CN120044038A - 用于检测太阳能电池的外观缺陷的方法和设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种用于检测太阳能电池的外观缺陷的方法，所述方法包括：接收太阳能电池在第一光源下由第一相机拍摄的第一图像；接收所述太阳能电池在第二光源下由所述第一相机拍摄的第二图像，其中所述第一光源与所述太阳能电池之间的第一角度小于所述第二光源与所述太阳能电池之间的第二角度；识别所述第一图像中的所述太阳能电池的第一缺陷和所述第二图像中的所述太阳能电池的第二缺陷；以及基于所述第一缺陷和所述第二缺陷，确定所述太阳能电池的外观等级。

Description

用于检测太阳能电池的外观缺陷的方法和设备

技术领域

本申请涉及太阳能电池领域，更具体地，涉及一种用于检测太阳能电池的外观缺陷的方法和设备。

背景技术

太阳能电池是一种能够通过光电效应将光能转化成电能的新能源电池，其从最初的单晶硅或多晶硅的第一代太阳能电池发展至如今的第三代太阳能电池，能量的转换效率有了大幅的提升。典型的第三代太阳能电池包括钙钛矿型太阳能电池，其利用钙钛矿型的有机金属卤化物半导体作为吸光材料，在接收太阳光照射时，其能将接收的光子能量转换为光电流。

钙钛矿型太阳能电池的应用领域非常广泛，包括光伏、新能源汽车、可穿戴设备、室内电子设备、物联网、远程控制设备等。钙钛矿型太阳能电池的外观是否有缺，会影响最终产品的外观等级，并且影响产品的光电转换性能。此外，由于普通消费者也能近距离地接触到钙钛矿型太阳能电池，因此对钙钛矿型太阳能电池的外观的要求也日益提高。传统方式主要通过人工目视检查判断钙钛矿型太阳能电池产品的外观，这种方式存在效率较低、标准不一致、容易误判漏判以及二次污染等问题。

因此，需要提供一种用于检测太阳能电池的外观缺陷的方法和设备，以克服上述人工目视检查的缺陷。

发明内容

本申请的一个目的在于提供一种用于检测太阳能电池的外观缺陷的方法和设备，其能够完成对太阳能电池的外观等级的快速分拣，减少因人工目视检查造成的误判和漏检，并保证检测标准的一致性，避免人工检查可能对太阳能电池表面造成的二次污染。

在本申请的一个方面，提供了一种用于检测太阳能电池的外观缺陷的方法，所述方法包括：接收太阳能电池在第一光源下由第一相机拍摄的第一图像；接收所述太阳能电池在第二光源下由所述第一相机拍摄的第二图像，其中所述第一光源与所述太阳能电池之间的第一角度小于所述第二光源与所述太阳能电池之间的第二角度；识别所述第一图像中的所述太阳能电池的第一缺陷和所述第二图像中的所述太阳能电池的第二缺陷；以及基于所述第一缺陷和所述第二缺陷，确定所述太阳能电池的外观等级。

在本申请的另一方面，还提供了一种用于检测太阳能电池的外观缺陷的设备，所述设备包括非暂态计算机存储介质，其上存储有一个或多个可执行指令，所述一个或多个可执行指令被处理器执行后执行下述步骤：接收太阳能电池在第一光源下由第一相机拍摄的第一图像；接收所述太阳能电池在第二光源下由所述第一相机拍摄的第二图像，其中所述第一光源与所述太阳能电池之间的第一角度小于所述第二光源与所述太阳能电池之间的第二角度；识别所述第一图像中的所述太阳能电池的第一缺陷和所述第二图像中的所述太阳能电池的第二缺陷；以及基于所述第一缺陷和所述第二缺陷，确定所述太阳能电池的外观等级。

以上为本申请的概述，可能有简化、概括和省略细节的情况，因此本领域的技术人员应该认识到，该部分仅是示例说明性的，而不旨在以任何方式限定本申请范围。本概述部分既非旨在确定所要求保护主题的关键特征或必要特征，也非旨在用作为确定所要求保护主题的范围的辅助手段。

附图说明

通过下面说明书和所附的权利要求书并与附图结合，将会更加充分地清楚理解本申请内容的上述和其他特征。可以理解，这些附图仅描绘了本申请内容的若干实施方式，因此不应认为是对本申请内容范围的限定。通过采用附图，本申请内容将会得到更加明确和详细地说明。

