基于主动视觉的相机标定方法在太阳能电池片丝印机上的应用

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基于机器视觉的太阳能电池片位置误差检测

基于机器视觉的太阳能电池片位置误差检测居玲【摘要】为了提高太阳能焊接机的焊接精度和焊接速度,提出了基于机器视觉在线检测太阳能电池片位置误差的方法.采用最小误差法对图像进行阈值分割,通过轮廓提取出电池片的轮廓;采用Hough变换直线检查的方法得到了电池片边缘及三线所在直线；计算出电池片的位置误差.实验结果验证了该方法的有效性.%In order to improve the precision and welding speed of the solar welding machine, a method based on machine vision is proposed, which is used to detect the position error of the online solar cells. Firstey, the minimum error method is applied to the threshold segmentation of the image, then contour extraction method is used to extract the outline of the solar cells, the edge of the cells and third-line in the straight line is gotten by means of Hough transform method to calculate the position error of the cells ,The result proves that it is effectiue.【期刊名称】《机械制造与自动化》【年(卷),期】2012(041)005【总页数】3页(P166-167,178)【关键词】太阳能电池片;图像处理;视觉检测【作者】居玲【作者单位】河海大学机电工程学院,江苏常州213022【正文语种】中文【中图分类】TH1620 引言随着国内外对清洁能源需求的增加以及各国政府对清洁能源补助的提高，光伏组件的需求也在快速的增长。

太阳能电池片丝网印刷

烘干和烧结
烘干和烧结的目的
烘干和烧结是为了使印刷在硅片表面的油墨或涂料干燥并固定在适当的位置，同时使油墨或涂料发生必要的物理和化学变化。
烘干和烧结工艺
烘干和烧结工艺应根据油墨或涂料的特性和太阳能电池片的材料特性进行合理控制，包括温度、时间和气氛等参数。
烘干和烧结设备
烘干和烧结设备可以采用隧道式烘干机或烘箱，设备应具备温度控制和时间控制功能，以确保烘干和烧结效果的一致性和稳定性。
丝网质量
01
丝网的材质、目数、开口尺寸等参数直接影响印刷质量，选用
高质量的丝网是保证印刷精度的前提。
印刷参数
02
印刷压力、速度、刮刀角度和硬度等参数的设置对印刷线条的
宽度、高度和均匀性有触变性、干燥速度等性能参数对印刷效果和固化
过程有直接影响。
质量检测方法
目视检测
检测与修复
检测目的
检测与修复是为了确保太阳能电池片丝网印刷的质量和可靠性，及时发现并处理存在的缺陷和问题。
检测方法
检测方法包括目视检测、自动光学检测和X射线检测等，应根据印刷品的特性和质量要求选择适当的检测方法。
修复工艺
对于发现的缺陷和问题，可以采用适当的修复工艺进行处理，如局部热处理、激光修复等，以确保太阳能电池片的质量和性能符合要求。
03 太阳能电池片丝网印刷工艺流程
涂布感光胶
涂布感光胶
在丝网印刷前，需要在硅片表面涂布一层感光胶，以增强丝网印刷的附着力。
涂布方式
涂布厚度
感光胶的厚度应均匀，且需根据丝网印刷的精度要求来控制，一般而言，较薄的涂布厚度可以提高印刷线条的精度。
感光胶可以采用喷涂、刷涂或浸涂的方式进行涂布，具体涂布方式应根据感光胶的特性和生产工艺要求而定。

基于VisionPro的太阳能电池片定位与缺陷检测系统

基于VisionPro的太阳能电池片定位与缺陷检测系统
李晨曦;袁红兵
【期刊名称】《机电一体化》
【年(卷),期】2014(0)12
【摘要】太阳能电池片发电具有环保性和高效率性,受到很多国家的青睐。

太阳能电池片的焊接目前主要分为人工焊接、单焊和串焊3种方式。

该文在电池片串焊机的基础上,基于美国Cognex公司的VisionPro机器视觉开发软件对太阳能电池片定位与缺陷检测系统进行开发。

视觉系统基于VisionPro采用C#编程语言,利用VisionPro中的图像工具包来处理图像对电池片进行视觉定位与缺陷检测,并通过与OMRON PLC以及EPSON机器手通信,从而实现太阳能电池片串焊机的全自动化。

【总页数】5页(P50-54)
【关键词】太阳能电池片;机器视觉;VisionPro;定位;缺陷检测;通信
【作者】李晨曦;袁红兵
【作者单位】南京理工大学机械工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TH
【相关文献】
1.基于图像识别的太阳能电池片缺陷检测 [J], 秦文丽
2.基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测研究现状及展望 [J], 钱晓亮;张鹤庆;
陈永信;曾黎;刁智华;刘玉翠;杨存祥
3.基于HaIcon太阳能电池片焊接缺陷检测 [J], 赵国良
4.基于深度学习的太阳能电池片表面缺陷检测方法分析 [J], 吕喜臣;张敏
5.基于视觉显著性的太阳能电池片表面缺陷检测 [J], 钱晓亮;张鹤庆;张焕龙;贺振东;杨存祥
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基于机器视觉的太阳能电池板对位系统

