CN117525192B - 基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法、***和装置 - Google Patents
基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法、***和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117525192B CN117525192B CN202410022967.3A CN202410022967A CN117525192B CN 117525192 B CN117525192 B CN 117525192B CN 202410022967 A CN202410022967 A CN 202410022967A CN 117525192 B CN117525192 B CN 117525192B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- glued
- glass panel
- image information
- data
- determining
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000004026 adhesive bonding Methods 0.000 title claims abstract description 81
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 50
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 title claims abstract description 23
- 239000011521 glass Substances 0.000 claims abstract description 145
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 116
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims abstract description 96
- 239000003292 glue Substances 0.000 claims abstract description 50
- 238000001931 thermography Methods 0.000 claims abstract description 47
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 claims description 18
- 238000000576 coating method Methods 0.000 claims description 18
- 238000005452 bending Methods 0.000 claims description 12
- 238000004886 process control Methods 0.000 claims description 6
- 238000011179 visual inspection Methods 0.000 claims description 6
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 4
- 238000003892 spreading Methods 0.000 claims description 4
- 230000007480 spreading Effects 0.000 claims description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims 2
- 238000002372 labelling Methods 0.000 claims 1
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 9
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L31/00—Semiconductor devices sensitive to infrared radiation, light, electromagnetic radiation of shorter wavelength or corpuscular radiation and specially adapted either for the conversion of the energy of such radiation into electrical energy or for the control of electrical energy by such radiation; Processes or apparatus specially adapted for the manufacture or treatment thereof or of parts thereof; Details thereof
