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    光伏電池片弱邊緣缺陷空耦超聲特征檢測(cè)

    2022-05-12 01:26:42陳凌宇錢(qián)洲亥李治國(guó)
    制造業(yè)自動(dòng)化 2022年4期
    關(guān)鍵詞:邊緣超聲波電池

    劉 敏,陳凌宇,錢(qián)洲亥,李治國(guó)

    (國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司電力科學(xué)研究院,杭州 310000)

    0 引言

    光伏電池片也稱(chēng)為太陽(yáng)能電池片,當(dāng)下,其在很多制造業(yè)領(lǐng)域中,有著大量的應(yīng)用。其能夠完成太陽(yáng)能的轉(zhuǎn)換,形成電能。這種產(chǎn)品主要分為兩大類(lèi),分別是晶硅類(lèi)和非晶硅類(lèi),前者又包含單晶和多晶兩種,兩者之間的效率存在差異。光伏電池片的質(zhì)量?jī)?yōu)劣情況,直接影響太陽(yáng)能的轉(zhuǎn)換效率以及發(fā)電安全性;其在生產(chǎn)過(guò)程中,受到不同因素的影響,會(huì)導(dǎo)致其存在隱裂、劃痕等缺陷,特別是電池片的邊緣發(fā)生缺陷后,隱秘性較高,在檢測(cè)過(guò)程中容易漏檢,對(duì)于安裝使用造成極大安全隱患[1],因此,提升光伏電池片的邊緣缺陷檢測(cè)質(zhì)量以及檢測(cè)精度尤為重要。相關(guān)學(xué)者也針對(duì)這一問(wèn)題展開(kāi)了一定的研究。

    劉懷廣等人[2]和張曼等人[3],針對(duì)光伏太陽(yáng)片缺陷檢測(cè)分別展開(kāi)研究,各自提出基于輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法缺陷檢測(cè)方法,上述方法均可完成缺陷檢測(cè),但是,當(dāng)邊緣弱化明顯、邊緣缺陷的隱秘性較高時(shí),檢測(cè)效果仍需進(jìn)一步驗(yàn)證。

    因此,本文提出基于空耦超聲的光伏電池片弱邊緣缺陷檢測(cè)方法,并且為了提升檢測(cè)效果的精準(zhǔn)性,結(jié)合圖像處理技術(shù),共同實(shí)現(xiàn)光伏電池片弱邊緣缺陷檢測(cè)。

    1 光伏電池片弱邊緣缺陷檢測(cè)

    1.1 空耦超聲特征的檢測(cè)方法設(shè)計(jì)

    由于空耦超聲在掃描過(guò)程中,獲取的掃描圖像受到超聲波束徑和頻率的影響,導(dǎo)致其分辨率發(fā)生變化,掃描圖像的質(zhì)量和細(xì)節(jié)清晰程度也受到影響[4];除此之外,掃描儀的移動(dòng)步長(zhǎng)也直接影響圖像的成像質(zhì)量,圖像質(zhì)量則與檢測(cè)結(jié)果的可靠程度存在直接關(guān)聯(lián)。基于此,本文為保證良好的光伏電池片弱邊緣缺陷檢測(cè)效果,將圖像處理技術(shù)與空耦超聲相結(jié)合,共同實(shí)現(xiàn)光伏電池片弱邊緣缺陷檢測(cè)。該缺陷檢測(cè)方法整體包含兩個(gè)部分組成,一是空耦超聲成像、二是弱邊緣缺陷檢測(cè),方法的整體框架如圖1所示。

