和退火是电池片生产过程中的关键阶段，在两个工艺阶段通常会使用石英舟作为电池片的载体。但是在实际生产过程中，由于设备运行不稳定、人员操作不当等因素容易造成石英舟的大舟杆出现晃动的情况，大舟杆用于连接放置电池片的小舟，这样就会导致电池片损坏，影响电池片的良品率。虽然目前有采用人工目测的方式来对石英舟进行检测以对电池片的质量进行管控，但是其花费的时间长、检测效率低，会影响电池片的生产效率。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种石英舟大舟杆的晃动缺陷检测方法及相关装置。

2、为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

3、第一方面，本发明提供一种石英舟大舟杆的晃动缺陷检测方法，所述石英舟大舟杆的晃动缺陷检测方法包括：

4、获取包含待检测石英舟的大舟杆图像，并对所述大舟杆图像按照所述待检测石英舟的小舟排布情况进行分割，得到多个大舟杆局部图像，所述大舟杆局部图像为相邻小舟之间的大舟杆的图像；

5、确定所述大舟杆局部图像中大舟杆局部边缘线的波动程度，并基于所述大舟杆局部边缘线的波动程度确定所述大舟杆局部图像是否为存在晃动缺陷的缺陷图像；

6、在存在所述大舟杆局部图像是缺陷图像的情况下，确定所述待检测石英舟的大舟杆存在晃动缺陷。

7、在可选的实施方式中，所述对所述大舟杆图像按照所述待检测石英舟的小舟排布情况进行分割，得到多个大舟杆局部图像的步骤，包括：

8、对所述大舟杆图像进行二值化操作得到二值化图像，并对所述二值化图像进行形态学操作获得多个待定区域；

9、从全部待定区域中选取符合预设区域范围的每个待定区域，得到多个表示大舟杆的目标区域；

10、基于区域图像转换关系，确定所述目标区域在所述大舟杆图像上的位置，并截取对应的图像获得所述大舟杆局部图像。

11、在可选的实施方式中，在所述确定所述大舟杆局部图像中大舟杆局部边缘线的波动程度的步骤之前，所述石英舟大舟杆的晃动缺陷检测方法还包括：

12、对所述大舟杆局部图像进行边缘检测，获得多个初始边缘像素点；

13、对全部初始边缘像素点进行筛选操作和填补操作，获得多个目标边缘像素点，所述多个目标边缘像素点表示所述大舟杆局部边缘线。

14、在可选的实施方式中，所述确定所述大舟杆局部图像中大舟杆局部边缘线的波动程度的步骤，包括：

15、获取所述大舟杆局部边缘线上每个像素点的位置分布情况；

16、基于所述位置分布情况确定所述大舟杆局部边缘线上的每个像素点是否为波动点，并确定波动点的总数量，所述波动点的总数量表示所述大舟杆局部边缘线的波动程度。

17、在可选的实施方式中，所述获取所述大舟杆局部边缘线上每个像素点的位置分布情况的步骤，包括：

18、将所述大舟杆局部边缘线上的每个像素点分别作为待定像素点；

19、基于所述待定像素点在第一方向的分布，获取所述待定像素点与相邻像素点组中多个像素点在第二方向的多个像素位置关系，所述像素位置关系表示像素点之间的位置关系。

20、在可选的实施方式中，所述基于所述位置分布情况确定所述大舟杆局部边缘线上的每个像素点是否为波动点的步骤，包括：

21、基于每个所述像素位置关系与预设置的标准位置关系，确定所述待定像素点与所述相邻像素点组中每个像素点的位置波动值，得到所述待定像素点对应的波动值数组；

22、获取所述待定像素点对应的波动值数组中的最大值，并将所述最大值与预设的波动阈值进行比较；

23、在所述最大值大于所述波动阈值的情况下，确定所述待定像素点是波动点；

24、在所述最大值小于或者等于所述波动阈值的情况下，确定所述待定像素点非波动点。

25、在可选的实施方式中，所述基于所述大舟杆局部边缘线的波动程度确定所述大舟杆局部图像是否为存在晃动缺陷的缺陷图像的步骤，包括：

26、将所述大舟杆局部图像的波动点的总数量与预设的波动点数量阈值进行比较；

27、若所述大舟杆局部图像的波动点的总数量小于或者等于所述波动点数量阈值，则判定所述大舟杆局部图像非缺陷图像；

28、若所述大舟杆局部图像的波动点的总数量大于所述波动点数量阈值，则判定所述大舟杆局部图像是缺陷图像。

29、第二方面，本发明提供一种石英舟大舟杆的晃动缺陷检测装置，所述石英舟大舟杆的晃动缺陷检测装置包括：

30、获取模块，用于获取包含待检测石英舟的大舟杆图像，并对所述大舟杆图像按照所述待检测石英舟的小舟排布情况进行分割，得到多个大舟杆局部图像，所述大舟杆局部图像为相邻小舟之间的大舟杆的图像；