图1和图2分别示出了根据本申请一个实施例的太阳能电池10的截面图和爆炸图；

图3示出了图1和图2所示的太阳能电池10的俯视图；

图4示出了根据本申请一个实施例的用于检测太阳能电池10的外观缺陷的设备100；

图5示出了图4所示的设备100的上料模块1000；

图6示出了图5所示的上料模块的托盘200；

图7示出了位于图4所示的设备100的第一检测模块2000上的第一检测平台2004；

图8示出了位于图4所示的设备100的第一检测模块2000上的第一相机模组2010；

图9示出了图8所示的第一相机模组2010的侧视图；

图10示出了图8和图9所示的第一相机模组2010的检测光路和光源的示意图；

图11a和图11b分别示出了根据本申请一个实施例的通过第一次线扫获得的太阳能电池10的照片300和通过第二次线扫获得的太阳能电池10的照片400；

图12示出了图4所示的设备100的第二检测模块3000；

图13示出了根据本申请一个实施例的通过面扫获得的太阳能电池10的示例性的照片500；

图14示例性地示出了点状杂质、气泡、线状划痕、崩边、缺角和边缘毛刺缺陷的阈值设定和相应的外观等级；

图15示出了图4所示的设备100的喷码模块4000中的喷码组件4010；以及

图16示出了图4所示的设备100的收料模块5000。

在详细解释本发明的任何实施例之前，应该理解，本发明的应用不限于在下面的描述中阐述的或在以下附图中示出的构造的细节和部件的布置。本发明能够具有其他实施例并且能够以各种方式实践或实施。而且，应该理解，这里使用的措辞和术语是为了描述的目的，不应被认为是限制性的。

具体实施方式

在下面的详细描述中，参考了构成其一部分的附图。在附图中，类似的符号通常表示类似的组成部分，除非上下文另有说明。详细描述、附图和权利要求书中描述的说明性实施方式并非旨在限定。在不偏离本申请的主题的精神或范围的情况下，可以采用其他实施方式，并且可以做出其他变化。可以理解，可以对本申请中一般性描述的、在附图中图解说明的本申请内容的各个方面进行多种不同构成的配置、替换、组合、设计，而所有这些都明确地构成本申请内容的一部分。

图1和图2分别示出了根据本申请一个实施例的太阳能电池10的截面图和爆炸图。如图1和图2所示，太阳能电池10包括：吸收层12，其例如可以是钙钛矿型吸光材料层，用于吸收光照并产生载流子对；位于吸收层12两侧的第一导电层14a和第二导电层14b，第一导电层14a经由位于第一导电层14a和吸收层12之间的电子传输层(未示出)从吸收层12提取电子，而第二导电层14b经由位于第二导电层14b和吸收层12之间的空穴传输层(未示出)从吸收层12提取空穴。第一导电层14b和第二导电层14b分别与外部电路相连，以向外部传递通过光电转换形成的电流。在一个实施例中，太阳能电池10还包括透明的玻璃基板18a，前述第一导电层14a、电子传输层、吸收层12、空穴传输层、第二导电层14b均通过例如镀膜、沉积或其他适合的方式形成于玻璃基板18a上。

进一步参考图1和图2，太阳能电池10还包括透明的玻璃盖板18b，其上可以涂覆封装胶水16，以允许玻璃盖板18b能够与第一导电层14a粘接在一起。玻璃基板18a和玻璃盖板18b一起将其中的吸收层12等封装在内。

图3示出了图1和图2所示的太阳能电池10的俯视图。如图3所示，太阳能电池10具有大体的长方形形状。虽然图3示例性地示出了大体长方形的形状，但是本领域技术人员可以理解，太阳能电池10可根据需要选择其他形状，例如正方形、椭圆形、跑道型等。

继续参考图3，玻璃基板(图中为示出，基板位于图3中的最靠近观察者的一侧，其具体结构可以参考图1和图2)形成了太阳能电池10的整体外轮廓，其具有长度A5和宽度B3。优选地，吸收层12位于玻璃基板的正中间的位置，并且优选地大体对称地布置，吸收层12的各个长边与玻璃基板的对应的长边之间具有距离A2和(A5-A3)，而吸收层12的各个短边与基板的短边之间具有距离B1和(B3-B2)。