    圖1 光伏電池片弱邊緣缺陷檢測(cè)方法整體框架

    空耦超聲成像部分:空耦超聲成像是由三個(gè)模塊組成,分別為控制模塊、信號(hào)發(fā)射和接收模塊、掃描模塊,后兩個(gè)模塊各自通過(guò)USB和RS232與控制模塊相連接;控制模塊中以工控機(jī)為核心,對(duì)另外兩個(gè)模塊實(shí)行同步控制,完成光伏電池片掃描,并生成掃描圖像。信號(hào)發(fā)射和接收模塊中包含信號(hào)發(fā)射器、超聲波發(fā)射器和接收器、前置放大器、采集卡以及一組超聲波換能器;掃描模塊主要以C掃描方式為依據(jù),結(jié)合Lamb波完成光伏電池片掃描,該模塊主要包含控制電路、驅(qū)動(dòng)器、手動(dòng)調(diào)器以及編碼器等部分組成,其依據(jù)設(shè)定的掃描路線(xiàn)完成掃描;并且工控機(jī)中設(shè)有小波分析算法,對(duì)結(jié)合Lamb波實(shí)行降噪處理,保證成像質(zhì)量。

    弱邊緣缺陷檢測(cè)部分:該部分的主要作用是實(shí)現(xiàn)光伏電池片弱邊緣缺陷檢測(cè)[5],以空耦超聲掃描成像結(jié)果為依據(jù),采用小波變換完成分析圖像中突變信號(hào)并對(duì)其實(shí)行校正,完成缺陷檢測(cè)。

    1.2 基于空耦超聲的光伏電池片成像

    1.2.1 空耦超聲C掃描

    本文在對(duì)光伏電池片實(shí)行掃描成像時(shí),采用空耦超聲C掃描方式完成,該掃描方式是在點(diǎn)掃描的基礎(chǔ)上繪制形成的面掃描方式,能夠獲取光伏電池片整體的投影面圖像,更好地獲取其邊緣掃描結(jié)果。

    在采用空耦超聲C掃描過(guò)程中,超聲波呈垂直狀態(tài),通過(guò)空氣入射至光伏電池片上,此時(shí)會(huì)產(chǎn)生反射和投射,因此,會(huì)產(chǎn)生反射波和透射波,前者是超聲波在光伏電池片上被反射回來(lái)后,與入射波相反方向傳播的超聲波;后者是超聲波穿透光伏電池片后,沿著入射方向繼續(xù)傳播的超聲波。

    設(shè)空氣和光伏電池片的聲阻抗分別用Z1、Z2表示;空氣至光伏電池片的反射率、超聲波的透射率分別用R12和T12表示;光伏電池片至空氣的反射率、透射率分別用R21和T21表示;四者的公式分別為:

    無(wú)空氣層和有空氣層的透射率計(jì)算公式分別為:

    式(5)、式(6)中:T121和T12121均表示透射率,前者對(duì)應(yīng)空氣—光伏電池片—空氣;后者對(duì)應(yīng)空氣—光伏電池片—空氣—光伏電池片—空氣。

    1.2.2 空耦超聲的傳播原理

    超聲波入射波和反射波的聲壓、能量、質(zhì)點(diǎn)的振動(dòng)速度分別用pi、Ii、vt和pr、Ir、vr表示;透射波的聲壓、能量、質(zhì)點(diǎn)的振動(dòng)速度分別用pt、It、vt表示,其在不同介質(zhì)面上,產(chǎn)生的反射和透射存在差異。入射波的所在面為介質(zhì)1,透射波所在的面為介質(zhì)2,兩者的聲阻抗分別用Z1=ρ1c1、Zz=ρ2c2表示。

    依據(jù)邊界連續(xù)性條件確定邊界一側(cè)的質(zhì)點(diǎn)振動(dòng)幅度、速度與另一側(cè)相等,并且兩側(cè)的總聲壓也相等,因此,在分界面x=0處,則有:

    結(jié)合傳播介質(zhì)的聲阻抗得出:

    將式(8)代入式(7)中得出:

    為獲取超聲筆在介質(zhì)1和介質(zhì)2兩個(gè)面上的聲壓、能量反射和能量傳輸三種反射系數(shù),對(duì)式(9)實(shí)行求解得出,三種系數(shù)的公式分別為:

