硅片视觉检测（行业：新能源-光伏；应用：缺陷检测）

近年来，光伏产业发展迅速，太阳能电池作为核心光伏组件，其主要作用是将太阳的光能直接转化为电能。目前市面上光伏系统大量使用的是以硅为基底的硅太阳能电池，而太阳能电池的硅片较薄，其厚度一般在90μm ~ 110μm之间，很容易造成硅片隐裂等缺陷。

针对太阳能电池原材料硅片不易检测、自动化水平不高等问题，我司研制开发了一种基于机器视觉的硅片缺陷检测系统（主要包含硅片隐裂检测、破片检测等）。根据硅材料对红外光的反射特性，设计了能稳定获取清晰硅片缺陷图像的采集系统及其自动化控制单元，随后引入图像处理算法，分别利用变异系数法和改进的动态阈值法来实现对特征平面的构建以及对该平面上缺陷的定位，实现了对硅片缺陷检测的自动识别。

速度：800~1000mm/s；

图像效果：合格；

系统功能：硅片隐裂检测、破片检测等。

硅片缺陷检测系统主要由软件和硬件两部分组成,其中硬件部分主要包括图像采集单元和自动化执行单元，软件部分主要负责对带有隐裂的硅片图像进行智能筛选、人机交互以及各执行单元控制信号的传递。计算机根据采集到的图像进行计算，作出分析判断后将分选信号传送上位机，最后由上位机剔除带有缺陷的硅片。

本系统采用线阵相机作为图像采集单元，增强缺陷区域和正常区域的对比度，辅以机器视觉中传统算法或者深度学习算法来识别和筛选硅片中的缺陷。