基板和盖板之间暴露出的电极区域14(图3中用斜线表示)用于与外部电路连接。图3中示例性地示出了太阳能电池10的两侧均具有电极区域14。电极区域14的长度与基板的宽度B3相同，其宽度为A1和(A5-A4)。可以理解，在太阳能电池10中，吸收层12和电极区域14之间在长度方向上具有距离(A2-A1)和A6(即，A4-A3)。可以理解，对于一片外观等级优良的太阳能电池10而言，上述提及的尺寸A1-A6和B1-B3均应当与标准样品的相应尺寸一致，以保证产品外观尺寸的一致性。如果尺寸不一致，则可能会影响太阳能电池的电池输出特性，并且有可能影响其与外部电路的连接，等等。

除了尺寸的一致性外，太阳能电池10上还可能存在因其加工过程的问题而产生的某些缺陷，例如吸收层的颜色与标准颜色的色差，颜色的不均匀性，基板18a和/或盖板18b上的气泡、划痕、缺角、脏污、碎裂等。后文将结合实例具体地描述上述缺陷。可以理解，这些缺陷同样会影响太阳能电池的性能，因此需要检测识别出来，并且优选地，通过自动化检测设备来识别，这可以大幅提高检测的效率。

通常来说，上述的太阳能电池的尺寸不符合要求(尺寸相关的外观缺陷)以及其他工艺缺陷均可以通过检查太阳能电池的外观来识别，而不需要复杂的电路检测。因此，本申请的发明人构思了通过检测太阳能电池的外观缺陷的自动化检测设备，来实施对太阳能电池的检查。

图4示出了根据本申请一个实施例的用于检测太阳能电池10的外观缺陷的设备100。该检测设备100可以检测例如图1至图3所示的太阳能电池，并且优选地，可以批量地检测多个太阳能电池。

如图4所示，设备100包括从上游到下游的五个模块，即上料模块1000、第一检测模块2000、第二检测模块3000、喷码模块4000和收料模块5000。虽然图4示例性地示出的上述五个模块被划分为五个模块，但是本领域技术人员可以理解，上述五个模块中的两个或多个可以结合为一个模块，并且每个模块可能被划分为多个子模块；并且，根据实施例的不同，第一检测模块2000和第二检测模块3000的顺序也可以替换。

图5示出了图4所示的设备100的上料模块1000。上料模块1000包括上料料仓1002，上料料仓1002用于存储一个或多个托盘200。图6示出了图4所示的设备100的托盘200，其上具有一个或多个凹槽202，以用于携带一个或多个待检测的太阳能电池10。继续参考图5，上料料仓1002还包括机架1004和在机架1004的上表面上安装的驱动机构1006。驱动机构1006上安装有托盘滑架1008；在驱动机构1006的驱动下，托盘滑架1008能够将标准托盘200从位于上料料仓1002的某个位置移动至待转移的位置。上料模块1000还包括第一搬运机构1010，其能够将位于托盘200上的太阳能电池10从上料模块1000搬运至第一检测模块2000。第一搬运机构1010包括第一夹具1012，第一夹具1012能够被驱动以在水平方向上移动，以对准托盘200中需要夹取的太阳能电池10。当对准后，第一夹具1012被驱动以在垂直方向上移动，以在托盘200中夹取对应的太阳能电池10。

图7示出了位于图4所示的设备100的第一检测模块2000上的第一检测平台2004。如前所述，第一夹具1012在夹取太阳能电池10后，将太阳能电池10转移至第一检测模块2000的第一检测平台2004，以用于在第一检测模块2000上的检测。

图8示出了位于图4所示的设备100的第一检测模块2000上的第一相机模组2010。如图8所示，第一相机模组2010位于第一检测平台2004的正上方，并且配置成能够通过相机滑架2012前后移动。第一相机模组2010包括第一相机2020，并且在第一相机模组2010移动经过第一检测平台2004时，第一相机2020能够拍摄获得位于第一检测平台2004上的太阳能电池10的照片。在一个实施例中，第一相机2020可以是0.02mm/pixel像素精度、8K彩色的线扫相机。本领域技术人员可以理解，第一相机2020可以采用其他规格的线扫相机。

