[发明专利]太阳能电池晶片分色的方法

权利要求书

1.一种太阳能电池晶片分色的方法，用以分类一太阳能电池晶片的表面颜色，该方法包含下列步骤：

取得该太阳能电池晶片的表面的一影像；

分析该影像以获得一色彩空间中的多个座标点；

将该多个座标点分别分类至多个颜色群组中；

分析该多个颜色群组中的该多个座标点的比例以获得一颜色特征向量；以及

提供该颜色特征向量作为一机器学习分类器的输入值，以获得该太阳能电池晶片的表面颜色的分类结果，其中该机器学习分类器是经过一分色训练。

2.如权利要求1所述的方法，其中该色彩空间是CIE Lab色彩空间。

3.如权利要求1所述的方法，其中，分析该影像以获得该色彩空间中的该多个座标点的步骤包含：

分析该影像以获得多个有效点；以及

将该影像于该多个有效点上的颜色分别转换至该色彩空间中的该多个座标点。

4.如权利要求1所述的方法，其中该机器学习分类器所经过的该分色训练包含下列步骤：

分别分析一训练影像集合中的多个训练影像，以获得该色彩空间中的多组座标点集合，该多组座标点集合分别包含该色彩空间中的多个训练影像座标点；

以一分群演算法自该多个训练影像座标点中归类出该多个颜色群组，并将该多个训练影像座标点分别分类至该多个颜色群组中；

分别分析该多组座标点集合于该多个颜色群组中的该多个训练影像座标点的比例，以获得多个训练影像颜色特征向量；

分别提供多个期望颜色值至该多个训练影像颜色特征向量，以获得多个训练样本；以及

以该多个训练样本对该机器学习分类器进行训练。

5.如权利要求4所述的方法，其中该分群演算法是K-means分群演算法。

6.如权利要求1所述的方法，其中该机器学习分类器是一类神经网络，该类神经网络具有一隐藏层，并且该隐藏层具有多个节点。

7.如权利要求1所述的方法，其中该机器学习分类器是一支持向量机及一高斯混合模型的其中之一。

8.一种太阳能电池晶片分色的方法，用以分类一太阳能电池晶片的表面颜色，该方法包含下列步骤：

分别分析一训练影像集合中的多个训练影像，以获得一色彩空间中的多组座标点集合，该多组座标点集合分别包含该色彩空间中的多个座标点；

以一分群演算法自该多个座标点中归类出多个颜色群组，并将该多个座标点分别分类至多个颜色群组中；

分别分析该多组座标点集合于该多个颜色群组中的该多个座标点的比例，以获得多个颜色特征向量；

分别提供多个期望颜色值至该多个颜色特征向量，以获得多个训练样本；

以该多个训练样本对一机器学习分类器进行训练；以及

提供该太阳能电池晶片的一第一颜色特征向量作为该机器学习分类器的输入值，以获得该太阳能电池晶片的表面颜色的分类结果。

9.如权利要求8所述的方法，其中该分群演算法是K-means分群演算法。

10.如权利要求8所述的方法，其中该色彩空间是CIE Lab色彩空间。

11.如权利要求8所述的方法，其中，分别分析该训练影像集合中的该多个训练影像，以获得该色彩空间中的该多组座标点集合的步骤包含：

分别分析该多个影像以获得多个有效点集合，该多个有效点集合分别包含多个有效点；以及

将该多个影像于相对应的该多个有效点上的颜色分别转换至该色彩空间中的该多个座标点。