基于机器视觉的太阳能电池板对位系统
吴禄慎;冯秋歌;陈华伟;常参参
【期刊名称】《组合机床与自动化加工技术》
【年(卷),期】2018(000)005
【摘要】太阳能电池组是发展太阳能发电技术的核心组件,而太阳能电池组技术的关键环节是电池组的焊接过程,提高其焊接自动化程度具有重要意义.针对焊接过程中,人工摆放效率低、成本高等缺点,给出基于机器视觉的解决方案.该视觉对位系统基于美国Cognex公司开发的VisionPro软件,联合编程语言进行软件开发.利用采集图像、训练模板和定位、找几何形状等工具,结合相机标定和坐标转化算法,完成特征提取和偏差计算.采用两个相机来提高对位的精度.对位后的电池组摆放误差被控制在± 0.5mm以内,满足实际生产需求.实际证明该视觉对位系统对发展绿色能源具有重要的实用价值.
【总页数】4页(P23-25,29)
【作者】吴禄慎;冯秋歌;陈华伟;常参参
【作者单位】南昌大学机电工程学院,南昌 330031;南昌大学机电工程学院,南昌330031;南昌大学机电工程学院,南昌 330031;南昌大学机电工程学院,南昌330031
【正文语种】中文
【中图分类】TH162;TG506
【相关文献】
1.机器视觉技术在岸边集装箱起重机下集卡对位系统中的应用 [J], 同宁方;黄秀松;张志勇
2.基于机器视觉FPC缺陷检测对位系统研究 [J], 赵大兴;原振方;王博
3.机器视觉对位中的高精度UVW平台应用方法研究 [J], 陈腾飞
4.机器视觉对位中的高精度UVW平台应用方法研究 [J], 陈腾飞
5.一种基于机器视觉的航天器交会对接相对位置和姿态确定算法研究 [J], 高珊;韩艳铧
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基于视觉的太阳能电池片位置检测

基于视觉的太阳能电池片位置检测朱亚萍;刘康【摘要】针对太阳能电池片位置检测算法实时性差和检测精度低等问题,采用归类法检测电池片偏转角度,亚像素二次遍历法对电池片定位.首先,对电池片边缘直线进行归类并从中获取一条直线,对该直线进行亚像素细分,获得该直线极坐标系下的参数,并计算电池片偏转角度;接着,对电池片图像边缘进行粗霍夫变换,求得对称中心线,然后对其进行亚像素细分和第二次遍历,获得中心线极坐标系下的参数并求得电池片中心点.通过实验比较发现,相比较传统算法,该算法在提高检测精度的同时也缩短了检测时间,解决了传统算法实时性差和检测精度低的问题.【期刊名称】《杭州电子科技大学学报》【年(卷),期】2018(038)001【总页数】5页(P65-69)【关键词】太阳能电池片;归类法;亚像素细分【作者】朱亚萍;刘康【作者单位】杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所,浙江杭州 310018;杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所,浙江杭州 310018【正文语种】中文【中图分类】TP391.40 引言在太阳能电池片自动化生产过程中，系统控制检测探针需准确接触到电池片电极并进行电性能检测，但电池片在作业平台上的放置可能存在位置偏转的问题，故需先确定电池片的位置才能完成后续工作。

另外在电池片的自动串焊中，也需确定电池片的位置再实现电池组的串焊。

因此太阳能电池片的位置检测是其生产过程中的重要工作及关键技术之一。

针对太阳能电池片的位置检测，主要有几何定位方法和灰度定位方法。

文献[1]介绍了一种基于Radon变换的电池片图像倾斜校正方法，文献[2]介绍了一种基于霍夫变换的电池片位置检测方法，文献[3]介绍了一种基于列扫描灰度和来提取电池片主栅线和中心位置的方法。

目前较常用的方法是先检测出电池片图像中最长直线，利用其极坐标系下的参数检测电池片的偏转角，根据电池片边缘直线定位其中心点。

但在检测最长线的过程中，需计算每条直线的长度再进行比较，大大增加了计算量和复杂度，同时检测精度不高。

基于主动视觉摄像机标定方法

基于主动视觉摄像机标定方法Title: Camera Calibration Methods Based on Active Vision摘要：摄像机标定是计算机视觉和机器人视觉中的重要任务，用于确定摄像机的内部参数和外部参数。