- H01L31/04—Semiconductor devices sensitive to infrared radiation, light, electromagnetic radiation of shorter wavelength or corpuscular radiation and specially adapted either for the conversion of the energy of such radiation into electrical energy or for the control of electrical energy by such radiation; Processes or apparatus specially adapted for the manufacture or treatment thereof or of parts thereof; Details thereof adapted as photovoltaic [PV] conversion devices
- H01L31/042—PV modules or arrays of single PV cells
- H01L31/048—Encapsulation of modules
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B05—SPRAYING OR ATOMISING IN GENERAL; APPLYING FLUENT MATERIALS TO SURFACES, IN GENERAL
- B05C—APPARATUS FOR APPLYING FLUENT MATERIALS TO SURFACES, IN GENERAL
- B05C11/00—Component parts, details or accessories not specifically provided for in groups B05C1/00 - B05C9/00
- B05C11/10—Storage, supply or control of liquid or other fluent material; Recovery of excess liquid or other fluent material
- B05C11/1002—Means for controlling supply, i.e. flow or pressure, of liquid or other fluent material to the applying apparatus, e.g. valves
- B05C11/1015—Means for controlling supply, i.e. flow or pressure, of liquid or other fluent material to the applying apparatus, e.g. valves responsive to a conditions of ambient medium or target, e.g. humidity, temperature ; responsive to position or movement of the coating head relative to the target
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
- H01L22/10—Measuring as part of the manufacturing process
- H01L22/12—Measuring as part of the manufacturing process for structural parameters, e.g. thickness, line width, refractive index, temperature, warp, bond strength, defects, optical inspection, electrical measurement of structural dimensions, metallurgic measurement of diffusions
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
- H01L22/20—Sequence of activities consisting of a plurality of measurements, corrections, marking or sorting steps
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
本发明公开了基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法、***和装置，属于视觉检测技术领域，其中，方法包括：获取待涂胶玻璃面板的第一图像信息，并根据第一图像信息确定待涂胶玻璃面板的热成像数据；获取待涂胶玻璃面板的第二图像信息，并根据第二图像信息确定待涂胶玻璃面板的第一缺陷数据；获取待涂胶玻璃面板的第三图像信息，并根据第三图像信息确定待涂胶玻璃面板的第二缺陷数据；基于热成像数据、第一缺陷数据和第二缺陷数据，确定胶水涂覆方案。本申请基于视觉检测对待涂胶玻璃面板进行凸点和凹点异常点检测，并基于检测结果优化涂胶工艺，确保一次涂胶成膜，提高涂胶粘接的稳定性。
Description
技术领域
本申请涉及视觉检测技术领域，更具体的，涉及基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法、***和装置。
背景技术
太阳能电池板组件在生产过程中,所有太阳能电池片都贴装于模板上后,需要将玻璃盖板贴装在电池片上,在贴敷玻璃盖板前需要在玻璃板上进行胶水的涂覆。