    2.2.3 光伏電池片成像

    依據(jù)上述空耦超聲C掃描結(jié)構(gòu)和超聲波的傳播原理,結(jié)合Lamb波形成基于空耦超聲Lamb波的缺陷成像,該成像是將Lamb波的信號(hào)作為掃描成像算法的輸入,獲取光伏電池片缺陷重構(gòu)圖像,該方法獲取的掃描圖像能夠更好地獲取光伏電池片的邊緣信息。

    利用空耦超聲換能器在待檢測(cè)光伏電池片上產(chǎn)生激勵(lì)的Lamb波,與其呈垂直方向上的能量分布服從正態(tài)分布,在缺陷成像過(guò)程中,需考慮該能量的分布特點(diǎn)。結(jié)合該能量的分布函數(shù)和Lamb波的信號(hào)差異系數(shù)DIk,得出用于空耦超聲Lamb波掃描的概率損傷成像算法。為了保證光伏電池片的成像效果,保證對(duì)弱邊緣缺陷位置的掃描,采用偏態(tài)函數(shù)替代正態(tài)分布函數(shù)E(d),其式為:

    式(13)中:λ表示偏態(tài)系數(shù);d為距離,屬于掃描路徑中心到成像位置點(diǎn)之間;R表示表面半徑,屬于空耦超聲換能器;σ表示尺度系數(shù);φ和ψ均表示函數(shù),前者對(duì)應(yīng)概率密度,后者對(duì)應(yīng)概率分布,均屬于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,兩者的計(jì)算公式為:

    為提升概率損傷成像算法對(duì)于光伏電池片弱邊緣的成像效果,需充分利用DIk。偏態(tài)分布函數(shù)的偏態(tài)系數(shù)式為:

    式(15)中:DIk-1和DIk+1分別表示相鄰掃描路徑信息的差異系數(shù);ξ表示邊緣系數(shù),該參數(shù)值越大表示邊緣缺陷掃描效果越佳,成像質(zhì)量越佳。

    1.3 光伏電池片成像質(zhì)量提升

    空耦超聲Lamb波掃描的概率損傷成像過(guò)程中,超聲波作用在光伏電池片上時(shí)Lamb波會(huì)產(chǎn)生一定的信號(hào)噪聲,因此,掃描獲取的光伏電池片圖像中會(huì)含有一定噪聲,為保證光伏電池片弱邊緣缺陷的檢測(cè)效果,采用小波分析對(duì)Lamb波產(chǎn)生的信號(hào)實(shí)行降噪處理,提升光伏電池片圖像成像質(zhì)量。

    設(shè)含有噪聲的光伏電池片信號(hào)模型式為:

    式(16)中:n=1,2,...,N,N表示信號(hào)長(zhǎng)度;f(n)表示包含噪聲的信號(hào);x(n)為實(shí)際信號(hào);z(n)表示噪聲;ε表示噪聲水平。

    采用離散變換對(duì)f實(shí)行分解得出:

    式(17)中:a表示小波近似;d表示小波細(xì)節(jié),兩者的式為:

    式(19)中:小波分解系數(shù)用w=[wa+wd]表示;基函數(shù)用A、D表示。

    小波降噪的目的是將f(n)中的x(n)全部還原,該還原是依據(jù)小波變換下光伏電池片信號(hào)和噪聲的不同特性,通過(guò)小波分解系數(shù)完成信號(hào)和噪聲的分離。以N層分解為例,如(20)所示:

    通過(guò)式(20)完成分解后,通過(guò)閾值對(duì)小波系數(shù)實(shí)行處理即可完成光伏電池片信號(hào)降噪,以此提升光伏電池片成像質(zhì)量。

    1.4 光伏電池片圖像弱邊緣缺陷檢測(cè)

    完成光伏電池片弱邊緣的成像后,采用基于信號(hào)突變點(diǎn)校正完成光伏電池片圖像弱邊緣缺陷檢測(cè)。其檢測(cè)步驟如下所述:

    步驟1:光伏電池片圖像預(yù)處理:設(shè)(AN×M)表示光伏電池片圖像對(duì)應(yīng)的矩陣,對(duì)其實(shí)行轉(zhuǎn)換處理,形成M個(gè)信號(hào),所有信號(hào)都有N個(gè)頻譜幅值的離散信號(hào)f`i(t)。