图9示出了图8所示的第一相机模组2010的侧视图。如图8和9所示，第一相机模组2010还包括在第一相机2020的竖直检测光路2021两侧布置的一对第一光源2022，以及位于竖直检测光路2021一侧的第二光源2024。在第一相机模组2010通过相机滑架2012前后移动的过程中，第一光源2022和第二光源2024随着第一相机2020一起移动，从而为相机2020的拍摄提供额外的光线，提高成像效果。在一个实施例中，第一光源2022和第二光源2024是条形LED光源。

图10示出了图8和图9所示的第一相机模组2010的检测光路和光源的示意图。如图10所示，在与第一相机模组2010的运动方向垂直的方向观察，一对第一光源2022与太阳能电池10的平面呈第一角度α，第二光源2024与太阳能电池10的平面呈第二角度β。在一个实施例中，第一角度α可以为40°至50°，其是较小的反射角度,并且第二角度β可以是75°至85°，其是相对第一角度较大的反射角度。

在一个实施例中，第一相机模组2010对第一检测平台2004上的太阳能电池10进行两次线扫，以获得关于太阳能电池10的两张照片。在第一次线扫过程中，打开第一光源2022并且关闭第二光源2024；以及在第二次线扫过程中，打开第二光源2024并且关闭第一光源2022。可以理解，当以不同的光源对太阳能电池10进行照射时，其对于太阳能电池10的外观细节(包括缺陷)的呈现也有区别。

图11a和图11b分别示出了根据本申请一个实施例的通过第一次线扫获得的太阳能电池10的示例性的照片300和通过第二次线扫获得的太阳能电池10的示例性的照片400。如图11a所示，由于在第一次线扫过程中，一对第一光源2022以相对的角度照射太阳能电池10的表面，因此由相机10拍摄的照片300具有较少的阴影和较高的亮度，能够更清晰地呈现太阳能电池10的细节。本领域技术人员可以理解，当光照到具有光泽的物品上时，反射光会以镜面反射和漫反射两种形式出现，避开镜面反射光，检测漫反射光，才能使得相机拍摄到更为真实的颜色。将第一光源2022设计成具有40°至50°的角度，可以提高颜色的准确性。相应地，照片300可以用于太阳能电池10的吸收层12的颜色均匀性和色差的检测、太阳能电池10中的气泡或异物的检测等。

如图11b所示，由于在第二次线扫过程中，第二光源2024以相对较高的角度照射太阳能电池10的表面，相机2020获得的照片400更能表现太阳能电池10的表面缺陷。本领域技术人员可以理解，高角度光源照射在被测物表面时，平整区域能够顺利反射光线，使得图像看起来更明亮清晰；而表面不平整的部分(如，划痕等)则反射光线较差，从而相对于平整的部分更容易被检测到。相应地，照片400可以更好地用于检测太阳能电池10表面的划伤和异物(例如，脏污、手指印和油斑)等。因此，基于两次不同角度的光源照射，设备100可以实现对太阳能电池的多层次的外观缺陷检测，从而提高了检测的准确性。需要说明的是，在该实施例中，第一光源和第二光源是分开的两个光源，但是在一些其他的实施例中，这两个光源也可以整合为一个光源；可以通过转动整合后的光源、或者转动太阳能电池10(例如通过其托盘)来实现多角度的照射及检测。

图12示出了图4所示的设备100的第二检测模块3000。如图12所示，第二检测模块3000包括第二相机3002和位于第二相机3002下方的第二检测平台3004。在太阳能电池10于第一检测模块2000完成两次线扫之后，第二搬运机构3050(参见图4)将位于第一检测平台2004上的太阳能电池10搬运至第二检测平台3002。在一个实施例中，第二相机3002是面阵相机，例如0.017mm/pixel像素精度、1.5亿像素的黑白面阵相机。本领域技术人员可以理解，黑白的面阵相机具有高速度和高分辨率的优点，并且在高精度的边缘识别上具有较大优势，但是具有适合的分辨率的面阵相机也可以用作为第二相机3002。