现有技术中,随着自动化的发展,在玻璃盖板上涂胶的步骤通过自动化设备代替了人工涂胶。但是，玻璃盖板在进入涂胶区域时,由于玻璃盖板表面的缺陷，存在凹凸不平区域，使得固定工艺的涂胶厚度会导致玻璃盖板某些区域涂胶后的粘接强度不同，甚至会在使用中导致位置偏移和脱落，影响光伏板的稳定使用和发电效率。
因此，如何在光伏涂胶过程中进行加工工艺的优化，特别是出胶工艺进行控制，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
鉴于上述问题，本发明的目的是提供基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法、***和装置，基于视觉检测对待涂胶玻璃面板进行凸点和凹点异常点检测，并基于检测结果优化涂胶工艺，确保一次涂胶成膜，提高涂胶粘接的稳定性。
本发明第一方面提供了基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法，包括：
获取待涂胶玻璃面板的第一图像信息，并根据所述第一图像信息确定所述待涂胶玻璃面板的热成像数据；
获取待涂胶玻璃面板的第二图像信息，并根据所述第二图像信息确定所述待涂胶玻璃面板的第一缺陷数据；
获取待涂胶玻璃面板的第三图像信息，并根据所述第三图像信息确定所述待涂胶玻璃面板的第二缺陷数据；
基于所述热成像数据、第一缺陷数据和第二缺陷数据，确定胶水涂覆方案。
优选的，其中，获取待涂胶玻璃面板的第一图像信息，并根据所述第一图像信息确定所述待涂胶玻璃面板的热成像数据，包括：
获取所述待涂胶玻璃面板的第一图像信息，并基于所述第一图像信息的任意相邻两边分别作为X轴和Y轴建立坐标系；
将第一图像信息转换为热成像图像；
基于所述热成像图像划定所述待涂胶玻璃面板的等温线，确定温度最高点和温度最低点的坐标；
将所述温度最高点和温度最低点标注为异常点，确定所述待涂胶玻璃面板的热成像数据。
优选的，其中，获取待涂胶玻璃面板的第二图像信息，并根据所述第二图像信息确定所述待涂胶玻璃面板的第一缺陷数据，包括：
获取所述待涂胶玻璃面板的至少第一横向截面图像和第二横向截面图像；
根据获得的所述异常点坐标，在所述第一横向截面图像和第二横向截面图像上标注所述异常点；
确定所述异常点是否凸出所述待涂胶玻璃面板平面，并当所述异常点凸出所述待涂胶玻璃面板平面时，确定所述异常点为凸点异常点；
获取所述凸点异常点的高度数据确定第一缺陷数据。
优选的，其中，获取所述凸点异常点的高度数据确定第一缺陷数据，包括：
获取所述凸点异常点及周围区域在第一横向截面图像上的第一高度数据；
获取所述凸点异常点及周围区域在第二横向截面图像上的第二高度数据；
结合所述第一高度数据和第二高度数据，并基于所述热成像图像划定的所述待涂胶玻璃面板的等温线，勾勒所述凸点异常点及周围区域图像作为第一缺陷数据。
优选的，其中，获取待涂胶玻璃面板的第三图像信息，并根据所述第三图像信息确定所述待涂胶玻璃面板的第二缺陷数据，包括：
获取第一入射光照射在所述待涂胶玻璃面板上的反射图像为第三图像信息；
基于确定的所述凸点异常点，剩余异常点划为凹点异常点；
在所述第三图像信息上标注所述凹点异常点，并基于凹点缺陷模型确定第二缺陷数据。
优选的，其中，在所述第三图像信息上标注所述凹点异常点，并基于凹点缺陷模型确定第二缺陷数据，包括：
基于机器学习确定所述待涂胶玻璃面板在所述第三图像信息上的反射弯折率和凹点深度值的关系，形成深度查找表；
获取所述凹点异常点在所述第三图像上的反射弯折率，基于深度查找表，确定所述凹点异常点及周围区域的坐标对应的深度值；
基于获得的所述凹点异常点及周围区域的坐标对应的深度值，勾勒所述凹点异常点及周围区域图像作为第二缺陷数据。
优选的，还包括：
获取所述凸点异常点的高度值；
比较所述凸点异常点的高度值和预设涂胶厚度阈值；
当所述凸点异常点的高度值大于预设涂胶厚度阈值时，判定待涂胶玻璃面板不合格。
优选的，其中，基于所述热成像数据、第一缺陷数据和第二缺陷数据，确定胶水涂覆方案，包括：
基于所述热成像数据，调整涂覆出胶温度；
基于所述第一缺陷数据和第二缺陷数据，确定涂胶出胶量。
本发明第二方面提供了基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制***，应用于如上所述的基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法，包括：
第一数据获取模块，用于获取待涂胶玻璃面板的第一图像信息，并根据所述第一图像信息确定所述待涂胶玻璃面板的热成像数据；
第二数据获取模块，用于获取待涂胶玻璃面板的第二图像信息，并根据所述第二图像信息确定所述待涂胶玻璃面板的第一缺陷数据；
第三数据获取模块，用于获取待涂胶玻璃面板的第三图像信息，并根据所述第三图像信息确定所述待涂胶玻璃面板的第二缺陷数据；
涂胶确定模块，用于基于所述热成像数据、第一缺陷数据和第二缺陷数据，确定胶水涂覆方案。
本发明第三方面提供了基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制装置，应用于涂胶装置上，所述涂胶装置上设有涂胶头，还包括涂胶控制器，所述涂胶控制器内嵌基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法的程序代码，所述涂胶控制器用于调用所述程序代码，以执行如上所述的方法。
