本站小編為你精心準(zhǔn)備了光伏組件缺陷檢測(cè)儀研究與開發(fā)參考范文，愿這些范文能點(diǎn)燃您思維的火花，激發(fā)您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

摘要:針對(duì)電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀檢測(cè)技術(shù)中技術(shù)指標(biāo)難以量化的問題，開發(fā)出了電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀檢測(cè)軟件，可對(duì)電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀拍攝所得圖像進(jìn)行分析，自動(dòng)判別分辨率，計(jì)算調(diào)制傳遞函數(shù)。并且通過使用電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀進(jìn)行目視驗(yàn)證試驗(yàn)，結(jié)果表明對(duì)于分辨率，本文所介紹的軟件判別結(jié)果與目視判別結(jié)果基本一致，并且對(duì)于目視判別難以準(zhǔn)確判別的圖樣，軟件能夠很好的進(jìn)行判別，軟件判別能夠取代目視判別。該軟件能夠提高電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀檢測(cè)準(zhǔn)確度。

關(guān)鍵詞:光伏組件電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀;EL;EL檢測(cè)

引言

在光伏組件生產(chǎn)過程中，導(dǎo)致組件中電池片產(chǎn)生各種缺陷(隱裂、斷柵、破片等)原因主要為生產(chǎn)線上各加工過程與硅片本身缺陷。隱裂會(huì)造成組件功率的損失，主要來(lái)源于鋪設(shè)、層壓工藝中，在組件周轉(zhuǎn)過程中也可能造成;斷柵會(huì)降低電池片電流的收集，主要由于絲網(wǎng)印刷工藝中由于漿料或網(wǎng)版缺陷導(dǎo)致;破片嚴(yán)重影響電池片外觀，直接導(dǎo)致電池片無(wú)法使用，主要由于在周轉(zhuǎn)及各加工工藝中外力因素導(dǎo)致。對(duì)于這些缺陷的檢測(cè)，目前光伏企業(yè)普遍使用電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀進(jìn)行檢測(cè)，而電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀是通過在組件兩級(jí)增加正向偏壓使得電池片發(fā)光，通過CCD相機(jī)捕獲。目前針對(duì)電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀成像性能評(píng)估指標(biāo)，文獻(xiàn)根據(jù)中華人民共和國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn):數(shù)碼相機(jī)分辨率的測(cè)量，提出將特制的分辨率測(cè)試版粘貼于組件上，將光伏組件作為背景光源，使用遮擋成像的方法拍攝獲得分辨率圖樣。通過目視確定該設(shè)備最大分辨率。同時(shí)，文獻(xiàn)提出使用調(diào)制傳遞函數(shù)(MTF)作為評(píng)估太陽(yáng)電池組件電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀的指標(biāo):在分辨率測(cè)試版中集成調(diào)制傳遞函數(shù)測(cè)試模塊，該模塊通過拍攝一個(gè)傾斜角度為5°的矩形，之后通過分辨率響應(yīng)(SFR)算法獲得調(diào)制傳遞函數(shù)(MTF)。對(duì)于以上提到的分辨率，目前采用目視方式判別，由于同一個(gè)的分辨率圖案，不同人可能得出不同的結(jié)論，因此目視判別受到人為因素的影響較大。而對(duì)于調(diào)制傳遞函數(shù)，由于計(jì)算過程復(fù)雜，需要使用計(jì)算機(jī)計(jì)算，在光伏行業(yè)，尚未有專門針對(duì)電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀計(jì)算調(diào)制傳遞函數(shù)的軟件。本文針對(duì)目視判別分辨率收到人為影響較大以及調(diào)制傳遞函數(shù)計(jì)算復(fù)雜的問題，介紹一種將分辨率、調(diào)制傳遞函數(shù)集成于一體的軟件，可以對(duì)電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀拍攝出的圖片進(jìn)行處理，自動(dòng)判別分辨率，同時(shí)能夠計(jì)算調(diào)制傳遞函數(shù)。解決了目前電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀性能評(píng)估中無(wú)法量化的問題。

1光伏組件電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀檢測(cè)軟件功能及主要原理介紹

光伏組件電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀檢測(cè)軟件大體由以下幾個(gè)模塊組成:圖像讀取及處理模塊、分辨率計(jì)算模塊、調(diào)制傳遞函數(shù)計(jì)算模塊。

1.1圖像讀取及處理模塊該模塊實(shí)現(xiàn)的功能為對(duì)光伏組件電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀拍攝的圖像進(jìn)行讀取，并且顯示在軟件窗口中，在圖片讀取完成后將自動(dòng)繪制出該圖片的灰度直方圖以供參考。同時(shí)可以通過菜單欄上的放大、縮小、移動(dòng)以及截圖等功能對(duì)圖像進(jìn)行基本的處理，以滿足后續(xù)分析需要。

