基于機器視覺的硅片隱裂檢測系統(tǒng)的研究

穆星澤，段建國

(中國電子科技集團公司第二研究所，山西 太原 030024)

太陽能電池因其永久性、清潔性和靈活性的特點越來越受到人們的青睞，近年來的太陽能電池行業(yè)有著飛速的發(fā)展[1]。太陽能電池生產(chǎn)線有多道工藝，大致可歸結(jié)為表面制絨及酸洗、擴散制結(jié)、去磷脂玻璃、等離子刻蝕及酸洗、鍍減反射膜、絲網(wǎng)印刷、快速燒結(jié)等，而各道工藝都有隱裂硅片的存在，造成碎片。隨著太陽能行業(yè)的發(fā)展，太陽能電池片廠家對良品率的要求與日俱增，迫切要求降低各個工藝段的碎片率。將視覺檢測技術(shù)應(yīng)用到太陽能自動化設(shè)備中，對降低碎片率有重要意義。隱裂硅片被剔除的越早就越可以降低碎片率，更能節(jié)省能源與人力成本。而電池片生產(chǎn)工藝流程中的第一道工藝是制絨，因此對制絨段的隱裂硅片，進行剔除刻不容緩。本文針對制絨段的隱裂硅片，設(shè)計了一套在線視覺檢測裝置。實踐表明，本檢測裝置具有實用效果。

在線視覺檢測裝置的設(shè)計難點在于：在不影響設(shè)備產(chǎn)能、穩(wěn)定性的情況下，能夠快速、準確地剔除隱裂硅片。

1 系統(tǒng)流程設(shè)計

本節(jié)主要介紹自動化制絨上料機與視覺檢測系統(tǒng)結(jié)合的流程設(shè)計。設(shè)計流程圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)流程設(shè)計

自動化制絨上料機主要由料盒循環(huán)機構(gòu)、硅片升降機構(gòu)、硅片搬送機構(gòu)、硅片吹氣機構(gòu)、硅片傳送機構(gòu)、硅片剔除機構(gòu)等組成[2]。在這里著重分析硅片在硅片傳送機構(gòu)上的運動。

自動化制絨上料機通過硅片升降、吹氣及搬送機構(gòu)將料盒里的硅片放置于硅片傳送機構(gòu)上。當(dāng)硅片經(jīng)過視覺檢測裝置時，相機拍攝圖片，并將圖像傳輸至工控機。工控機對圖像進行數(shù)據(jù)處理，將結(jié)果顯示在顯示屏上，并通知PLC。PLC經(jīng)過判斷，若是正常片則通過硅片傳送機構(gòu)將硅片傳送至制絨工藝機臺；若是隱裂片則將硅片通過硅片剔除機構(gòu)剔除。

2 視覺檢測系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計

2.1 視覺檢測系統(tǒng)的硬件設(shè)計

在線視覺檢測裝置主要由相機、光源、擋光板、背景板、工控機及支架等組成[3]。其硬件設(shè)計結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 視覺在線檢測硬件結(jié)構(gòu)示意圖

線陣相機可以檢測勻速運動的連續(xù)物體，正可運用于本系統(tǒng)。線陣相機的兩個主要參數(shù)為分辨率、行頻，共同決定了圖像的檢測精度。本文選擇相機每線像素數(shù)HC=16 438像素，最大行頻Vmax=40 kHz。硅片的尺寸為L×S=156×156 mm，運行速度V0=424 mm/s。由公式(1)可得檢測橫向最小隱裂尺寸為Lmin=0.02μm。根據(jù)“橫向和縱向的分辨率相等”的原則，則由公式(2)可得相機行頻為V=21 kHz

(1)

(2)