本发明公开了基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法、***和装置，其中，方法包括：获取待涂胶玻璃面板的第一图像信息，并根据第一图像信息确定待涂胶玻璃面板的热成像数据；获取待涂胶玻璃面板的第二图像信息，并根据第二图像信息确定待涂胶玻璃面板的第一缺陷数据；获取待涂胶玻璃面板的第三图像信息，并根据第三图像信息确定待涂胶玻璃面板的第二缺陷数据；基于热成像数据、第一缺陷数据和第二缺陷数据，确定胶水涂覆方案。本申请基于视觉检测对待涂胶玻璃面板进行凸点和凹点异常点检测，并基于检测结果优化涂胶工艺，确保一次涂胶成膜，提高涂胶粘接的稳定性。
附图说明
图1示出了本发明基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法流程图；
图2示出了本发明获取待涂胶玻璃面板热成像数据的流程图；
图3示出了本发明获取待涂胶玻璃面板第一缺陷数据的流程图；
图4示出了本发明获取待涂胶玻璃面板第二缺陷数据的流程图；
图5示出了本发明确定胶水涂覆方案的流程图；
图6示出了本发明基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制***框图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
现有技术中，在进行光伏板生产过程时，需要对玻璃面板进行涂胶处理，但是现有待涂胶玻璃面板上可能存在的凸起或凹陷等缺陷影响到最终光伏板的性能，为了解决本申请背景技术中存在的相关技术问题，本发明第一方面提供了基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法，以期在进行涂胶之前对玻璃面板进行视觉检测，并可根据检测到的缺陷通过调整涂胶控制方案来弥补缺陷，提高光伏板涂胶粘接的稳定性。具体的，如图1所示的，包括如下步骤：
步骤100，其中，获取待涂胶玻璃面板的第一图像信息，并根据第一图像信息确定待涂胶玻璃面板的热成像数据；
步骤200，其中，获取待涂胶玻璃面板的第二图像信息，并根据第二图像信息确定待涂胶玻璃面板的第一缺陷数据；
步骤300，其中，获取待涂胶玻璃面板的第三图像信息，并根据第三图像信息确定待涂胶玻璃面板的第二缺陷数据；
步骤400，其中，基于热成像数据、第一缺陷数据和第二缺陷数据，确定胶水涂覆方案。
基于上述步骤，本申请实施例提供的基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法，用于对玻璃面板进行涂胶处理，从而方便其他玻璃面板的粘贴并形成光伏板。具体的，通过热成像相机拍摄得到待涂胶玻璃面板的第一图像信息、通过CCD相机拍摄得到待涂胶玻璃面板的第二图像信息和通过CCD相机拍摄得到待涂胶玻璃面板的第三图像信息，进而通过第一图像信息、第二图像信息和第三图像信息分别获得待涂胶玻璃面板的热成像数据、第一缺陷数据和第二缺陷数据，并基于热成像数据、第一缺陷数据和第二缺陷数据，确定胶水涂覆方案。此实施例中的胶水涂覆方案主要在于控制出胶头的出胶温度、单位出胶量、出胶厚度等，以期实现待涂胶玻璃面板上胶水厚度均匀，确保一次涂胶成膜，提高涂胶粘接的稳定性。基于上述步骤100，其中，获取待涂胶玻璃面板的第一图像信息，并根据第一图像信息确定待涂胶玻璃面板的热成像数据，如图2所示的，包括以下步骤：
步骤101，获取待涂胶玻璃面板的第一图像信息，并基于第一图像信息的任意相邻两边分别作为X轴和Y轴建立坐标系。首先通过热成像相机对进入到涂胶工位的待涂胶玻璃面板进行拍摄得到第一图像，同时获得第一图像四边的长度和宽度数据，形成第一图像信息，然后基于确定的第一图像信息，选择第一图像信息中的任意一个角作为原点，与原点相接并垂直的两个边分别作为X轴和Y轴建立坐标系，并使得第一图像信息处在第一象限中。
步骤102，将第一图像信息转换为热成像图像，基于上述热成像相机拍摄的第一图像，其转换为热成像图像，如果待涂胶玻璃面板上存在如凹陷或凸出的缺陷区域，则热成像图像为非均匀的图像。
步骤103，基于热成像图像划定待涂胶玻璃面板的等温线，确定温度最高点和温度最低点的坐标。具体的，上述步骤102中已经获得热成像图像，在此步骤中基于热成像图像划定等温线，因此，通过等温线的划定过程，就能够确定温度最高点和温度最低点。可以确定的是，待涂胶玻璃面板上大部分区域在热成像图像上都是均匀分布的，温度最高点和温度最低点则可能是凸出点或凹陷点位。
步骤104，将温度最高点和温度最低点标注为异常点，确定待涂胶玻璃面板的热成像数据。
通过上述步骤，基于热成像图像确定了热成像数据，并标注了异常点，因此，控制***可基于异常点的信息优化涂胶方案，实现均匀涂胶。基于上述步骤100，已经确定了待涂胶玻璃面板上的异常点信息，其中，异常点可能为凸点，也可能为凹陷点，因此，需要进一步确定异常点为凸点还是凹陷点，从而在凸点时控制出胶量减少，并在凹陷点时控制出胶量增加，以期实现一次均匀成膜，不需要进行二次修补。
为了对异常点进行鉴定具体为凸点或凹陷点，进一步的，在步骤200中，获取待涂胶玻璃面板的第二图像信息，并根据第二图像信息确定待涂胶玻璃面板的第一缺陷数据，如图3所示的，包括以下步骤：
步骤201，获取待涂胶玻璃面板的至少第一横向截面图像和第二横向截面图像；本步骤201中，通过CCD相机从待涂胶玻璃面板的侧边进行拍摄，具体的，为了更好的实现对待涂胶玻璃面板上缺陷的识别，至少从两个相邻的侧面进行拍摄，得到第一横向截面图像和第二横向截面图像，从第一横向截面图像和第二横向截面图像中，可以看到待涂胶玻璃面板上的突点。当然，为了更好的实现对待涂胶玻璃面板上异常点的识别，从待涂胶玻璃面板的四边进行拍摄，进一步获得第三横向截面图像和第四横向截面图像。