31、检测模块，用于确定所述大舟杆局部图像中大舟杆局部边缘线的波动程度，并基于所述大舟杆局部边缘线的波动程度确定所述大舟杆局部图像是否为存在晃动缺陷的缺陷图像；

32、在存在所述大舟杆局部图像是缺陷图像的情况下，确定所述待检测石英舟的大舟杆存在晃动缺陷。

33、第三方面，本发明提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现前述实施方式中任一项所述的石英舟大舟杆的晃动缺陷检测方法。

34、第四方面，本发明提供一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现前述实施方式中任一项所述的石英舟大舟杆的晃动缺陷检测方法。

35、本发明提供的石英舟大舟杆的晃动缺陷检测方法及相关装置，该方法包括：首先获取包含待检测石英舟的大舟杆图像，并对大舟杆图像按照待检测石英舟的小舟排布情况进行分割，得到多个大舟杆局部图像，大舟杆局部图像为相邻小舟之间的大舟杆的图像；然后确定大舟杆局部图像中大舟杆局部边缘线的波动程度，并基于大舟杆局部边缘线的波动程度确定大舟杆局部图像是否为存在晃动缺陷的缺陷图像；并且在存在大舟杆局部图像是缺陷图像的情况下，确定待检测石英舟的大舟杆存在晃动缺陷。从而实现了石英舟大舟杆晃动缺陷检测的自动化，有效地避免了漏检的情况，提高了检测效率和准确率。

36、为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

技术特征：

1.一种石英舟大舟杆的晃动缺陷检测方法，其特征在于，所述石英舟大舟杆的晃动缺陷检测方法包括：

2.根据权利要求1所述的石英舟大舟杆的晃动缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述大舟杆图像按照所述待检测石英舟的小舟排布情况进行分割，得到多个大舟杆局部图像的步骤，包括：

3.根据权利要求1所述的石英舟大舟杆的晃动缺陷检测方法，其特征在于，在所述确定所述大舟杆局部图像中大舟杆局部边缘线的波动程度的步骤之前，所述石英舟大舟杆的晃动缺陷检测方法还包括：

4.根据权利要求1所述的石英舟大舟杆的晃动缺陷检测方法，其特征在于，所述确定所述大舟杆局部图像中大舟杆局部边缘线的波动程度的步骤，包括：

5.根据权利要求4所述的石英舟大舟杆的晃动缺陷检测方法，其特征在于，所述获取所述大舟杆局部边缘线上每个像素点的位置分布情况的步骤，包括：

6.根据权利要求5所述的石英舟大舟杆的晃动缺陷检测方法，其特征在于，所述基于所述位置分布情况确定所述大舟杆局部边缘线上的每个像素点是否为波动点的步骤，包括：

7.根据权利要求4所述的石英舟大舟杆的晃动缺陷检测方法，其特征在于，所述基于所述大舟杆局部边缘线的波动程度确定所述大舟杆局部图像是否为存在晃动缺陷的缺陷图像的步骤，包括：

8.一种石英舟大舟杆的晃动缺陷检测装置，其特征在于，所述石英舟大舟杆的晃动缺陷检测装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现权利要求1至7中任一项所述的石英舟大舟杆的晃动缺陷检测方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至7中任一项所述的石英舟大舟杆的晃动缺陷检测方法。

技术总结
本发明涉及视觉检测技术领域，提供一种石英舟大舟杆的晃动缺陷检测方法及相关装置。该方法包括：首先获取包含待检测石英舟的大舟杆图像，并对大舟杆图像按照待检测石英舟的小舟排布情况进行分割，得到多个大舟杆局部图像，大舟杆局部图像为相邻小舟之间的大舟杆的图像；然后确定大舟杆局部图像中大舟杆局部边缘线的波动程度，并基于大舟杆局部边缘线的波动程度确定大舟杆局部图像是否为存在晃动缺陷的缺陷图像；并且在存在大舟杆局部图像是缺陷图像的情况下，确定待检测石英舟的大舟杆存在晃动缺陷。从而实现了石英舟大舟杆晃动缺陷检测的自动化，有效地避免了漏检的情况，提高了检测效率和准确率。

技术研发人员：孙娜,彭智浩,郑军
受保护的技术使用者：聚时科技（深圳）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8