基于dsp機器視覺的太陽能硅片表面檢測裝置及方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面檢測裝置，屬于無損檢測【技術(shù)領(lǐng)域】。包括機器視覺模塊、工控模塊、自動分揀模塊和傳輸帶裝置，機器視覺模塊由第一攝像裝置、第二攝像裝置和DSP板卡連接組成；自動分揀模塊為PLC和并聯(lián)機器人組成；DSP板卡、PLC均與工控模塊連接；第一攝像裝置、并聯(lián)機器人設(shè)置在傳輸帶裝置的上方，第二攝像裝置設(shè)置在傳輸帶裝置的下方。本發(fā)明還公開了一種基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面檢測方法。通過機器視覺模塊來完成圖像采集和分析處理任務(wù)，減輕了工控模塊的負擔，提高檢測速度和分級準確率；采用并聯(lián)機器人實現(xiàn)分揀，提高了分揀效率和準確率。
【專利說明】基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面檢測裝置及方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種太陽能硅片表面檢測裝置及方法，尤其是一種基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面檢測裝置及方法，屬于無損檢測【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]太陽能單晶硅片在大規(guī)模生產(chǎn)中，硅片表面質(zhì)量檢測是重要一環(huán)，硅片的外觀品質(zhì)會直接影響到后續(xù)的太陽能電池片的制作和轉(zhuǎn)換效率等，太陽能硅片是在硅棒上一片一片切割而成的，每片的厚度大約在200um左右。由于切割的厚度非常薄且硅的物理性能又非常脆，所以生產(chǎn)過程中常常產(chǎn)生諸如崩邊、硅落、缺角以及化學(xué)殘留色斑等幾何和表面缺陷；由于硅棒切割前已經(jīng)經(jīng)過預(yù)加工，但如果切割時發(fā)生偏斜則導(dǎo)致切片尺寸的變化；硅棒本身是由單晶硅或者多晶硅生長而來的，晶體之間也存在一定的應(yīng)力，故切割后也很容易產(chǎn)生一些內(nèi)部微裂紋等缺陷，這些微裂紋在初期肉眼無法觀察，但在后道工序中很容易導(dǎo)致碎片；此外，切割過程中由于刀具的問題常常產(chǎn)生有規(guī)律方向的鋸痕，這些鋸痕導(dǎo)致表面的不平整度。為了保證后續(xù)工序的順利展開，必須對硅片太陽能進行檢測分級。
[0003]目前，太陽能硅片檢測分級方法主要包括:(I)、目視檢測法。即由檢驗人員通過手工的方法一片一片進行目視檢驗，太陽能單晶硅片的人工檢驗存在著強度大、效率低、主觀誤差大等諸多缺陷，嚴重在阻礙了太陽能硅片制造業(yè)的發(fā)展壯大。(2)、計算機圖像處理的檢測法。利用CCD攝像頭采集傳輸帶上的太陽能硅片圖像傳送到工控機中進行圖像處理分級，通過分料機構(gòu)實現(xiàn)太陽能硅片的分揀。
[0004]2013年9月4日，中國實用新型CN203178203U公開了一種基于機器視覺的太陽能硅片顏色自動檢測裝置。該裝置通過工控機對采集的圖像進行處理分析，提取圖像的特征信息，并經(jīng)過基于支持向量機與改進的引力搜索算法相結(jié)合的模式識別方法訓(xùn)練和測試后，將硅晶片分類后，由執(zhí)行機構(gòu)控制單軸機器人取出缺陷硅片。該裝置及方法結(jié)構(gòu)簡單，易于維護和操作，滿足檢測要求，但是該設(shè)備獲取的圖像一般需要通過CCD成像、數(shù)據(jù)采集卡、Α/D轉(zhuǎn)換器才能到將數(shù)據(jù)傳送到工控機中，然后通過工控機調(diào)用應(yīng)用程序?qū)?shù)據(jù)進行處理，首先數(shù)據(jù)的傳輸浪費大量時鐘周期，其次是相關(guān)的圖像處理算法都在工控機中執(zhí)行、勢必也會占用大量硬件資源，從而導(dǎo)致太陽能硅片分級實時性不高，降低了太陽能硅片檢測與分級的效率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于克服現(xiàn)有技術(shù)缺陷，提供一種能明顯提高實時性、分級效率和準確率的基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面檢測裝置及方法。