1.2分辨率計(jì)算模塊該模塊基于文獻(xiàn):太陽(yáng)電池組件電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀通用技術(shù)條件中提出的方法，在獲取電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀拍攝獲取的分辨率測(cè)試板圖樣后，通過手動(dòng)選取用于分析分辨率的線對(duì)圖樣，根據(jù)式(1～2)計(jì)算出沿著線對(duì)方向灰度均值與其差分值，根據(jù)差分?jǐn)?shù)據(jù)的零點(diǎn)找出數(shù)據(jù)中峰值與谷值，之后通過相鄰峰值與谷值之差值，軟件自動(dòng)判斷圖樣是否足夠清晰。式中:i，j—圖像的行與列;gji—i行j列的像素點(diǎn)灰度值;Gj—j列像素點(diǎn)均值;dGj—Gj差分值。在拍攝到的分辨率測(cè)試板圖樣中，由于需要檢測(cè)不同方向上的分辨率，因此用于軟件分析分辨率的線對(duì)圖樣常見的有三種樣式，分別為垂直，水平與傾斜線對(duì)，如圖1所示。在獲得灰度均值數(shù)據(jù)之前，需要對(duì)不同樣式的線對(duì)圖樣采用不同的方法對(duì)圖樣進(jìn)行預(yù)處理。對(duì)于垂直的線對(duì)圖樣，如圖1(a)，由于截取圖樣采用手動(dòng)截取，圖樣四周難免出現(xiàn)黑色留白區(qū)域。對(duì)于沿著線對(duì)方形的黑色留白區(qū)域，其灰度值將會(huì)參與灰度均值的計(jì)算，使得該列像素點(diǎn)的灰度均值降低，且降低程度隨留白區(qū)域增大而增大，將會(huì)影響分辨率判別。對(duì)于垂直于線對(duì)方向上左右兩邊的黑色留白區(qū)域，在灰度均值數(shù)據(jù)中會(huì)體現(xiàn)為噪音，這將會(huì)影響峰值谷值的判斷。因此在截取圖樣后，需要將截取的圖樣使用二值化轉(zhuǎn)換，根據(jù)轉(zhuǎn)化后的圖像矩陣截去線對(duì)四周的黑色留白區(qū)域。對(duì)于平行的線對(duì)圖樣，如圖1(b)，只需要將圖樣矩陣轉(zhuǎn)置后按照垂直線對(duì)圖樣的方式處理即可。對(duì)于傾斜的線對(duì)圖樣，如圖1(c)，使用霍夫變換從圖樣中提取傾斜線段，根據(jù)線段傾斜角度將圖樣旋轉(zhuǎn)獲得垂直的線對(duì)圖樣，之后按照垂直線對(duì)圖樣的方式處理。

1.3調(diào)制傳遞函數(shù)計(jì)算模塊調(diào)制傳遞函數(shù)計(jì)算是通過分析由電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀拍攝出的一個(gè)傾斜角度為5°的矩形，通過SFR算法計(jì)算出調(diào)制傳遞函數(shù)。SFR算法大致包括以下幾個(gè)步驟，分別為獲取ROI(regionofinterest)區(qū)域、對(duì)于彩色圖進(jìn)行灰度化處理、計(jì)算中心距、線性回歸擬合邊緣、四倍超采樣計(jì)算ESF、對(duì)ESF求導(dǎo)獲得LSF以及對(duì)LSF進(jìn)行傅里葉變換獲得SFR曲線。1.3.1獲取ROI區(qū)域獲取ROI區(qū)域即獲取用于計(jì)算SFR的區(qū)域，ROI區(qū)域要求左右兩邊分別為黑與白區(qū)域，黑白區(qū)交界處為傾斜邊緣。對(duì)于太陽(yáng)電池組件電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀拍攝的完整的矩形圖形，軟件可以自動(dòng)截取傾斜矩形區(qū)域中固定大小的ROI區(qū)域，也可以通過手動(dòng)選取ROI區(qū)域。在選取ROI區(qū)域后，將存儲(chǔ)該區(qū)域的RGB矩陣以作為后續(xù)計(jì)算使用。1.3.2對(duì)于彩色圖進(jìn)行灰度化處理若入讀的圖像為彩色圖，軟件根據(jù)式(3)將RGB矩陣轉(zhuǎn)換為灰度矩陣。式中:Gray—灰度值;R，G，B—紅綠藍(lán)三個(gè)通道值;α，β，γ———R，G，B權(quán)重值。1.3.3計(jì)算中心距在獲取灰度矩陣后，對(duì)圖像每一行計(jì)算其矩心。首先對(duì)每一行灰度進(jìn)行差分，使用式(4)計(jì)算矩心。式中:j—該行圖像列數(shù);n—圖像最大列數(shù);gj—第j列圖像灰度值。1.3.4線性回歸擬合邊緣對(duì)圖像行數(shù)與該行對(duì)應(yīng)的中心距位置使用最小二乘法進(jìn)行擬合，獲得黑白邊緣線方程。1.3.5四倍超采樣計(jì)算ESF逐行掃描ROI區(qū)域，計(jì)算出每一個(gè)像素點(diǎn)到該行黑白邊緣的距離，并進(jìn)行四倍超采樣。之后計(jì)算到黑白邊緣每一個(gè)距離下所有像素點(diǎn)的灰度平均值，得到橫軸為到黑白邊緣距離，縱軸為平均灰度的曲線圖，該圖即為ESF曲線。1.3.6獲得LSF曲線對(duì)獲得的ESF曲線式(2)進(jìn)行差分運(yùn)算，獲得的曲線即為L(zhǎng)SF曲線。1.3.7對(duì)LSF曲線進(jìn)行傅里葉變換獲得SFR曲線對(duì)LSF曲線應(yīng)用傅里葉變換，最終獲得MTF曲線。