继续参考图12，第二检测模块3000还包括位于第二检测平台3002的靠近第二相机3002一侧的第三光源3006和位于第二检测平台3002的远离第二相机3002一侧的第四光源3008。在一个实施例中，第三光源3006可以由四个条形光源组成，并且每个条形光源的角度可调。类似于前述第一光源，第三光源3006相对于第二检测平台3002的角度可以是40°至50°。在一个实施例中，第四光源3008是白色背光源并且第二检测平台3004是透明的。第四光源3008朝向位于第二检测平台3002上的太阳能电池10的背面照射。因此，第二相机3002能够在第三光源3006和第四光源3008的配合下清晰地拍摄出太阳能电池10各个主要结构区域的边缘。

图13示出了根据本申请一个实施例的通过面扫获得的太阳能电池10的示例性的照片500。由于基板的透明性和封装胶水的半透明性，可以从图13的照片500中清晰地识别太阳能电池10的基板的边界、吸收层和封装胶水之间的边界、吸收层和吸收层之间的边界、电极区域和封装胶水之间的边界。参照图2，上述从图13的照片500中识别的边界基本对应于图2中各个部分描绘的边界。因此，拍摄的照片500可以用于检测太阳能电池10的相应的A1-A6和B1-B3的值是否与标准样品的A1-A6和B1-B3值相同，从而判断太阳能电池10的尺寸的准确性。本申请中所称的尺寸的准确性，包括太阳能电池不同部分的尺寸的准确性以及与其他部分相对位置的准确性。可以理解，在一些实施例中，用于放置太阳能电池的托盘上也可以设置对准标记或者标准尺寸，其可以位于太阳能电池的外围区域，从而可以在对太阳能电池进行成像时同步对对准标记和标准尺寸进行成像，以便于测量A1-A6和B1-B3的值。

在一个实施例中，由于照片500清晰地拍摄了太阳能电池10的边缘，通过与标准样品比较，可以判断太阳能电池10是否存在任何缺角、崩边或者边缘毛刺等。在一个实施例中，前述通过第一相机拍摄的照片300和400同样可以用于判断太阳能电池10是否存在任何缺角、崩边或者边缘毛刺等。

在第一检测模块2000和第二检测模块3000拍摄完太阳能电池10的三张照片300、400和500之后，运行于设备100的视觉检测处理软件或者耦接至设备100的计算机设备上运行的视觉检测处理软件(未示出)能够基于照片300、400和500识别太阳能10的各种缺陷，并进而判断太阳能电池10属于何种不同的外观等级。

在一个实施例中，可以由用户先对太阳能电池10的各种缺陷进行识别和分类，并构建缺陷分类数据集。进一步，用户可以使用深度学习工具，基于构建的数据集对神经网络模型进行训练，以获得经训练的视觉检测处理软件。在一个实施例中，每种缺陷可以提供例如100、1000或者5000个样本。本领域技术人员明白，样本的数量越多，经训练过的模型的检测结果越准确。最后，用户能够使用经训练的视觉检测处理软件识别采集到的照片上的太阳能电池10的各种缺陷，并判断太阳能电池10的外观等级。

在一个实施例中，针对太阳能电池10的吸收层12的色差的检测，视觉检测处理软件首先将照片300从RGB颜色通道转换为Lab颜色通道。其中，L表示颜色的明度；a为正值表示偏红色，负值表示偏绿色；b为正值表示偏黄色，负值表示偏蓝色。视觉检测处理软件能够识别出有效区域(例如，吸收层12)，并计算有效区域的对应Lab参数值。在一个实施例中，用户可以提供标准样品，并且视觉检测处理软件能够检测当前太阳能电池10与标准样品之间的色差△E(参考如下等式1)。

△E＝sqrt((L-L_标)2+(a-a_标)2+(b-b_标)2)(等式1)

在一个实施例中，针对太阳能电池10的吸收层12的颜色均匀性的检测，视觉检测处理软件首先将照片300从RGB通道转换为HSV通道。其中，H表示色度；S表示饱和度；V表示亮度。视觉检测处理软件能够识别出有效区域(例如，吸收层12)，并计算有效区域的H通道的整体平均方差△H(参考如下等式2)。