[0006]為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面檢測裝置，包括機器視覺模塊、工控模塊、自動分揀模塊和傳輸帶裝置，所述機器視覺模塊由第一攝像裝置、第二攝像裝置和DSP板卡組成，第一攝像裝置和第二攝像裝置均連接DSP板卡；所述自動分揀模塊為PLC和并聯(lián)機器人組成；所述機器視覺模塊中的DSP板卡、自動分揀模塊中的PLC均與工控模塊連接；所述第一攝像裝置、并聯(lián)機器人設(shè)置在傳輸帶裝置的上方，第二攝像裝置設(shè)置在傳輸帶裝置的下方。
[0007]所述基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面檢測裝置中的攝像裝置由CXD攝像機和照明設(shè)備組成。
[0008]所述基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面檢測裝置中的工控模塊由裝有分級軟件的工控機和顯示設(shè)備組成。
[0009]所述基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面檢測裝置中的并聯(lián)機器人由靜平臺、動平臺和三個互為120度的機械臂并聯(lián)組成；所述三個機械臂分別由主動臂和從動臂連接，主動臂安裝在靜平臺上，分別由3臺旋轉(zhuǎn)電機控制，從動臂上連接動平臺；所述動平臺上安裝末端執(zhí)行器，在末端執(zhí)行器上安裝有真空吸盤。
[0010]所述基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面檢測裝置中的DSP板卡通過工控機上的PCI接口與工控機連接，并置于工控機機箱內(nèi)。
[0011]所述基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面檢測裝置中的工控機通過以太網(wǎng)與PLC連接。
[0012]本發(fā)明還提供了一種基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面質(zhì)量自動檢測分級方法，主要利用上述基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面檢測裝置，具體包括以下步驟:
1)、通過攝像機采集太陽能硅片PAL制式的模擬圖像信號傳輸上給DSP板卡，DSP板卡通過解碼器將模擬信號轉(zhuǎn)換為YUV格式圖像數(shù)據(jù)，存儲在DSP板卡的圖像采集數(shù)據(jù)存儲區(qū)；
2)、對DSP板卡圖像采集數(shù)據(jù)存儲區(qū)中的太陽能硅片YUV格式圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；
3)、利用步驟2)經(jīng)預(yù)處理的太陽能硅片圖像，針對太陽能單晶硅片缺陷的不規(guī)則性，通過八方向Sobel算子進行邊緣檢測，得到的太陽能硅片大?。?br> 4)、對步驟2)經(jīng)預(yù)處理的太陽能硅片圖像采用HSI彩色模型表示表面的顏色，并利用色度值H對硅片表面顏色組成進行分析，計算出太陽能硅片表面色度所占比例來確定太陽能娃片表面品質(zhì)等級；
5)、根據(jù)表面壞損區(qū)域與非壞損區(qū)域的顏色特征差異，利用R分量與G分量在壞損區(qū)域與非壞損區(qū)域交界處的突變，求得可疑壞損點，然后再利用區(qū)域增長法，求出步驟2)經(jīng)預(yù)處理的太陽能硅片圖像整個受損區(qū)域的面積；