步骤202，根据获得的异常点坐标，在第一横向截面图像和第二横向截面图像上标注异常点；在步骤104中，已经确定了待涂胶玻璃面板上的异常点坐标，并将上述异常点根据坐标标注在第一横向截面图像和第二横向截面图像上，可以从第一横向截面图像和第二横向截面图像上看到哪些异常点为凸点。当然为了更好的识别异常点，同时可在上述第三横向截面图像和第四横向截面图像上标注异常点，并进一步的对上述4个图像上的异常点进行比对，并在识别到第一横向截面图像和第二横向截面图像标注的异常点为相同异常点时，可通过相同颜色进行标注，从而与其他异常点进行区分。
步骤203，确定异常点是否凸出待涂胶玻璃面板平面，并当异常点凸出待涂胶玻璃面板平面时，确定异常点为凸点异常点；基于上述步骤202中已经对异常点进行了标注，因此，在此步骤中，可通过第一横向截面图像和第二横向截面图像上的异常点标注，来识别哪些异常点凸出待涂胶玻璃面板的平面，因此确定为凸点异常点。如上的，当确定为凸点异常点后，那么在进行涂胶控制时，就需要根据凸点异常点的高度数据和周围区域的大小进行除胶厚度的调整。
步骤204，获取凸点异常点的高度数据确定第一缺陷数据，并在涂胶时，可根据第一缺陷数据对涂胶方案进行优化，确保涂胶一次成膜，并保证涂胶后稳定性。其中，获取凸点异常点的高度数据确定第一缺陷数据，包括如下的步骤：
获取凸点异常点及周围区域在第一横向截面图像上的第一高度数据；通过CCD相机拍摄的第一横向截面图像，可以确定上述步骤中凸点异常点的高度数据，同时凸点异常点周围区域的高度沿两侧延伸方向逐渐变小，并与待涂胶玻璃面板的表面平齐，从而将上述数据确定为第一高度数据。
获取凸点异常点及周围区域在第二横向截面图像上的第二高度数据；通过CCD相机拍摄的第二横向截面图像，可以确定上述步骤中凸点异常点的高度数据，同时凸点异常点周围区域的高度沿两侧延伸方向逐渐变小，并与待涂胶玻璃面板的表面平齐，从而将上述数据确定为第二高度数据。
因此，通过上述步骤，就能够确定同一个凸点异常点在四个延伸方向上的高度数据。
同时，结合第一高度数据和第二高度数据，并基于热成像图像划定的待涂胶玻璃面板的等温线，勾勒凸点异常点及周围区域图像作为第一缺陷数据。
如选取凸点异常点A，获取凸点异常点A的第一缺陷数据，具体的：
通过第一高度数据上确定的凸点异常点A的左侧延伸方向上的其中第一点的坐标高度值为H1，通过第一高度数据上确定的凸点异常点A的右侧延伸方向上的其中第二点的坐标高度值为H2；
通过第二高度数据上确定的凸点异常点A的左侧延伸方向上的其中第三点的坐标高度值为H3，通过第二高度数据上确定的凸点异常点A的右侧延伸方向上的其中第四点的坐标高度值为H4；
且上述各点为同一等温线上的点，那么通过插值运算获得第一点和第三点之间的第一间隔点的高度值，同样的，通过插值运算获得第二点和第三点之间的第二间隔点的高度值，通过插值运算获得第二点和第四点之间的第三间隔点的高度值，通过差值运算获得第四点和第一点之间的第四间隔点的高度值；
进一步依次串联等温线上的第一点、第一间隔点、第三点、第二间隔点、第二点、第三间隔点、第四点、第四间隔点和第一点，从而勾勒了同一等温线上不同高度的各点；
重复上述步骤，能够获得以凸点异常点为中心，多个等温线上的高度数据，进一步勾勒凸点异常点及周围区域图像作为第一缺陷数据。
如上的，为了避免出现错误（如异常点遮挡等）和更高的准确性，可通过添加第三横向截面图像的第三高度数据和第四横向截面图像的第四高度数据，与第一高度数据和第二高度数据进行结合，剔除错误数据，保证准确性。
同时，在上述步骤中，也需要对待涂胶玻璃面板上凸点异常点的高度进行测量，避免残次品玻璃继续加工，具体还包括：
获取凸点异常点的高度值；如上述步骤204中已经获得。
比较凸点异常点的高度值和预设涂胶厚度阈值；根据行业规则，预设涂胶厚度阈值，通过比较凸点异常点的高度值和预设涂胶厚度阈值，来确定凸点异常点的高度值是否超出了规定的涂胶厚度值。具体的：
当凸点异常点的高度值小于预设涂胶厚度阈值时，判定待涂胶玻璃面板合格，继续进行涂胶加工。
当凸点异常点的高度值大于预设涂胶厚度阈值时，判定待涂胶玻璃面板不合格，将此待涂胶玻璃面板替换为合格的玻璃面板再行加工。
如上步骤中，已经确定了凸点异常点的第一缺陷数据，并在涂胶过程中优化涂胶控制方案。其中步骤300中，获取待涂胶玻璃面板的第三图像信息，并根据第三图像信息确定待涂胶玻璃面板的第二缺陷数据，如图4所示的，包括如下步骤：
步骤301，获取第一入射光照射在待涂胶玻璃面板上的反射图像为第三图像信息；具体的，通过引入与待涂胶玻璃面板成一定角度的光源对待涂胶玻璃板进行照射，形成的反光图像记为第三图像信息。
步骤302，基于确定的凸点异常点，剩余异常点划为凹点异常点；一般的，异常点主要为凸点异常点和凹点异常点，当通过步骤200已经确定了异常点中的凸点异常点，那么剩余的异常点就为凹点异常点。
步骤303，在第三图像信息上标注凹点异常点，并基于凹点缺陷模型确定第二缺陷数据。此步骤中，主要是根据凹点缺陷模型确定第二缺陷数据，主要为凹陷数据。
步骤303，其中，在第三图像信息上标注凹点异常点，并基于凹点缺陷模型确定第二缺陷数据，包括如下具体的步骤：
基于机器学习确定待涂胶玻璃面板在第三图像信息上的反射弯折率和凹点深度值的关系，形成深度查找表；此步骤中，将多个测定的反射弯折率和对应测量的凹点深度值作为输入项，输入机器学习模型中进行学习训练，获得凹点缺陷模型，并形成深度查找表，此深度查找表中的深度数据与反射弯折率相互对应。需要说明的是，反射弯折率为当条形光源照射在待涂胶玻璃面板上，在凹点异常点周围产生弯折，弯折大小记为反射弯折率。
获取凹点异常点在第三图像上的反射弯折率，基于深度查找表，确定凹点异常点及周围区域的坐标对应的深度值；从而类似上述凸点异常点A的步骤，获得凹点异常点的高度数据等。
基于获得的凹点异常点及周围区域的坐标对应的深度值，勾勒凹点异常点及周围区域图像作为第二缺陷数据。此步骤可按照类似上述凸点异常点A的步骤，获得凹点异常点的高度数据，从而形成第二缺陷数据。上述步骤已经明确，在此不再赘述。
