[发明专利]一种基于图像处理的硅块杂质检测方法

说明书

一种基于图像处理的硅块杂质检测方法，它包括以下步骤：步骤1)图像采集：使用光源对硅块进行照射，并采集穿透过的光线，获得硅块内部图像；步骤2)查找灰斑：对采集的图像进行处理，找到灰斑；步骤3)鉴别灰斑：对找到的灰斑进行鉴别，剔除不是杂质原因形成的灰斑；由步骤1)、步骤2)、步骤3)最终获得硅块内部图像中杂质点的数量、坐标和大小信息；步骤4)结果处理：进一步统计得出杂质密度，杂质点分布，杂质点总面积，确定该硅块的处理方式。本发明是为了提高硅块杂质检测的准确性、客观性、高效性而提供的一种基于图像处理的硅块杂质检测方法。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及硅块内部杂质检测的图像处理技术，具体涉及一种用于硅块内部杂质检测的检测方法。

背景技术

在光伏行业中，多晶硅块是制造太阳能电池片的中间产品，多晶硅块的主要成分是纯硅，但也可能存在碳化硅和氮化硅等杂质，在对多晶硅块进行机械加工的时候，这些杂质会造成较大干扰，导致合格率降低。另外，这些杂质也会降低最终制造出的电池片的光电转化效率。因此，在多晶硅块流入后续工序之前，需要使用红外探测仪获取到其内部图像，根据图像中的杂质来确定对应硅块的等级和处理方法。综上所述，对硅块红外图像中杂质点的判断，是控制生产品质的重要环节，附图中的图1和图2分别是红外图像的整体和局部图片。

目前行业使用的是肉眼检查红外图像的方式，该方式主要存在两方面缺陷：

一方面，由图1及图2可以看出，在整张图像上，杂质点的大小很小，且图像中存在其它干扰项，检测员需要将图像放大后仔细观察才能进行判断，耗时耗力；

另一方面，特别是在杂质点数量较多的情况下，不同人员对同一张图片上杂质点的数量，大小，密度，位置分布等信息的判断是感性的，不同人员的判断存在差异，而且存在误判的可能性。

发明内容

本发明是为了提高硅块杂质检测的准确性、客观性、高效性而提供的一种基于图像处理的硅块杂质检测方法。

为解决上述技术问题，本发明提出如下技术方案：

一种基于图像处理的硅块杂质检测方法，它包括以下步骤：

步骤1)图像采集：使用光源对硅块进行照射，并采集穿透过的光线，获得硅块内部图像；

步骤2)查找灰斑：对采集的图像进行处理，找到灰斑；

步骤3)鉴别灰斑：对找到的灰斑进行鉴别，剔除不是杂质原因形成的灰斑；

由步骤1)、步骤2)、步骤3)最终获得硅块内部图像中杂质点的数量、坐标和大小信息；

步骤4)结果处理：进一步统计得出杂质密度，杂质点分布，杂质点总面积，确定该硅块的处理方式。

在步骤1)中，使用红外光源对硅块进行照射，光源对面的图像采集设备采集到穿透过的光线并生成灰度图上传到连接的图像处理设备，以获得硅块内部图像。

在步骤2)中，具体包括以下步骤：

步骤(1)进行图像预处理：提取图像中的有效部分，去除图像周边的阴影、空白这类无效部分，提取出只包含硅块区域的图像；

步骤(2)进行图像分割：在步骤(1)的基础上，首先从一侧至另一侧提取到其每列的灰度值数据，然后将获得的每一列以N个像素点进行分割，得到多个长度为N个像素点的子列数据；

步骤(3)进行灰点的查找；

步骤(4)获取整张图片所有的灰点，并获取灰斑。

在步骤(3)中，针对步骤(2)得到的子列，获得其各个像素点的灰度值，计算这N个像素点灰度值的中位数，根据中位数确定该子列的灰度值阈值，然后将每个像素点的灰度值与灰度值阈值进行对比，记录所有低于阈值的像素点，所获得的像素点即为灰点。