机器视觉-电池片
光伏作为目前有效的可再生清洁能源在替代传统能源方面有着诸多无可替代的优势，作为光伏关键部件的太阳能电池片行业也拥有光明的前景，近年来发展尤为迅猛。单晶硅太阳能电池片生产工序复杂，从硅片切割到电极印刷不下近十道工序，在腐蚀、边缘刻蚀、清洗、丝网印刷电极等制作过程中难免产生缺陷瑕疵，不仅太阳能电池片的外观受损，更可能影响对电池片的物理特性，产品次品或废品。
如何保证太阳能电池片质量，需要不断提高太阳能电池板的生产工艺水平，并进行有效的产品质量检查控制。传统人工检查已不能适应现代化的生产线，机器视觉检测技术的不断发展，为实现太阳能电池片的自动化检测提供非常好的解决方案。
太阳能电池片自动视觉检测系统，将产品缺陷检、尺寸、颜色识别过程同时进行，系统通过一次成像同时识别划伤断、栅、污点、印刷电极断线、刻蚀过度、崩边缺角等几十种缺陷类别。完全避免人员干预，实现高效率、高重复性、高可靠性的检查流程。目前，该设备已经通过国内多家太阳能电池板生产产家的验收与使用，CCD外观检测联系方式，成功应用在国内、外太阳能电池板生产流水线上，确保了生产线的产能以满足日益增长的太阳能产品市场。
机器视觉系统之图像处理技术解析
开发了用于显微视觉对准装配的自动聚焦系统.系统采用基于图像空 域分析的聚焦方式.首先通过对比，选择计算量的y向一阶差分算子作为系统的聚焦测度;然后通过合理选择聚焦窗口，优化了聚焦效果;最后提出一种不同于 通常爬山法的自动聚焦策略，实现该方法的核心是建立聚焦函数与离焦量之间的函数关系，本系统采用3次样条插值估算未测聚焦函数值的办法构建了这种函数关 系.应用结果表明该系统自动聚焦的准确性与实时性满足要求.
在机器视觉系统中，视觉信息的处理技术一般依赖于图像处理方法，通常它包括数据编码、图像增强、图像传输和数据平滑、边缘锐化、图像分割、图像的特征抽取、图像识别与理解等相关内容。通过这些图像处理后，输出图像的质量有了相当程度的改善，这不仅改善了图像的视觉效果，而且有利于计算机对图像进行分析，处理和识别。
机器视觉的系统图像增强，图像的增强是用来调整图像的对比度，饱和度等质量指标，CCD外观检测供应商，突出图像中的重要细节，从而改善图像的质量和视觉效果，通常我们采用灰度直方图修改技术进行图像增强，从多方面多角度增强图像的实现效果和显示质量，反映图像质量的工具叫做灰度直方图，这是一种表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表，其所表示的参数与对比度紧密相连，也是反应图片质量的重要指标。
一般情况下，在技术机表示的一幅二维素字矩阵，其矩阵中的元素是处在相应坐标位置的图像灰度值，这个灰度值是离散化的整数。一般取0，1，等等，这些离散的数据。
有人可能想知道为什么是一串离散的数字，实际上这是由于计算机中的一个字节所表示的数值范围通常在0~255之间，另外，我们的人眼肉眼也只能分辨32个左右的灰度级，所以，用一个字节表示灰度即可，也是非常适合用来表示图像质量。
但是，CCD外观检测哪里有，从直方图仅能统计某及灰度像素出现的概率上看，用直方图反映图像质量，显示不出该像素在图像中的二维坐标。正因如此，不一样的图像就有非常大的可能性，也就是具有相同的直方图，二通过灰度直方图形状，CCD外观检测，就能判断出该图像的清晰度和黑白对比度，这就是机器视觉系统中图片处理技术，以及反映图片质量的灰度直方图。
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