    步驟2:信號(hào)突變點(diǎn)確定:采用小波多尺度分解對(duì)f`i(t)實(shí)行處理,以此可得出每一個(gè)突變點(diǎn)附近的極大值|Wsf(t)|,且屬于小波變換模,實(shí)現(xiàn)信號(hào)突變點(diǎn)的確定。

    步驟3:校正信號(hào)突變點(diǎn):依據(jù)步驟2可確定存在信號(hào)突變點(diǎn)f`i(t)的起始位置和數(shù)量,利用能量重心法完成校正。光伏電池片弱邊緣圖像中的離散信號(hào)的校正需依據(jù)其特點(diǎn)完成,其式為:

    式(21)中:f`i(t)的第一個(gè)突變點(diǎn)用l0表示;l0的前一個(gè)正常值用l0-1表示;校正后的結(jié)果用表示;ai(i=0,1,2,3,4)表示權(quán)重值。

    步驟4:獲取恢復(fù)后圖像矩陣:對(duì)f`i(t)實(shí)行校正后,可獲取恢復(fù)圖像矩陣,用BN×M表示。

    步驟5:缺陷檢測(cè):融合BN×M和AN×M,即可確定所有的突變點(diǎn),完成光伏電池片邊緣缺陷檢測(cè)。

    2 測(cè)試分析

    為測(cè)試本文方法的應(yīng)用性能和效果,將本文方法用于某光伏電池片生產(chǎn)企業(yè)中,抽取100個(gè)光伏電池片實(shí)行檢測(cè),其中包含75個(gè)正常電池片和25個(gè)缺陷電池片,主要的缺陷類(lèi)別包含邊緣缺角、裂痕、污跡、劃痕、絲印缺陷、漏漿,共6類(lèi)缺陷。采用本文方法對(duì)其實(shí)行檢測(cè),為企業(yè)提供質(zhì)量篩選保證。空耦超聲的成像質(zhì)量直接影響電池片弱邊緣缺陷檢測(cè)結(jié)果,因此,需保證圖像的成像質(zhì)量。為衡量本文方法的降噪效果,獲取本文方法在降噪前、后完成的光伏缺陷部位掃描圖像結(jié)果,如圖3所示。

    依據(jù)圖2測(cè)試結(jié)果得出:在實(shí)行Lamb波信號(hào)降噪前,空耦超聲掃描獲取的缺陷成像結(jié)果受到信號(hào)噪聲的影響,導(dǎo)致圖像清晰程度較低,質(zhì)量下降;經(jīng)過(guò)Lamb波信號(hào)降噪處理后,空耦超聲掃描獲取的缺陷成像結(jié)果清晰度較高,圖像質(zhì)量較好。是由于本文方法采用小波分析對(duì)過(guò)Lamb波信號(hào)實(shí)行降噪處理,保證圖像的成像質(zhì)量。因此,本文方法降噪效果良好,能夠?yàn)楣夥姵厝踹吘壢毕輽z測(cè)提供質(zhì)量較好的圖像結(jié)果。

    圖2 成像性能測(cè)試結(jié)果

    為衡量本文方法的空耦超聲成像效果,隨意選擇一個(gè)存在缺陷的光伏電池片,采用本文方法對(duì)存在缺陷光伏電池片實(shí)行成像,并獲取成像結(jié)果,如圖3所示。

    圖3 成像效果測(cè)試結(jié)果

    依據(jù)圖3測(cè)試結(jié)果得出:本文方法的成像效果良好,能夠掃描得出光伏電池片的圖像,并且邊緣缺陷部位的成像效果清晰。因此,本文方法具備良好的成像效果,能夠清晰呈現(xiàn)光伏電池板的整體情況,為缺陷識(shí)別提供有效的圖像數(shù)據(jù)依據(jù)。為測(cè)試本文方法的光伏電池片缺陷檢測(cè)性能,獲取本文方法對(duì)光伏電池片缺陷遠(yuǎn)端的信號(hào)突變點(diǎn)確定結(jié)果,以此衡量本文方法的檢測(cè)性能,結(jié)果如圖4所示。