其中，n代表有效像素点个数，xi代表H通道各像素点的灰度值，代表H通道平均灰度。△H越低代表颜色越均匀，△H越高表示颜色越不均匀。

因此，通过用户事先设定的△E和△H的阈值，视觉检测处理软件能够判断太阳能电池10的吸收层12的颜色是否有色差(例如在计算得到的色差△E大于阈值时，即判断具有色差)，以及颜色是否均匀(例如在计算得到的颜色的整体平均方差△H大于阈值时，即判断具有色差)，进而判断太阳能电池10的外观等级。在一个实施例中，视觉检测处理软件可以识别吸收层12(例如，示例性地由5片区域组成)内不同片之间的色差或片内区域的色差，并且判断多片之间的色差是否过大、或者判断存在过度色差的片的数量是否过多。在一个实施例中，视觉检测处理软件可以检测色差和颜色不均匀的面积或者尺寸，并基于用户设定的具体面积或者尺寸的规格来判断太阳能电池的外观等级。

在一个实施例中，视觉检测处理软件将照片300、400和500均从RGB通道转换为HSV通道，并基于H通道各像素点的灰度值对图像进行分割并提取疑似缺陷区域。在一个实施例中，视觉检测处理软件中经训练的神经网络模型能够对提取的疑似缺陷区域进行筛选，提取有效缺陷并剔除无效缺陷。例如，可以将疑似缺陷区域的灰度值与背景的灰度值进行比较，当两者的灰度值的差大于10时，判断为缺陷区域。在一个实施例中，视觉检测处理软件能够判断缺陷的尺寸(例如，长、宽、高)和面积，以及缺陷的形态(例如，圆度、直线度等)。例如，划伤一般是细长条状、气泡一般是圆形、缺角一般是不规则形态。因此，通过经数据集训练的神经网络模型，视觉检测处理软件能够将识别的缺陷分类到合适的类型。

在一个实施例中，视觉检测处理软件能够定位照片300、400和500中太阳能电池10的位置，并且构建太阳能电池10的轮廓坐标。在一个实施例中，用户可以提供标准样品，视觉检测处理软件能够将太阳能电池10的轮廓与标准样品的轮廓进行比较，以识别太阳能电池10的缺角、崩边或边缘毛刺等。

在一个实施例中，用户也可以事先设置太阳能电池的外观等级的判断标准，该判断标准可以集成在设备100中。图14示例性地示出了点状杂质、气泡、线状划痕、崩边、缺角和边缘毛刺缺陷的阈值设定和相应的外观等级。如图14所示，针对点状杂质、气泡以及线状划痕，D表示直径、W表示宽度、L表示长度、DS表示间距、N表示数量；针对崩边、缺角和边缘毛刺，X和Y分别表示图示中的尺寸。当视觉检测处理软件检测到的相应数值落入相应的阈值范围内时，视觉检测处理软件能够判定太阳能电池10的相应外观等级。例如，最高的外观等级可以是S级，较好的外观等级可以是A级，以及不合格的外观等级可以是NG级。虽然图14示例性地示出了不同缺陷类型的外观等级的判断标准，但是本领域技术人员清楚，用户可以根据需求设置其他的缺陷类型以及其他的阈值标准。

如前所述，照片300更容易提取例如气泡等基板内部的缺陷、照片400更容易提取例如划痕、脏污等基板表面的缺陷，照片500更容易提取轮廓边缘的缺陷并且可以辅助提取气泡等基板内部的缺陷。因此，通过三张照片提供的信息，视觉检测处理软件能够综合地判断太阳能电池10的外观缺陷。

在一个实施例中，用户可以使用第二检测模块3000事先对标准样品进行拍摄，以获得标准样品的图像，并标定例如如前所述的标准样品的尺寸A1-A6和B1-B3。在一个实施例中，用户可以设置测量线的参数(例如，边缘检测强度，测量线的宽度)，并且绘制预先设置的测量线。视觉识别软件能够基于用户预先设置的测量线选取照片500中的测量点，并对照片500中的太阳能电池10的相应测量点进行两点间的测量。最后，视觉识别软件能够将照片500中的太阳能电池10中记录的测量线与标准样品的测量线进行比对，以获得两者的相对位置和相对方向，并将相对位置和相对方向与阈值进行比较，以判断太阳能电池10的尺寸是否满足要求。