这些参数对于原始图像的像素坐标和真实世界中的点之间的关系具有重要意义。

本文将讨论基于主动视觉的摄像机标定方法。

引言：在计算机视觉和机器人视觉应用中，摄像机标定是将二维图像空间与真实世界三维空间相对应的关键步骤。

通过标定，可以获得摄像机的内部参数（例如焦距、主点位置、径向和切向畸变等）和外部参数（例如相机在世界坐标系下的位置和方向）。

这些参数对于估计图像中物体的尺寸、相机姿态和相机运动等任务至关重要。

主体：基于主动视觉的摄像机标定方法通过特殊的标定模式或动态场景来改变图像中的特征点位置，从而获取更多的约束信息。

这些方法可以分为基于特征点（如棋盘格、圆圈网格等）的标定方法和基于纹理的标定方法。

基于特征点的标定方法通常使用已知精确尺寸的标定模式，其特征点位置可以在图像中被检测到。

通过对这些特征点的像素坐标与真实世界中的三维坐标进行匹配，可以求解出摄像机的内部参数和外部参数。

基于纹理的标定方法则利用了图像的纹理信息。

它们使用具有高频纹理特征的标定图案，如条纹或棋盘格纹理。

通过在摄像机看到的图像中检测和跟踪这些纹理，可以确定摄像机的内部参数和外部参数。

结论：基于主动视觉的摄像机标定方法通过引入额外的约束信息，可以提高标定的精度和鲁棒性。

在实际应用中，选择合适的标定方法取决于具体的场景和摄像机特性。

研究人员可以根据实际需求选择最合适的标定方法，并根据需要对其进行改进和优化。

关键词：摄像机标定、内部参数、外部参数、主动视觉、特征点、纹理。

基于机器视觉识别实现太阳能自动追踪装置[发明专利]

专利名称：基于机器视觉识别实现太阳能自动追踪装置
专利类型：发明专利
发明人：蒋占四,梁日强,林高伟,梁冰,李安昊,宋忠义,刘雪涛,康文杰,赵雅楠
申请号：CN201911173427.0
申请日：20191126
公开号：CN110750111A
公开日：
20200204
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于机器视觉识别实现太阳能自动追踪装置，包括太阳能板，还包括总控制器和视觉相机，所述太阳能板安装于可使其全方位旋转的转动机构上，所述视觉相机对应于立杆设置，所述立杆在太阳照射下形成光影，视觉相机对光影进行拍照而将光影长度l转化为数字信号后上传总控制器，所述总控制器根据计算的所占比即光影长度l与设定的最大光影长度L的比值控制转动机构带动太阳能板转动而全方位自动追踪太阳的直照光。

本发明能够提高太阳能的利用效率，以及控制产品的成本，提高控制精度，抗干扰能力强，产生的误差较小。

申请人：桂林电子科技大学
地址：541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号
国籍：CN
代理机构：桂林市持衡专利商标事务所有限公司
代理人：黄玮
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主动视觉相机标定方法