6)、DSP板卡將步驟3)、4)、5)所得到的太陽能硅片大小、表面品質(zhì)、缺陷特征參數(shù)通過PCI接口傳輸?shù)焦た貦C中通過分級軟件分級；
7)、分級軟件同時根據(jù)當前太陽能硅片在傳輸帶上的位置信息，判定當前的太陽能硅片應(yīng)該分棟觸發(fā)時，將觸發(fā)信號發(fā)送經(jīng)PLC來控制并聯(lián)機器人執(zhí)行分揀，將當前太陽能硅片抓取到相應(yīng)等級的通道盒中。
[0013]本發(fā)明方法中，所述步驟2)的預(yù)處理過程為:
21)、利用中值濾波的方法對圖像進行平滑濾波，通過自適應(yīng)直方圖均衡化處理后的太陽能硅片圖像；
22)、采用基于閾值的分割法對太陽能硅片圖像進行背景分割處理；
23)、采用輪廓跟蹤的方法進行太陽能硅片邊界提取，從而得到太陽能硅片邊界形狀。
[0014]本發(fā)明的有益效果在于:(I)、本發(fā)明通過機器視覺模塊來完成圖像采集和分析處理任務(wù)，使圖像采集處理過程前置，工控模塊只負責進行人機交互和分級決策，明顯減小了工控模塊的工作負擔，提高了太陽能硅片表面質(zhì)量自動檢測裝置的檢測速度和分級準確率；(2)、本發(fā)明在傳輸帶裝置上采用高速并聯(lián)機器人實現(xiàn)分揀，從而取代了傳統(tǒng)分級通道觸發(fā)方式，提高了對太陽能硅片的分揀效率和準確率。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0015]圖1是本發(fā)明太陽能硅片表面檢測裝置的總體結(jié)構(gòu)圖；
圖2是本發(fā)明太陽能硅片表面檢測裝置的圖像檢測過程示意圖；
圖3是本發(fā)明太陽能硅片表面檢測裝置的氣動控制系統(tǒng)示意圖；
圖4是本發(fā)明太陽能硅片表面檢測裝置的控制結(jié)構(gòu)示意圖；
圖5是本發(fā)明太陽能硅片表面檢測裝置的并聯(lián)機器人結(jié)構(gòu)示意圖；
圖6是本發(fā)明太陽能硅片表面檢測裝置的在線支持向量機示意圖。
【具體實施方式】
[0016]下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面檢測裝置及方法作進一步詳細說明。
[0017]如圖1所示，本發(fā)明基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面檢測裝置包括機器視覺模塊、工控模塊、自動分揀模塊和傳輸帶裝置，機器視覺模塊主要包括CCD攝像機、照明設(shè)備和DSP642板卡組成，其中DSP642板卡其工作主頻可達720MHz，處理能力達5760MIPS，實現(xiàn)了四通路的視頻輸入與一個通路的視頻輸出接口，四通路的視頻輸入接口可以同時完成對四路視頻信號的采集，CCD攝像機和光源箱均兩個，分別配套設(shè)置在傳輸帶裝置的上方和下方，兩個C⑶攝像機通過視頻連線與DSP642板卡相連，用于采集太陽能硅片的圖像和位置信息，并將采集到的太陽能硅片圖像信息傳送到DSP642板卡中通過圖像處理算法提取檢測所需的太陽能硅片表面品質(zhì)特征。工控模塊包括由工控機和顯示設(shè)備，DSP板卡通過工控機的PCI接口與工控機相連接，并且置于工控機機箱中；分級軟件安裝在工控機中，分級軟件分為人機接口和分級控制部分，用戶通過人機接口部分可以配置太陽能硅片的分級參數(shù)；分級軟件的分級控制部分通過PCI總線直接訪問DSP642板卡的寄存器獲取DSP機器視覺處理程序提取的太陽能硅片特征參數(shù)，并根據(jù)這些參數(shù)與用戶配置太陽能硅片的分級參數(shù)比較并分級。自動分揀模塊由PLC和并聯(lián)機器人組成，PLC通過以太網(wǎng)與工控機連接，并聯(lián)機器人安裝在傳輸帶裝置的上方，工控機分級軟件根據(jù)兩個CCD攝像機獲取的太陽能硅片位置信息來控制何時觸發(fā)檢測和分揀；結(jié)合傳輸帶下方的攝像頭判斷太陽能硅片是否已到達并聯(lián)機器人的抓取位置，如果太陽能硅片已經(jīng)到達并聯(lián)機器人的下方位置，則分級軟件會將太陽能硅片的分級觸發(fā)信號通過以太網(wǎng)傳送到PLC，最后由PLC來控制并聯(lián)機器人執(zhí)行分揀，將太陽能硅片抓取到相應(yīng)等級的通道盒中。