在某一实施例中，视觉检测处理软件能够记录检测的太阳能电池10的缺陷照片，并对缺陷照片的缺陷类型、缺陷位置、缺陷尺寸等进行记录，以构建历史数据集。历史数据集一方面能够被用户查阅，另一方面能够被分析软件处理，以得到该批量太阳能电池的外观的统计学分析。分析软件可以嵌入在视觉检测处理软件中，也可以是另一个独立的软件。分析软件可以统计太阳能电池的良率、不同缺陷类型的发现比率、发现位置、尺寸的偏差量等。分析软件提供的数据统计能够帮助太阳能电池的制造商优化生产流程和质量控制等。特别地，由于本申请的检测设备能够对太阳能电池进行自动化检测，因此其可以集成在太阳能电池的生产线中，用于实时地在线监测生产线中生产的太阳能电池，并且可以向生产线反馈所监测的太阳能电池的缺陷的统计数据，特别是不同类型的缺陷。生产线可以设置有主控设备，其能够基于接收到的缺陷反馈信息，判断生产线中可能造成缺陷的工序或步骤，并且相应地这些工序或步骤进行调整或替换。例如，一些容易产生缺陷的工序或步骤可以配备有替换模块，用于在当前运行的模块需要检修时进行替换，从而保持整个生产线的持续运行。可以理解，主控设备可以集成有神经网络模型或者类似的人工智能引擎，其可以被训练以自动判断造成某个或某类缺陷的工序或步骤。

回到图4，当太阳能电池10在第二检测模块3000完成拍摄后，第三搬运机构4050将完成检测的太阳能电池10搬运至喷码模块4000的喷码台4002上。可以理解，在太阳能电池10被搬运至喷码台4002上时，前述视觉识别软件已经完成太阳能电池10的颜色、缺陷和尺寸的识别和判断，并且按照用户预定的标准提供了太阳能电池10的外观等级。

图15示出了图4所示的设备100的喷码模块4000中的喷码组件4010。喷码组件4010配置成对位于喷码台4002上的太阳能电池进行喷码。喷码组件4010包括支撑板4012、设置在支撑板4012上的滑动丝杆4014以及能够在滑动丝杆4014上滑动的喷码滑架4016。喷码滑架4016上设置有喷码头4018和读码器4020。如前所述，设备100的经训练的模块判断太阳能电池10的外观等级之后，指示喷码组件4100对太阳能电池2010喷涂包含太阳能电池10的等级和编码的信息。在一个实施例中，喷涂的可以是二维码、条形码或其他能够包含信息的标识。当太阳能电池10被放置在喷码台4002上之后，喷码头4018被驱动至工作位置，以对太阳能电池10进行喷码。在完成喷码后，读码器4020被驱动至该工作位置，以对太阳能电池10进行读码，从而验证太阳能电池10的喷码是否完成以及喷码的信息是否准确。

图16示出了图4所示的设备100的收料模块5000。当读码器4020完成读码之后，收料模块5000的第四搬运机构5002根据太阳能电池10的外观等级将太阳能电池10搬运至位于收料模块5000上的相应托盘200上。托盘200装满太阳能电池10后，托盘200被移动至与相应外观等级对应的收料料仓。图16示例性地示出了三个外观等级的收料料仓5010、5020和5030，以收纳对应于S级、A级和NG级的太阳能电池10。在一个实施例中，当喷码器4020未能完成读码时，第四搬运机构5002将太阳能电池搬运至检测异常产品的暂放盒(图中未示出)，以供后续人工检查。

因此，本申请公开的检测设备能够完成太阳能电池的外观等级的快速分拣，能够减少了因人工目视检查造成的误判和漏检，并保证检测标准的一致性，避免人工检查可能对玻璃片造成的二次污染。此外，本申请公开的检测方法不仅能够检测太阳能电池的诸如气泡、杂质、划伤、异物、缺角等缺陷，还能够检测色差和颜色均匀性，以及尺寸的准确性，因此能更综合地判断太阳能电池的外观等级。

本发明的实施例可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于检测太阳能电池的外观缺陷的方法和设备的若干步骤或模块，但是这种划分仅仅是示例性的而非强制性的。实际上，根据本申请的实施例，上文描述的两个或更多模块的特征和功能可以在一个模块中具体化。反之，上文描述的一个模块的特征和功能可以进一步划分为由多个模块来具体化。