選擇合適的光源是缺陷檢測的主要步驟。光源的頻譜特性和光譜特性，亮度分布和視角分布等的差異都會影響檢測效果，所以檢測隱裂硅片時要選擇合適的光源[3]。平行光有很好的方向性和準直性，平行光結(jié)合暗場照明，所得圖像灰度梯度明顯。平行光與缺陷方向垂直時，形成背景亮而缺陷暗的特征，而線性光源可以很好地提供平行光。紅外光波長較長，且具有很好的穿透作用，可用于檢測物體內(nèi)部缺陷。因此本文選擇線性紅外光源。經(jīng)實踐檢測紅外光源波長為800 nm時，可以得到清晰的隱裂硅片圖像。

在線視覺檢測系統(tǒng)的光路圖如圖3所示。線性紅外光源，照射在硅片表面，經(jīng)反射進入相機。為了成像更加清晰，需要增加擋光板和背景板。增加擋光板可以使線性光源照射在硅片表面時，光線更加均勻，明暗對比明顯，減少了圖像的曝光度。經(jīng)實踐檢測，當(dāng)擋光板距離硅片越近時，相機成像越清楚。為了能夠讓硅片更好的通過，選擇擋光板距離硅片1 mm～2 mm的安裝距離。增加背景板，使硅片輪廓與周圍環(huán)境對比更加清晰，方便從原始圖像中，提取硅片圖像，減小圖像處理難度。

圖3 在線視覺檢測系統(tǒng)光路圖

2.2 在線視覺檢測軟件流程設(shè)計

為了能夠準確快速挑選出隱裂硅片，本程序采用分類器的方法。首先需要提取正常硅片的輪廓及其紋理特征，然后用待測硅片的輪廓及其紋理特征與正常硅片的特征進行比較，判斷是否為隱裂硅片。硅片的輪廓特征主要包括硅片的尺寸大小、倒角大小和形狀等。紋理特征主要包括硅片柵線的寬度、位置及間隔等。具體流程如下：

1) 提取1張正常硅片的輪廓特征，作為模板。

2) 運用A的模板，將20張正常硅片放入分類器中，提取其紋理特征。

3) 運用A模板，將待測硅片放入到分類器中，進行特征匹配。

4) 若特征匹配程度達到一定閾值，則認為是正常硅片，否則為隱裂硅片。

為了不影響設(shè)備產(chǎn)能，同時降低開發(fā)成本，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理的實時有效性，本程序選用雙線程工作方式。一個線程用來采集圖像，即獲取相機生成的待測硅片的原始圖像；一個線程用于數(shù)據(jù)處理，即判斷待測硅片是否為隱裂硅片，并將處理結(jié)果發(fā)送至PLC，PLC對待測硅片進行相應(yīng)的處理。若是正常硅片則進入工藝機臺，否則被硅片剔除機構(gòu)剔除。

3 在線視覺檢測工業(yè)現(xiàn)場實現(xiàn)

如圖4所示，即為工業(yè)現(xiàn)場在線視覺檢測系統(tǒng)的機械硬件實現(xiàn)。圖5為檢測出的隱裂硅片，框內(nèi)部分為檢測出的隱裂硅片特征。經(jīng)統(tǒng)計每班次可以剔除近200張隱裂硅片，準確率高達90%。

圖4 在線視覺檢測系統(tǒng)

圖5 隱裂硅片

各個投料方式的整線碎片率如表1所示。

表1 整線碎片率

各個投料方式的制絨段碎片率如表2所示。

數(shù)據(jù)表明，自動化設(shè)備取代人工上片，可以大大降低碎片率，而加入在線檢測裝置后進一步降低了碎片率。

表2 制絨段碎片率

4 小結(jié)

針對太陽能電池行業(yè)制絨段的隱裂硅片，根據(jù)硅片特征及其運動環(huán)境，設(shè)計了視覺檢測裝置的硬件，采用分類器的方法開發(fā)了視覺檢測裝置的軟件，實現(xiàn)了視覺檢測功能。通過工業(yè)現(xiàn)場應(yīng)用表明，在制絨段采用自動化制絨上料機與視覺檢測系統(tǒng)結(jié)合的方式，可以大大減小整線的碎片率。