[0018]如圖2所示，傳輸帶裝置上下2個CXD攝像機用于采集傳輸帶上太陽能硅片的圖像信息，并將太陽能硅片圖像信息傳送到機器視覺模塊的DSP642板卡的兩個通道中，機器視覺模塊通過一系列的圖像處理算法將太陽能硅片的外部品質(zhì)特征(如大小形狀、表面電性能品質(zhì)和缺陷等)信息提取出來。DSP642板卡通過PCI接口將提取的太陽能硅片表面特征信息提供給安裝在工控機中的分級軟件，分級軟件根據(jù)這些信息和通過人機交互模塊由用戶事先設(shè)置好的太陽能硅片等級信息來判別當前太陽能硅片屬于何等級。另一方面，機器視覺模塊中的2個CCD攝像機分別采集太陽能硅片在傳輸帶上的位置信息提供給分級軟件，分級軟件據(jù)此來決定太陽能硅片何時進行檢測觸發(fā)和何時進行分揀觸發(fā)。當分級軟件判定當前的太陽能硅片應(yīng)該分級觸發(fā)時，將觸發(fā)信號發(fā)送給PLC由PLC來控制并聯(lián)機器人動作，然后并聯(lián)機器人末端的氣動系統(tǒng)控制執(zhí)行機構(gòu)將當前太陽能硅片分揀到相應(yīng)等級的通道盒中。
[0019]如圖3所示，在氣動控制系統(tǒng)中氣源空氣壓縮機產(chǎn)生壓縮空氣，通過一個電磁閥連接到真空發(fā)生器用于產(chǎn)生負壓真空。電磁閥的通斷信號來自PLC控制器的開關(guān)量信號，當并聯(lián)機器人末端的吸盤到達待抓取太陽能硅片表面時，其中一個電磁閥打開，真空發(fā)生器產(chǎn)生真空，吸盤將該硅片吸??；并聯(lián)機器人到達放置指定的等級位置時，真空破壞電磁閥打開，吸盤釋放太陽能硅片。
[0020]如圖4所示，本發(fā)明并聯(lián)機器人它由靜平臺、動平臺和三個互為120度的機械臂并聯(lián)組成，并聯(lián)機器人吊裝在傳輸帶的上方。其中三個機械臂分別由主動臂和從動臂連接，主動機械臂安裝在靜平臺上，分別由3臺旋轉(zhuǎn)電機控制，為了用于太陽能高速分揀場合，在動平臺下方安裝末端執(zhí)行器，在末端執(zhí)行器上安裝有真空吸盤，并聯(lián)機器人下方的位置配備有傳輸帶。
[0021]如圖5所示，在本發(fā)明太陽能硅片表面質(zhì)量自動檢測分級裝置的控制結(jié)構(gòu)中，PLC和控制器為主控單元，進行并聯(lián)機器人的多軸伺服控制和傳輸帶裝置的運動控制；工控機通過控制器和驅(qū)動器來控制傳輸帶裝置中的伺服電機。
[0022]圖6所示，本發(fā)明分級軟件中在線分級支持向量機，其中從圖像預(yù)處理中獲得的太陽能硅片幾何形狀、表面品質(zhì)、缺陷特征樣本中分別取60%的樣本特征作為訓(xùn)練集和40%的樣本特征作為測試集，訓(xùn)練集的樣本設(shè)計為自動更新來修正核函數(shù)參數(shù)和懲罰因子。
[0023]本發(fā)明中，在工控機中的分級軟件中構(gòu)造一個用于缺陷檢測和質(zhì)量分級的在線SVM分類器。傳統(tǒng)的太陽能硅片的圖像分類方法僅僅用訓(xùn)練樣本集合訓(xùn)練分類器，而忽略了測試樣本集合的重要性，測試樣本集合往往包含著更多的分類信息，通過引入在線學(xué)習方法，在線更新支持向量機核函數(shù)參數(shù)和懲罰因子，以減少分級錯誤率，提高分級精度。
[0024]本發(fā)明中在分級軟件中將圖像檢測后的硅片分為4級:A級(優(yōu)等，表面顏色均勻光滑，導(dǎo)電性能好)、B級(合格，導(dǎo)電性能滿足要求)、C級(不合格，硅片表面含有污點需要清洗)、D級(不合格，硅片表面有劃傷、穿孔、缺角、裂紋等)。