2實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文根據(jù)所提出的方法將分辨率版粘貼于光伏組件中心，使用電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀對(duì)該組件進(jìn)行拍攝，獲得如圖2所示的圖樣，使用本文介紹的軟件進(jìn)行分析，結(jié)果如下。

2.1分辨率測(cè)量圖3～圖5分別為水平、垂直、傾斜線對(duì)預(yù)處理前后的圖樣。可以看出對(duì)于水平和垂直圖樣，由于手動(dòng)截取的圖樣不可避免的存在黑色留白，通過預(yù)處理之后黑色留白被截去，只保留線對(duì)區(qū)域，預(yù)處理效果良好。而對(duì)于傾斜圖樣，經(jīng)過霍夫變換并旋轉(zhuǎn)后，在截去黑色留白，圖樣有效區(qū)域被保留，并且最終線對(duì)方向保持垂直，預(yù)處理效果良好。如圖6為拍攝所得的水平線對(duì)圖樣。圖7為軟件分析并繪制的分辨率分別為0.70lp/mm，1.00lp/mm，1.57lp/mm，1.77lp/mm的灰度均值曲線圖。從圖7中可以看出，峰值和谷值對(duì)應(yīng)于圖像中的白色和黑色區(qū)域，從灰度均值圖中可以根據(jù)峰值谷值數(shù)量直觀的分辨出線對(duì)數(shù)，并且根據(jù)峰值谷值差可以直觀的看出圖像是否清晰。隨著分辨率的增加，灰度均值曲線圖中最小峰/谷值差逐漸減小;對(duì)于0.70lp/mm的灰度均值圖，最，小峰值谷值差接近70，軟件判定為OK，當(dāng)分辨率上升至1.00lp/mm時(shí)，峰值谷值差下降到約60，軟件同樣判定為OK，對(duì)于1.57lp/mm的圖樣，最小峰谷值差約為20左右，軟件判斷為OK，而對(duì)于1.77lp/mm的圖樣，從灰度均值曲線圖中只能勉強(qiáng)看清峰值和谷值數(shù)量，最小峰谷值差小于10，軟件判斷為NG。對(duì)應(yīng)于圖5，如果使用目視判別，1.57lp/mm之前的圖樣條紋清晰可見，目視判別結(jié)與軟件判別結(jié)果一致，對(duì)于1.98lp/mm圖樣，圖像已明顯模糊不清，目視判別結(jié)果與軟件判別結(jié)果一致，而對(duì)于1.77lp/mm圖樣，圖樣線對(duì)介于模糊與清晰之間，使用目視判別極可能由于不同觀察者存在不同的判別。圖8為拍攝所得的垂直線對(duì)圖樣。圖9為軟件繪制的分辨率為0.70lp/mm，1.00lp/mm，1.57lp/mm，1.77lp/mm的灰度均值曲線圖。從圖9中可以看出，軟件對(duì)1.57lp/mm線對(duì)判定結(jié)果為OK，而對(duì)1.77lp/mm線對(duì)判定結(jié)果為NG，從圖7目視觀測(cè)可以看出:小于1.57lp/mm線對(duì)能夠清晰分辨，1.98lp/mm線對(duì)明顯無(wú)法看清，而對(duì)于1.77lp/mm線對(duì)清晰度介于1.57lp/mm與1.98lp/mm之間，使用目視判別可能存在模棱兩可的判別。總體結(jié)果與水平線對(duì)一致。圖10為拍攝所得的傾斜線對(duì)圖樣。圖10為軟件繪制的分辨率為0.70lp/mm，1.00lp/mm，1.57lp/mm，1.77lp/mm的灰度均值曲線圖。從圖10與圖11中可以看出，軟件判別結(jié)果與水平、垂直圖樣軟件判定結(jié)果一致。目視判別結(jié)果同樣在1.77lp/mm線對(duì)上可能存在不一致的判別。根據(jù)以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，對(duì)于目視判別，在水平、垂直、傾斜方向上判別分辨率時(shí)，均可能存在一個(gè)分辨率圖樣，其線對(duì)數(shù)處于模糊與清晰之間，并且不同觀察者判別該圖樣極可能得出不同判別結(jié)果的情況。而本文所介紹的軟件可以將圖像轉(zhuǎn)化為更為直觀灰度曲線圖，在灰度均值圖上可以根據(jù)峰值谷值數(shù)量直觀的判別線對(duì)數(shù)，并且根據(jù)已設(shè)定好的閾值，軟件自動(dòng)判別空間辨率。軟件判別結(jié)果與目視判別結(jié)果基本一致，并且對(duì)于一些由于不同觀察者可能導(dǎo)致不同判別結(jié)果的圖樣，軟件能夠很好的進(jìn)行判別，解決了分辨率量化的問題，能夠替代電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀分辨率檢測(cè)中目視判別方法。