主动视觉相机标定方法摘要：相机标定是计算机视觉中的基本问题之一，对于主动视觉相机而言，准确的标定是保证其测量精度和姿态估计的前提。

本文介绍了主动视觉相机标定的方法和步骤。

1.引言主动视觉相机是指能够主动调整自身姿态以获取更多信息的相机系统。

对于这类相机系统而言，准确的标定是保证其测量精度和姿态估计的前提。

相机标定是计算机视觉中的基本问题之一，其目的是通过确定相机内外参数来建立相机成像模型，从而实现像素到物理空间的转换。

2.主动视觉相机标定方法主动视觉相机标定方法主要包括以下几个步骤：2.1 物体选择在进行相机标定之前，需要选择合适的物体作为标定对象。

一般来说，应选择具有明显特征点且不易变形的物体作为标定对象，如棋盘格、靶标等。

2.2 标定图像采集标定图像的采集是相机标定的关键步骤。

在采集过程中，需要保证相机和物体的相对位置不变，并尽可能覆盖不同的空间位置和姿态。

为了获得更好的标定效果，可以考虑采集多组标定图像。

2.3 特征点提取在标定图像中，需要提取出物体的特征点。

特征点的选择应具有以下特点：能够准确检测出来、分布均匀、具有良好的可区分性。

常用的特征点提取算法有Harris角点检测、SIFT、SURF等。

2.4 特征点匹配特征点匹配是将标定图像中提取出的特征点与相机坐标系中的特征点进行匹配，从而建立像素到物理空间的对应关系。

常用的特征点匹配算法有基于距离的匹配、基于相似性度量的匹配等。

2.5 相机参数求解通过特征点匹配得到的像素点和物理点的对应关系，可以利用相机成像模型求解相机的内外参数。

常用的相机成像模型有针孔相机模型、透视相机模型等。

相机参数求解的方法主要有最小二乘法、非线性优化等。

3.实验结果与讨论为了验证主动视觉相机标定方法的有效性，我们进行了一系列的实验。

实验结果表明，所提出的方法可以准确地求解相机的内外参数，并获得较高的标定精度。

同时，我们还对不同因素对标定结果的影响进行了详细的讨论。

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第３３卷第３期
２０１６年３月
Hale Waihona Puke 机电工
程
Ｖ０１．３３Ｎｏ．３Ｍａｒ．２０１６
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌ＆ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
平台，并采用基于平面正交运动的主动视觉标定方法以实现标定系统构建。本研究阐述了线性相机模型和相机标定方法，介绍了
丝印机视觉对位系统的构成，设计了基于主动视觉标定方法的主动视觉对位平台的运动过程。标定时，令主动视觉平台按照预先
设计的运动信息表动作，由相机采集每次运动后标定板上特征点的图像。根据每次平台运动采集到的特征点信息与平台运动距离之间的关系，通过采用Ｍａｔｌａｂ的ＯＰＥＮＣＶ算法，线性地求解了相机的内外参数，给出了相机标定的部分程序，并分析了标定误差。结果表明，采用基于平面正交运动的主动视觉标定方法，仅需主动视觉平台做有限的几次运动就能够实现相机的线性标定，实现起来比较容易，且标定精度能够满足使用需求。关键词：相机标定；相机模型；丝网印刷机；标定方法中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标志码：Ａ文章编号：１００１— ４５５１（２０１６）０３— ０３７８— ０５
ｗａｓａｄｏｐｔｅｄ；ｈｉｇｈ — ｐｒｅｃｉｓｉｏｎｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｐｌａｔｅａｎｄｈｉｇｈｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｃｔｉｖｅｖｉｓｉｏｎｐｌａｔｆｏｒｍｗａｓｕｓｅｄｉｎｔｈｅｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅａｃｔｉｖｅｖｉｓｕａｌｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｏｒｔｈｏｇｏｎａｌｍｏｖｅｍｅｎｔｗａｓｅｍｐｌｏｙｅｄｔｏａｃｈｉｅｖｅｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ．Ｃａｍｅｒａｌｉｎｅａｒｍｏｄｅｌａｎｄｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗａｓｅｘ — ｐｌａｉｎｅｄ．Ｔｈｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅｖｉｓｉｏｎａｌｉｇｎｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍｏｆｔｈｅｓｃｒｅｅｎｐｒｉｎｔｉｎｇｍａｃｈｉｎｅｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ；ｔｈｅｍｏｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｏｆｔｈｅａｌｉｇｎｍｅｎｔｐｌａｔｆｏｒｍｂａｓｅｄｏｎａｃｔｉｖｅｖｉｓｉｏｎｗａｓｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ｔｈｅａｃｔｉｖｅｖｉｓｉｏｎｐｌａｔｅｗａｓｍｏｖｅｄｉｎａｃｃｏｒｄａｎｃｅｔｏａｐｒｅ－ｄｅｓｉｇｎｅｄｍｏｖｅｍｅｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔａｂｌｅ
ＺＨＡＮＧＳｕ — ｚｈｉ一，ＱＩＮＹｕ－ｊｉｎ
（１．ＣｏｌｌｅｇｅＯｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＡｎｄＰｏｗｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＴＡＩＹＵＡＮＵｉｎｉｖｅｒｓｉｔｙＯｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔａｉｙｕａｎ０３００２４，Ｃｈｉｎａ２．ＴＨＥＳｅｃｏｎｄＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＴｅｃｈｎｏｌｏｙｇＧｒｏｕｐＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｔａｉｙｕａｎ０３００２４，Ｃｈｉｎａ）
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１— ４５５１．２０１６．０３．０２５
基于主动视觉的相机标定方法在太阳能电池片丝印机上的应用
张素枝２，秦宇锦２
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎａｃｔｉｖｅ
ｖｉｓｉｏｎｉｎｓｏｌａｒｃｅｌｌｃｈｉｐｓｃｒｅｅｎｐｒｉｎｔｉｎｇｍａｃｈｉｎｅ
（１．太原理工大学电气与动力工程学院，山西太原０３００２４，２．中国电子科技集团公司第二研究所，山西太原０３００２４）
摘要：为了实现太阳能电池片丝印机视觉对位系统高精度标定的目标，采用线性相机模型与高精度的标定板及高精度的主动视觉
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏａｃｈｉｅｖｅｈｉｇｈｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｐｒｅｃｉｓｉｏｎｉｎｖｉｓｉｏｎａｌｉｇｎｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍｏｆｔｈｅｓｏｌａｒｃｅｌｌｐｒｉｎｔｉｎｇｍａｃｈｉｎｅ，ｌｉｎｅａｒｃａｍｅｒａｍｏｄｅｌ