其中，步骤400中，基于热成像数据、第一缺陷数据和第二缺陷数据，确定胶水涂覆方案，如图5所示的，包括如下步骤：
步骤401，基于热成像数据，调整涂覆出胶温度；在具体涂胶前，通过热成像数据能够获得待涂胶玻璃面板的整体温度值，由于涂胶加工过程中需要进行预固化后再行烘烤，因此，可根据待涂胶玻璃面板的温度来微调涂覆出胶温度。具体的，当待涂胶玻璃面板的温度较高时，则适当降低出胶温度，而当待涂胶玻璃面板的温度较低时，则适当提高出胶温度。
步骤402，基于第一缺陷数据和第二缺陷数据，确定涂胶出胶量。通过上述步骤已经确定了凸点异常点的第一缺陷数据和凹点异常点的第二缺陷数据，因此，在涂胶过程中，基于第一缺陷数据调整在凸点异常点的出胶量，基于第二缺陷数据调整在凹点异常点的出胶量。具体的，在凸点异常点处适当降低出胶量，在凹点异常点处适当提高出胶量，以期经过一次成膜，达到平整效果，不用二次修补。因此，通过上述步骤实现对涂胶加工控制，提高了光伏板的质量一致性，保证了光伏板使用的效果稳定性。
本发明第二方面提供了基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制***，应用于如上的基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法，如图6所示的，包括：
第一数据获取模块500，用于获取待涂胶玻璃面板的第一图像信息，并根据第一图像信息确定待涂胶玻璃面板的热成像数据；
第二数据获取模块600，用于获取待涂胶玻璃面板的第二图像信息，并根据第二图像信息确定待涂胶玻璃面板的第一缺陷数据；
第三数据获取模块700，用于获取待涂胶玻璃面板的第三图像信息，并根据第三图像信息确定待涂胶玻璃面板的第二缺陷数据；
涂胶确定模块800，用于基于热成像数据、第一缺陷数据和第二缺陷数据，确定胶水涂覆方案。
本发明第三方面提供了基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制装置，应用于涂胶装置上，涂胶装置上设有涂胶头，还包括涂胶控制器，涂胶控制器内嵌基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法的程序代码，涂胶控制器用于调用程序代码，以执行如上的方法。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
Claims (7)
1.基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法，其特征在于，包括：
获取待涂胶玻璃面板的第一图像信息，并根据所述第一图像信息确定所述待涂胶玻璃面板的热成像数据；
获取待涂胶玻璃面板的第二图像信息，并根据所述第二图像信息确定所述待涂胶玻璃面板的第一缺陷数据；
获取待涂胶玻璃面板的第三图像信息，并根据所述第三图像信息确定所述待涂胶玻璃面板的第二缺陷数据；
基于所述热成像数据、第一缺陷数据和第二缺陷数据，确定胶水涂覆方案；
其中，获取待涂胶玻璃面板的第一图像信息，并根据所述第一图像信息确定所述待涂胶玻璃面板的热成像数据，包括：
获取所述待涂胶玻璃面板的第一图像信息，并基于所述第一图像信息的任意相邻两边分别作为X轴和Y轴建立坐标系；
将第一图像信息转换为热成像图像；
基于所述热成像图像划定所述待涂胶玻璃面板的等温线，确定温度最高点和温度最低点的坐标；
将所述温度最高点和温度最低点标注为异常点，确定所述待涂胶玻璃面板的热成像数据；
其中，获取待涂胶玻璃面板的第二图像信息，并根据所述第二图像信息确定所述待涂胶玻璃面板的第一缺陷数据，包括：
获取所述待涂胶玻璃面板的至少第一横向截面图像和第二横向截面图像；
根据获得的所述异常点坐标，在所述第一横向截面图像和第二横向截面图像上标注所述异常点；
确定所述异常点是否凸出所述待涂胶玻璃面板平面，并当所述异常点凸出所述待涂胶玻璃面板平面时，确定所述异常点为凸点异常点；
获取所述凸点异常点的高度数据确定第一缺陷数据；
其中，获取待涂胶玻璃面板的第三图像信息，并根据所述第三图像信息确定所述待涂胶玻璃面板的第二缺陷数据，包括：
获取第一入射光照射在所述待涂胶玻璃面板上的反射图像为第三图像信息；
基于确定的所述凸点异常点，剩余异常点划为凹点异常点；
在所述第三图像信息上标注所述凹点异常点，并基于凹点缺陷模型确定第二缺陷数据。
2.如权利要求1所述的基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法，其特征在于，其中，获取所述凸点异常点的高度数据确定第一缺陷数据，包括：
获取所述凸点异常点及周围区域在第一横向截面图像上的第一高度数据；
获取所述凸点异常点及周围区域在第二横向截面图像上的第二高度数据；
结合所述第一高度数据和第二高度数据，并基于所述热成像图像划定的所述待涂胶玻璃面板的等温线，勾勒所述凸点异常点及周围区域图像作为第一缺陷数据。
3.如权利要求1所述的基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法，其特征在于，其中，在所述第三图像信息上标注所述凹点异常点，并基于凹点缺陷模型确定第二缺陷数据，包括：
基于机器学习确定所述待涂胶玻璃面板在所述第三图像信息上的反射弯折率和凹点深度值的关系，形成深度查找表；
获取所述凹点异常点在所述第三图像上的反射弯折率，基于深度查找表，确定所述凹点异常点及周围区域的坐标对应的深度值；
基于获得的所述凹点异常点及周围区域的坐标对应的深度值，勾勒所述凹点异常点及周围区域图像作为第二缺陷数据。
4.如权利要求2所述的基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法，其特征在于，还包括：