2.2SFR計(jì)算圖12為使用軟件截取的傾斜矩形圖樣，使用軟件讀取該圖樣，并自動(dòng)提取ROI區(qū)域計(jì)算MTF，結(jié)果如圖13。從圖12中可以看出，該EL設(shè)備的MTF50值約為0.2lp/mm，MTF20值約為0.26lp/mm。

3結(jié)論

本文介紹一種將分辨率、調(diào)制傳遞函數(shù)計(jì)算集成于一體的軟件，可以對(duì)電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀拍攝出的圖片進(jìn)行處理，自動(dòng)判別分辨率，同時(shí)能夠計(jì)算調(diào)制傳遞函數(shù)。并且使用電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明，軟件能夠?qū)λ健⒋怪薄A斜的分辨率線對(duì)圖樣進(jìn)行預(yù)處理，自動(dòng)去除影響分析結(jié)果的干擾區(qū)域，將圖像轉(zhuǎn)換為更為直觀的灰度均值圖，并根據(jù)預(yù)先設(shè)定好的閾值自動(dòng)分析判別，判別結(jié)果與目視判別結(jié)果基本一致，并且對(duì)于目視判別難以準(zhǔn)確判別的圖樣，軟件能夠很好的進(jìn)行判別。同時(shí)軟件能夠根據(jù)電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀拍攝的傾斜矩形計(jì)算獲得MTF曲線，并且從中獲取MTF50和MTF20值。本軟件解決了目前電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀性能評(píng)估中分辨率判別無(wú)法量化的且準(zhǔn)確度不足的問題，同時(shí)提供能夠調(diào)制傳遞曲線作為輔助數(shù)據(jù)，提高了電致發(fā)光檢測(cè)儀檢測(cè)準(zhǔn)確性。

參考文獻(xiàn)

［1］施光輝，崔亞楠，劉小嬌，等.電致發(fā)光(EL)在光伏電池組件缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用［J］.云南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2016，36(2):17～21.

［2］楊軍.晶體硅電池片中雜志含量及狀態(tài)研究［D］，北京:北京大學(xué)，2013.

［3］肖嬌，徐林.太陽(yáng)電池缺陷EL檢測(cè)及其電性能分析［J］.上海計(jì)量測(cè)試，2011(3):15～18.

［4］林劍春，楊愛軍，沈熠輝.電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀的成像性能評(píng)估［J］.光學(xué)精密工程，2017(6):1418～1424.

［5］GB/T19953－2005《數(shù)碼相機(jī)分辨率的測(cè)量》［S］.

［6］林劍春，楊愛軍，李杰，等.光伏組件用電致發(fā)光缺陷檢測(cè)儀分辨率校準(zhǔn)技術(shù)研究［A］.臺(tái)灣:中原大學(xué)，2016.

作者：何翔 單位：福建省計(jì)量科學(xué)研究院