[发明专利]太阳能硅片晶花提取方法

权利要求书

1.太阳能硅片晶花提取方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)样本图像分类，采用卷积神经网络对收集的样本图像进行训练，并将收集的样本图像按照有晶花和无晶花进行分类；

2)有晶花的样本图像粗定位，将获取的步骤1)有晶花的样本图像以交叠窗口的样式分割成若干个小窗口，将每个小窗口图像传入神经网络进行识别，识别结果分为有晶花和无晶花两种，对于有晶花的地方，神经网络记录对应的小窗口的位置信息；

3)采用高斯滤波器对步骤2)经过粗定位的样本图像进行频域滤波；

4)构造背景图像

首先，根据公式：

x＝0,1,2,...,M-1；y＝0,1,2,...,N-1；

u＝0,1,2,...,M-1；v＝0,1,2,....,N-1；

其中M指图像的宽度，N指图像的高度，x、y为空间域采样值，u、v为频率采样值，f(x，y)指图像像素值，C(u，v)指离散余弦变换系数，对步骤3)滤波后的样本图像进行离散余弦变化，获得离散余弦变换系数；

其次，根据公式：

其中C(u，v)指离散余弦变换系数，

对步骤3)滤波后的样本图像的u和v方向进行滤波使步骤3)晶花位置特征更明显；

最后，根据公式：

其中M指图像的宽度，N指图像的高度，x、y为空间域采样值，u、v为频率采样值，f(x，y)指图像像素值，C(u，v)指离散余弦变换系数，对步骤3)滤波后的样本图像进行二维离散余弦反变化从而构造出无缺陷的背景图像；

5)晶花区域精确定位

采用若干个小窗口对步骤3)滤波后的图像进行扫描，统计每个小窗口的灰度均值和方差；

采用若干个小窗口对步骤4)构造的背景图像进行扫描，统计每个小窗口的灰度均值和方差；

将步骤3)每个小窗口的灰度均值和方差与步骤4)每个小窗口的灰度均值和方差进行对比，并计算出对应的每个小窗口的灰度差，该灰度差的数值与预先设定的灰度差的数值进行比较，当该灰度差的数值大于预先设定的灰度差的数值时，该小窗口对应的位置即为晶花区域的精确位置；

6)晶花提取

对步骤5)的经精确定位的晶花区域采用图像形态学进行提取并计算面积，同时对晶花区域的位置信息及晶花区域的面积进行记录。

2.根据权利要求1所述的太阳能硅片晶花提取方法，其特征在于：步骤1)所述的样本图像的像素为300万像素-600万像素。

3.根据权利要求1所述的太阳能硅片晶花提取方法，其特征在于：步骤5)所述的小窗口的大小为200*200像素-500*500像素。