    圖4 光伏電池片缺陷遠(yuǎn)端的信號(hào)突變點(diǎn)確定結(jié)果

    依據(jù)圖4測(cè)試結(jié)果得出:本文方法能夠獲取本文方法在對(duì)光伏邊緣缺陷實(shí)行檢測(cè)過(guò)程中,能夠獲取X、Y;兩個(gè)方向上的信號(hào)突變點(diǎn),并且能夠獲取突變點(diǎn)附近的極大值。因此,本文方法具有良好的缺陷檢測(cè)性能,能夠有效確定突變點(diǎn)和其附近極大值,為缺陷的最終確定提供可靠保障。

    為進(jìn)一步衡量本文方法的缺陷檢測(cè)性能,隨機(jī)抽取一個(gè)存在柵線(xiàn)漏印缺陷的光伏電池片,采用本文方法對(duì)其實(shí)行檢測(cè),并獲取其檢測(cè)結(jié)果,如圖5所示。

    圖5 缺陷檢測(cè)性能測(cè)試結(jié)果

    依據(jù)圖5測(cè)試結(jié)果得出:采用本文方法對(duì)存在柵線(xiàn)漏印缺陷的光伏電池片實(shí)行檢測(cè),有效獲取光伏電子片上的缺陷情況,是由于本文方法能夠完成突變信號(hào)的檢測(cè),并且能夠?qū)ν蛔凕c(diǎn)實(shí)行校正以及完成圖像矩陣和恢復(fù)圖像矩陣的融合,通過(guò)融合確定缺陷情況。因此,本文方法檢測(cè)性能良好,能夠獲取光伏電池片邊緣缺陷信號(hào)的分布結(jié)果,以此完成缺陷檢測(cè)。

    為測(cè)試本文方法對(duì)于光伏電池片弱邊緣缺陷的檢測(cè)效果,采用本文方法對(duì)25個(gè)存在缺陷的光伏電池片實(shí)行檢測(cè),并獲取缺陷的檢測(cè)結(jié)果,由于篇幅有限,本文僅隨機(jī)抽取4種缺陷的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行呈現(xiàn),如圖6所示。

    依據(jù)圖6測(cè)試結(jié)果得出:本文方法能夠可靠完成光伏電池片污跡缺陷、劃痕缺陷、裂縫缺陷、絲印缺陷檢測(cè),即使缺陷所在的位置不同時(shí),缺陷的檢測(cè)結(jié)果依舊精準(zhǔn);即使缺陷位于光伏電池板邊緣時(shí),本文方法仍能夠準(zhǔn)確完成該缺陷的檢測(cè)。檢測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果一致。因此,本文方法的缺陷檢測(cè)可信度極高,能夠?yàn)楣夥a(chǎn)提供質(zhì)量判斷依據(jù)。

    圖6 光伏電池片缺陷檢測(cè)結(jié)果

    3 結(jié)語(yǔ)

    光伏電池片是光伏發(fā)電的重要組件,其在生產(chǎn)過(guò)程中,需經(jīng)過(guò)多道復(fù)雜的工藝完成,例如表面腐蝕、制絨以及表面成膜等,在此過(guò)程中會(huì)導(dǎo)致電池片發(fā)生缺陷,影響光伏電池片的使用壽命以及電能的安全轉(zhuǎn)換。光伏電池片弱邊緣發(fā)生缺陷時(shí),則不容易發(fā)現(xiàn),因此,為避免存在缺陷的光伏電池片流入市場(chǎng),本文研究基于空耦超聲的光伏電池片弱邊緣缺陷檢測(cè)方法。經(jīng)測(cè)試:本文方法具備良好的成像效果,能夠獲取質(zhì)量較高的光伏缺陷圖像,并且缺陷的檢測(cè)性能良好,能夠檢測(cè)出不同程度、不同位置的光伏電池片缺陷。

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