本技术领域的一般技术人员可以通过研究说明书、公开的内容及附图和所附的权利要求书，理解和实施对披露的实施方式的其他改变。在权利要求中，措词“包括”不排除其他的元素和步骤，并且措辞“一”、“一个”不排除复数。在本申请的实际应用中，一个零件可能执行权利要求中所引用的多个技术特征的功能。权利要求中的任何附图标记不应理解为对范围的限制。

Claims (16)

1.一种用于检测太阳能电池的外观缺陷的方法，其特征在于，所述方法包括：

接收太阳能电池在第一光源下由第一相机拍摄的第一图像；

接收所述太阳能电池在第二光源下由所述第一相机拍摄的第二图像，其中所述第一光源与所述太阳能电池之间的第一角度小于所述第二光源与所述太阳能电池之间的第二角度；

识别所述第一图像中的所述太阳能电池的第一缺陷和所述第二图像中的所述太阳能电池的第二缺陷；以及

基于所述第一缺陷和所述第二缺陷，确定所述太阳能电池的外观等级。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别步骤包括：

确定所述第一图像和所述第二图像的各个像素点的灰度值；

基于所述各个像素点的灰度值，确定所述第一缺陷和所述第二缺陷。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述确定步骤包括：

确定所述第一缺陷和所述第二缺陷的尺寸；

接收所述第一缺陷和所述第二缺陷的阈值；以及

基于所述第一缺陷和所述第二缺陷的尺寸与所述阈值的比较，确定所述太阳能电池的外观等级。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一缺陷选自由以下组成的组中的一个或多个：所述太阳能电池的吸收层的颜色不均匀、所述太阳能电池中的气泡以及所述太阳能电池中的杂质。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二缺陷选自由以下组成的组中的一个或多个：所述太阳能电池表面的划痕、异物和脏污。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一角度是40°至50°，并且所述第二角度是75°至85°。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收与所述太阳能电池相关的标准样品的标准图像；

确定所述标准图像中的太阳能电池的吸收层的标准颜色；

确定所述第一图像中的所述太阳能电池的吸收层的颜色和所述标准颜色之间的色差，其中所述第一缺陷是所述色差。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收所述太阳能电池在第三光源和第四光源下由第二相机拍摄的第三图像，其中所述第四光源是背光源；

接收与所述太阳能电池相关的标准样品的标准图像；

基于所述第三图像和所述标准图像，确定所述太阳能电池的第三缺陷；以及

基于所述第三缺陷，确定所述太阳能电池的外观等级。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第三缺陷选自由以下组成的组中的一个或多个：所述太阳能电池的缺角、崩边和边缘毛刺。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第三缺陷是所述太阳能电池的尺寸与所述标准样品的尺寸的差异。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述尺寸差异包括所述太阳能电池的吸收层的尺寸和位置与所述标准样品的吸收层的尺寸和位置的差异。

12.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

识别所述第三图像中的所述太阳能电池的所述第一缺陷；以及

基于所述第一图像和所述第三图像中的所述第一缺陷，确定所述太阳能电池的外观等级。

13.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

识别所述第一图像和所述第二图像中的所述太阳能电池的所述第三缺陷；以及

基于所述第一图像、所述第二图像和所述第三图像中的所述第三缺陷，确定所述太阳能电池的外观等级。

14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一相机是线扫相机。

15.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第二相机是面阵相机。

16.一种用于检测太阳能电池的外观缺陷的设备，其特征在于，所述设备包括非暂态计算机存储介质，其上存储有一个或多个可执行指令，所述一个或多个可执行指令被处理器执行后执行下述步骤：

接收太阳能电池在第一光源下由第一相机拍摄的第一图像；

接收所述太阳能电池在第二光源下由所述第一相机拍摄的第二图像，其中所述第一光源与所述太阳能电池之间的第一角度小于所述第二光源与所述太阳能电池之间的第二角度；

识别所述第一图像中的所述太阳能电池的第一缺陷和所述第二图像中的所述太阳能电池的第二缺陷；以及

基于所述第一缺陷和所述第二缺陷，确定所述太阳能电池的外观等级。