[0025]本發(fā)明中基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面質(zhì)量自動檢測分級方法，具體包括以下步驟:
1、通過兩個CXD攝像機采集太陽能硅片PAL制式的模擬圖像信號傳輸上給DSP642板卡，DSP642板卡通過解碼器將模擬信號轉(zhuǎn)換為YUV格式圖像數(shù)據(jù)，存儲在DSP642板卡的圖像采集數(shù)據(jù)存儲區(qū)內(nèi)；
2、通過中值濾波、自適應(yīng)直方圖均衡化、基于閾值的分割法和輪廓跟蹤等方法對DSP642板卡圖像采集數(shù)據(jù)存儲區(qū)中的太陽能硅片YUV格式圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。首先，利用中值濾波的方法對圖像進行平滑濾波，通過自適應(yīng)直方圖均衡化處理后的太陽能硅片圖像；其次，采用基于閾值的分割法對太陽能硅片圖像進行背景分割處理；再次，采用輪廓跟蹤的方法進行太陽能硅片邊界提取，從而得到太陽能硅片邊界形狀。[0026]3、利用步驟2經(jīng)預(yù)處理的太陽能硅片圖像，針對太陽能單晶硅片缺陷的不規(guī)則性，通過八方向Sobel算子進行邊緣檢測，得到的太陽能硅片大小，以提高邊緣檢測的定位精度和連通性；
4、對步驟2經(jīng)預(yù)處理的太陽能硅片圖像采用HSI彩色模型表示表面的顏色，并利用色度值H對硅片表面顏色組成進行分析，計算出太陽能硅片表面色度所占比例來確定太陽能娃片表面品質(zhì)等級；
5、根據(jù)表面壞損區(qū)域與非壞損區(qū)域的顏色特征差異，利用R分量與G分量在壞損區(qū)域與非壞損區(qū)域交界處的突變，求得可疑壞損點，然后再利用區(qū)域增長法，求出步驟2經(jīng)預(yù)處理的太陽能硅片圖像整個受損區(qū)域的面積；
6、DSP642板卡將步驟3、4、5所得到的太陽能硅片大小、表面品質(zhì)、缺陷特征參數(shù)通過PCI接口傳輸?shù)焦た貦C，工控機中的分級軟件通過人機交互模塊由用戶事先設(shè)置好的太陽能硅片等級信息來判別當前太陽能硅片屬于何等級；
7、同時，兩個CCD攝像機將采集到太陽能硅片在傳輸帶上的位置信息提供給分級軟件，當分級軟件判定當前的太陽能硅片應(yīng)該分棟觸發(fā)時，將觸發(fā)信號發(fā)送給PLC，由PLC來控制并聯(lián)機器人動作，然后并聯(lián)機器人末端的氣動系統(tǒng)控制執(zhí)行機構(gòu)將當前太陽能硅片分揀到相應(yīng)等級的通道盒中。
[0027]以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應(yīng)當指出，對于本【技術(shù)領(lǐng)域】的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下還可以做出若干改進，這些改進也應(yīng)視為本發(fā)明的保護范圍。
【權(quán)利要求】
1.一種基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面檢測裝置，其特征在于:包括機器視覺模塊、工控模塊、自動分揀模塊和傳輸帶裝置，所述機器視覺模塊由第一攝像裝置、第二攝像裝置和DSP板卡組成，第一攝像裝置和第二攝像裝置均連接DSP板卡；所述自動分揀模塊為PLC和并聯(lián)機器人組成；所述機器視覺模塊中的DSP板卡、自動分揀模塊中的PLC均與工控模塊連接；所述第一攝像裝置、并聯(lián)機器人設(shè)置在傳輸帶裝置的上方，第二攝像裝置設(shè)置在傳輸帶裝置的下方。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面檢測裝置，其特征在于:所述攝像裝置由CXD攝像機和照明設(shè)備組成。