[发明专利]一种缺陷检测方法、系统与装置、计算机可读存储介质

说明书

本申请公开了一种缺陷检测方法、系统与装置、计算机可读存储介质，所述缺陷检测方法包括：照射被检测物，采集照射的被检测物的图像；计算采集的图像中像素点的灰度值；根据计算的采集的图像中像素点的灰度值确定缺陷区域。本申请公开的缺陷检测方法、系统与装置、计算机可读存储介质，通过根据计算的采集的图像中像素点的灰度值确定缺陷区域，实现了自动化缺陷检测，避免了人工检测发生的误检、漏检等问题，保证了检测的品质，降低了人力成本。

技术领域

本发明涉及检测设备技术领域，尤其涉及一种缺陷检测方法、系统与装置、计算机可读存储介质。

背景技术

当前，在能源日渐短缺和环境保护双重压力形势下，可再生能源的开发利用受到了人们的普遍关注。太阳能电池是一种利用太阳光直接发电的光电半导体薄片，具有无污染、资源的普遍性和永不枯竭等特点。太阳能电池主要分为晶体硅太阳能电池和薄膜太阳能电池两种。目前，薄膜太阳能电池通常是在廉价的玻璃、不锈钢或塑料衬底上附上厚度只有几微米的感光材料制成，其中，不锈钢衬底耐高温，具有较为匹配的热膨胀系数且适用于卷对卷生产工艺，在柔性铜铟镓硒(Cu(In，Ga)Se_2，CIGS)薄膜太阳能电池的产业化和光伏应用中前景广阔。

目前，光伏柔性不锈钢衬底在投料清洗后存在划伤、铝斑、水渍、污染、凹痕、凸起、褶皱、油污、针孔等类型缺陷，品质检测方法主要为使用强光源进行照射并通过人眼进行识别。但是，现有的人眼识别方法可能发生误检、漏检等问题且无法追溯，进而无法保证品质的稳定性，且人员经验要求及人工成本较高。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种缺陷检测方法、系统与装置、计算机可读存储介质，能够实现自动缺陷检测，降低人力成本。

为了达到本发明目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供了一种缺陷检测方法，包括：照射被检测物；采集照射的被检测物的图像；计算采集的图像中像素点的灰度值；根据计算的采集的图像中像素点的灰度值确定缺陷区域。

进一步地，所述计算采集的图像中像素点的灰度值，包括：将所述采集的图像进行区域划分；计算区域划分的各区域内相邻像素点的灰度值的差值绝对值；

所述根据计算的采集的图像中像素点的灰度值确定缺陷区域，包括：将所述各区域内相邻像素点的灰度值的差值绝对值与预设第一阈值进行比较；将相邻像素点的灰度值的差值绝对值大于或等于所述预设第一阈值的区域确定为缺陷区域。

进一步地，所述方法还包括：根据预设标准灰度阈值和所述预设第一阈值，计算亮缺陷阈值和暗缺陷阈值：所述亮缺陷阈值＝所述预设标准灰度阈值+所述预设第一阈值；所述暗缺陷阈值＝所述预设标准灰度阈值-所述预设第一阈值；

在所述将相邻像素点的灰度值的差值绝对值大于或等于所述预设第一阈值的区域确定为缺陷区域之后，所述方法还包括：将所述缺陷区域的像素点的灰度值与所述亮缺陷阈值和所述暗缺陷阈值进行比较；当所述缺陷区域的像素点的灰度值大于或等于所述亮缺陷阈值时，确定所述缺陷区域的缺陷为亮缺陷；当所述缺陷区域的像素点的灰度值小于或等于所述暗缺陷阈值时，确定所述缺陷区域的缺陷为暗缺陷。

进一步地，所述计算采集的图像中像素点的灰度值，包括：将所述采集的图像进行区域划分；计算区域划分的各区域内所有像素点的平均灰度值；

所述根据计算的采集的图像中像素点的灰度值确定缺陷区域，包括：将所述各区域内所有像素点的平均灰度值与预设第二阈值进行比较；将所有像素点的平均灰度值大于或等于所述预设第二阈值的区域确定为缺陷区域。

进一步地，所述计算采集的图像中像素点的灰度值，包括：将所述采集的图像进行区域划分；计算区域划分的各区域内所有像素点的平均灰度值；