获取所述凸点异常点的高度值；
比较所述凸点异常点的高度值和预设涂胶厚度阈值；
当所述凸点异常点的高度值大于预设涂胶厚度阈值时，判定待涂胶玻璃面板不合格。
5.如权利要求1至4中任一项所述的基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法，其特征在于，其中，基于所述热成像数据、第一缺陷数据和第二缺陷数据，确定胶水涂覆方案，包括：
基于所述热成像数据，调整涂覆出胶温度；
基于所述第一缺陷数据和第二缺陷数据，确定涂胶出胶量。
6.基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制***，应用于如权利要求1所述的基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法，其特征在于，包括：
第一数据获取模块，用于获取待涂胶玻璃面板的第一图像信息，并根据所述第一图像信息确定所述待涂胶玻璃面板的热成像数据；
第二数据获取模块，用于获取待涂胶玻璃面板的第二图像信息，并根据所述第二图像信息确定所述待涂胶玻璃面板的第一缺陷数据；
第三数据获取模块，用于获取待涂胶玻璃面板的第三图像信息，并根据所述第三图像信息确定所述待涂胶玻璃面板的第二缺陷数据；
涂胶确定模块，用于基于所述热成像数据、第一缺陷数据和第二缺陷数据，确定胶水涂覆方案。
7.基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制装置，应用于涂胶装置上，所述涂胶装置上设有涂胶头，其特征在于，还包括涂胶控制器，所述涂胶控制器内嵌基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法的程序代码，所述涂胶控制器用于调用所述程序代码，以执行如权利要求1至5任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410022967.3A CN117525192B (zh) | 2024-01-08 | 2024-01-08 | 基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法、***和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410022967.3A CN117525192B (zh) | 2024-01-08 | 2024-01-08 | 基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法、***和装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117525192A CN117525192A (zh) | 2024-02-06 |
| CN117525192B true CN117525192B (zh) | 2024-03-15 |
Family
ID=89757097
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410022967.3A Active CN117525192B (zh) | 2024-01-08 | 2024-01-08 | 基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法、***和装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117525192B (zh) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000206050A (ja) * | 1999-01-13 | 2000-07-28 | Nikon Corp | 表面検査方法及び装置 |
| CN1705094A (zh) * | 2004-06-01 | 2005-12-07 | 松下电器产业株式会社 | Ic零件的突起检查装置和突起检查方法、其突起形成方法 |
| CN104359915A (zh) * | 2014-12-08 | 2015-02-18 | 合肥京东方光电科技有限公司 | 一种涂胶检测方法及涂胶检测装置 |
| CN113284124A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-08-20 | 南京航空航天大学 | 一种基于无人机视觉的光伏面板缺陷检测方法 |
| CN115294031A (zh) * | 2022-07-18 | 2022-11-04 | 青海黄河上游水电开发有限责任公司光伏产业技术分公司 | 基于红外热成像分析的光伏组件故障图像识别方法 |
| CN117152165A (zh) * | 2023-11-01 | 2023-12-01 | 深圳中科精工科技有限公司 | 感光芯片缺陷的检测方法、装置、存储介质及电子设备 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109926341A (zh) * | 2019-03-26 | 2019-06-25 | 武汉大学 | 硅光伏电池扫描涡流热成像检测平台及缺陷分类方法 |
-
2024
- 2024-01-08 CN CN202410022967.3A patent/CN117525192B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000206050A (ja) * | 1999-01-13 | 2000-07-28 | Nikon Corp | 表面検査方法及び装置 |