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面檢測裝置，其特征在于:所述工控模塊由裝有分級軟件的工控機和顯示設(shè)備組成。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面檢測裝置，其特征在于:所述并聯(lián)機器人由靜平臺、動平臺和三個互為120度的機械臂并聯(lián)組成；所述三個機械臂分別由主動臂和從動臂連接，主動臂安裝在靜平臺上，分別由3臺旋轉(zhuǎn)電機控制，從動臂上連接動平臺；所述動平臺上安裝末端執(zhí)行器，在末端執(zhí)行器上安裝有真空吸盤。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面檢測裝置，其特征在于:所述DSP板卡通過工控機上的PCI接口與工控機連接，并置于工控機機箱內(nèi)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面檢測裝置，其特征在于:所述工控機通過以太網(wǎng)與PLC連接。
7.一種基于DSP機器視 覺的太陽能硅片表面檢測方法，其特征在于，主要利用權(quán)利要求I至6任一項所述的基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面檢測裝置，具體包括以下步驟: 1)、通過攝像機采集太陽能硅片PAL制式的模擬圖像信號傳輸上給DSP板卡，DSP板卡通過解碼器將模擬信號轉(zhuǎn)換為YUV格式圖像數(shù)據(jù)，存儲在DSP板卡的圖像采集數(shù)據(jù)存儲區(qū)； 2)、對DSP板卡圖像采集數(shù)據(jù)存儲區(qū)中的太陽能硅片YUV格式圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理； 3)、利用步驟2)經(jīng)預(yù)處理的太陽能硅片圖像，針對太陽能單晶硅片缺陷的不規(guī)則性，通過八方向Sobel算子進行邊緣檢測，得到的太陽能硅片大??； 4)、對步驟2)經(jīng)預(yù)處理的太陽能硅片圖像采用HSI彩色模型表示表面的顏色，并利用色度值H對硅片表面顏色組成進行分析，計算出太陽能硅片表面色度所占比例來確定太陽能娃片表面品質(zhì)等級； 5)、根據(jù)表面壞損區(qū)域與非壞損區(qū)域的顏色特征差異，利用R分量與G分量在壞損區(qū)域與非壞損區(qū)域交界處的突變，求得可疑壞損點，然后再利用區(qū)域增長法，求出步驟2)經(jīng)預(yù)處理的太陽能硅片圖像整個受損區(qū)域的面積； 6)、DSP板卡將步驟3)、4)、5)所得到的太陽能硅片大小、表面品質(zhì)、缺陷特征參數(shù)通過PCI接口傳輸?shù)焦た貦C中通過分級軟件分級； 7)、分級軟件同時根據(jù)當前太陽能硅片在傳輸帶上的位置信息，判定當前的太陽能硅片應(yīng)該分棟觸發(fā)時，將觸發(fā)信號發(fā)送經(jīng)PLC來控制并聯(lián)機器人執(zhí)行分揀，將當前太陽能硅片抓取到相應(yīng)等級的通道盒中。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于DSP機器視覺的太陽能硅片表面檢測方法，其特征在于所述步驟2)的預(yù)處理過程為:21)、利用中值濾波的方法對圖像進行平滑濾波，通過自適應(yīng)直方圖均衡化處理后的太陽能硅片圖像； 22)、采用基于閾值的分割法對太陽能硅片圖像進行背景分割處理； 23)、采用輪廓跟蹤的方法進行太陽能硅片邊界提取，從而得到太陽能硅片邊界形狀。
【文檔編號】B07C5/34GK103831253SQ201410053411
【公開日】2014年6月4日 申請日期:2014年2月17日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月17日
【發(fā)明者】王從慶, 李飛, 叢楚瀅, 陳磊, 周鑫 申請人:南京航空航天大學(xué)