光焊机中的图像识别探究_自动串焊机_康耐视

光焊机中的图像识别探究

2016/8/1 10:30:33

在自动化设备风行的当下，如何使得设备高效、自然的代替人工来完成重复性的劳动，是实现自动化的前提，以全自动串焊机为例，它的首要问题是要解决如何将成盒的电池片分片焊接成串，且要求很高的精度，即控制露白，这就涉及到一个主要问题，如何将从电池盒中随机取出的电池片经过一定的处理，让其按照规定的顺序及方位来排列，此时最简单也是最直接的方法就是图像处理，通过对每一片电池片拍照，然后进行图像分析，确定其精确位置，最终使其与机械手的完美配合，实现精确放置电池片，进而焊接成电池串，本文主要研究图像处理的原理及优化方面的问题。

我们接触到的电池片多种多样，按照尺寸分有156×156，125×125，按照栅线条数有两栅、三栅，按照功率分为A、B、C等级，此外，还有各个电池片生产厂家的厂规，以下列举一些常见的电池片，如下图1到图5所示：

图1. 156*156方角三栅全栅线电池片

图2. 156*156圆角三栅全栅线电池片

图3. 156*156方角三栅间隔栅电池片

图4. 125*125方角两栅全栅线电池片

图5. 125*125圆角两栅间隔栅电池片

此外还有很多种类电池片，为了将太阳能这种清洁能源利用的更加充分，光伏行业的专家们无时不刻地不在忙着改进电池片，以期获得更高的转化效率，因此造就了电池片多种多样的外形及品种。

在品类众多的电池片中，本文我们所要讨论的问题是如何将同一种类的电池片按照一定的规则摆放整齐，因为我们要将电池片做成组件的话，需要将每一片电池片（相当于一个独立电源）串联起来，进而组成一个独立的电池板，再将多个电池板串联起来，最终形成一个庞大的电网，达到我们利用太阳能转化为电能，被我们人类利用的最终目的。

本文我们以三栅线的电池片为例来对电池片如何精确定位做一详述，相机品牌为康耐视，型号为：In-Sight5605：

如下图示，这是我们取得一张电池片的照片，它被从电池盒中单独取出，放在透明的载物台上，我们通过边缘打光，进而用相机取得它的照片，如图6所示，下面我们就通过处理这张照片来详细解释如何定位。

图6. 156*156电池片照片

根据电池片为类正方形的特点，我们需要找到一个基准点来对电池片进行一个基础统一的定位，如图7所示，我们先取电池片的四条边作为框选的基础。图示中仅以左边一条边作为一个例子来找边，其余四条边找寻方法类同。

图7. 获取电池片左边缘图片

通过四条边，我们可以找到两两边相交所形成的交点，如图8所示为左上顶点的寻找例子，一共有4个，形成一个完整的正方形，此正方形就是电池片的比较粗略的轮廓，作为我们定位电池片的基础框选。

图8. 获取电池片左上顶点图片

一般来说，通过边缘定位的话，能够将电池片的位置找到，但由于在丝印中经过刻蚀工序后，四条边线的时晰程序已大大减弱，导致电池片的边缘不够清晰，因此可能造成定位不精确的情况出现，但是我们发现电池片中的栅线有足够的清晰度，用它来定位，能够获得更精确的效果。

在刚才框定的范围内，我们来寻找定位电池片的方法，就是利用电池片的栅线进行定位，因为对于同一批次的电池片来说，栅线完全是通过同一个“模具”丝印成形的，而且白色的栅线与黑色的铝浆底图案差别鲜明，对于找边来说，相对容易，也足够清晰。

图9. 获取电池片左栅线图片

图10. FindLine与FindSegment函数示例图片

首先，我们需要找到左边的栅线，如图9所示，利用FindLine函数，如图10所示，框选出左栅线，然后我们在最左边的栅线上框选一个区域，调用FindSegment函数，找到图框中所包含的像素的黑白分界点，如图11所示，共有四个，按照同样的办法，我们在此栅线上不同的位置框选8个区域，分别找到其中的黑白分界点，利用LineFromNPoints函数取得此栅线的中心线，如图12所示，此处栅线上框选的区域数量越多，获得该条栅线的中心线就会越精确，因此在运算时间允许的范围内应该尽可能多的取点，以便为获得较准确的定位位置提供一个准确的基础。相应地，最右边的一条栅线寻找中心线的方法类同，如图13所示。