| CN1705094A (zh) * | 2004-06-01 | 2005-12-07 | 松下电器产业株式会社 | Ic零件的突起检查装置和突起检查方法、其突起形成方法 |
| CN104359915A (zh) * | 2014-12-08 | 2015-02-18 | 合肥京东方光电科技有限公司 | 一种涂胶检测方法及涂胶检测装置 |
| CN113284124A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-08-20 | 南京航空航天大学 | 一种基于无人机视觉的光伏面板缺陷检测方法 |
| CN115294031A (zh) * | 2022-07-18 | 2022-11-04 | 青海黄河上游水电开发有限责任公司光伏产业技术分公司 | 基于红外热成像分析的光伏组件故障图像识别方法 |
| CN117152165A (zh) * | 2023-11-01 | 2023-12-01 | 深圳中科精工科技有限公司 | 感光芯片缺陷的检测方法、装置、存储介质及电子设备 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| Automatic defect detection based on segmentation of pulsed thermographic images;Kaiyi Zheng 等;Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems;20170315;第162卷;全文 * |
| 基于视觉的汽车装配件缺陷检测研究进展;张瀚丹 等;仪器仪表学报;20230815;第44卷(第8期);全文 * |
| 复合材料缺陷的红外热成像检测研究;林隆荣;伏喜斌;黄学斌;陈伟强;张秋坤;钟舜聪;;机电工程;20190620(06);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117525192A (zh) | 2024-02-06 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2021003698A (ja) | 改良された速度および正確さをともなう永久層の整列印刷のための技術 | |
| CN111982921B (zh) | 孔缺陷的检测方法、装置、传送平台及存储介质 | |
| CN110503638B (zh) | 螺旋胶质量在线检测方法 | |
| US11092432B2 (en) | Reference plate and method for calibrating and/or checking a deflectometry sensor system | |
| CN112848281B (zh) | 一种光固化3d打印机光补偿方法 | |
| KR102406558B1 (ko) | 금형 표면검사장치를 이용한 표면검사방법 | |
| CN114413799B (zh) | 一种芯片基板翘曲检测方法、***、装置及电子设备 | |
| CN116500086B (zh) | 一种基于深度学习的铜复铝散热底板生产评价方法及*** | |
| CN113822882A (zh) | 基于深度学习的电路板表面缺陷检测方法与检测装置 | |
| CN117525192B (zh) | 基于视觉检测的光伏板涂胶加工控制方法、***和装置 | |
| JP2010256053A (ja) | 形状欠損検査装置、形状モデリング装置および形状欠損検査プログラム | |
| CN117291909B (zh) | 一种发光二极管生产设备的智能控制方法及*** | |
| CN117790086B (zh) | 一种双米标电线电缆切割计量标识的方法 | |
| US20220312585A1 (en) | Welding quality processing method and device, and circuit board | |
| CN106289060A (zh) | 一种测量平面led荧光粉涂层体积的***及方法 | |
| CN114972825B (zh) | 一种mmi按键图标矩阵自动检测的实现方法 | |
| CN112270724A (zh) | 基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测方法及装置 | |
| JP2002066771A (ja) | レーザ装置 | |
| CN112256905B (zh) | 图像数据集缺陷热点分布显示方法和装置 | |
| CN109449096B (zh) | 识别检测晶元芯片的方法 | |
| JP2017016169A (ja) | 検査方法、検査装置、画像処理装置、プログラム及び記録媒体 | |
| CN117078743B (zh) | 一种基于图像计算电路板银浆线面积的方法及*** | |
| CN117420152B (zh) | 视觉检测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 | |
| CN117734332B (zh) | 一种模内标签加工设备智能控制方法及*** | |
| CN116757973B (zh) | 一种面板产品自动修补方法、***、设备及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |