基于LabVIEW的太阳能电池板缺陷检测系统开发研究

楼彬 陈晨 沈焱鑫

摘  要：随着现代化水平越来越高，资源利用率也随之上升，但是由于资源的过度开发，资源配置方式不合理等原因，造成资源日渐匮乏，石油、煤等不可再生能源日渐匮乏，甚至引发了各国之间一系列的冲突与战争，进一步造成了世界的不稳定。因而对可再生能源的需求日益增强，世界各国都致力于研发各类新型能源，如太阳能、潮汐能、水能等可再生绿色能源。其中，利用太阳能发电是当今世界各国研发的热点之一，进而研发出了一系列品质良好的太阳能电池板。但是，随着电池板生产规模的不断扩大，电池板存在的缺陷始终无法避免，为了能提高太阳能电池板的可靠性及工作效率，针对缺陷的检测技术也成了当务之急。本文针对目前太阳能电池板存在的缺陷，設计了一种基于LabVIEW的太阳能电池板缺陷检测系统。

关键词：LabVIEW;太阳能电池板缺陷;检测系统

中图分类号：TM914.4      文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）07-0040-03

Abstract：As the level of modernization is getting higher and higher，the resource utilization rate is also rising. However，due to the over-exploitation of resources and the unreasonable allocation of resources，resources are becoming scarcer. Oil，coal and other non-energy sources are becoming scarcer and even triggered. A series of conflicts and wars between countries have further caused instability in the world. As a result，the demand for renewable energy is increasing，and all countries in the world are committed to research and development of various types of new energy sources，such as renewable energy such as solar energy，tidal energy and water energy. Among them，the use of solar power is one of the hot spots of research and development in the world today，and has developed a series of good quality solar panels. However，with the continuous expansion of the production scale of the panel，the defects of the panel are always unavoidable. In order to improve the reliability and work efficiency of the solar panel，the detection technology for the defect has become a top priority. In this paper，based on the defects of current solar panels，a solar panel defect detection system based on LabVIEW is designed.

Keywords：LabVIEW;defects of solar panels;detection system

0  引  言

新型的清洁可再生能源种类多样，但是相比较于风力发电、水力发电和核能发电，太阳能发电具有零排放、零噪声、安全可靠等优点，越来越受到科学工作者及广大学者的追捧。随着工业发展与居民生活水平的提高，世界各个国家对于太阳能电池板的需求越来越迫切，发达国家已经把太阳能的开发与利用作为一项长期规划。中国作为世界上经济发展迅速的经济体之一，自2013年，《国务院关于促进光伏产业健康发展的若干意见》印发后，一系列配套政策相继出台，意识到光伏产业绿色、健康发展的必要性，在太阳能发电领域也投入了大量的人力、物力，在中国能源市场上占据了重要的地位。目前，太阳能电池板的制备在全世界已然成为了一个非常庞大的行业，光伏产业发展迅速，形成了一套制度比较完善的光伏制造体系[1，2]。

1  太阳能电池板缺陷检测技术

1.1  太阳能电池板缺陷检测技术起源

太阳能电池板作为一种发电装置，具有较高的发电效率，工作原理是光伏效应，将太阳光能直接转换成电能，制备原理简单，设备较为简单，安装维护较为简便，使用寿命也较长。因此，太阳能电池板应用非常广泛，可以应用到各个行业领域，例如：路灯、家用电器、航天器以及电站等等，可以说是无处不在。太阳能电池板能正常工作的主要部件是太阳能电池，近年来，太阳能电池板的各个生产环节技术都在不断更新，但是主要材料始终以硅为主，有单晶硅、多晶硅、非晶硅和薄膜电池等。硅的质量优劣直接决定了太阳能电池板的工作性能，进而影响了光伏发电的效率。随着技术的日渐成熟，各大生产商对硅晶片的厚度不断降低，从而达到降低成本、减少能耗的效果。目前硅晶片的厚度可以达到120μm，在硅晶片的加工生产过程中，是一个非常复杂的力学、化学演变过程，电池板表面极易产生缺陷，如：材料缺陷、烧结缺陷、工艺污染、裂纹等缺陷类型，这些都会影响发电系统的工作效率，从而降低了电池板的使用寿命[3]。虽然生产技术不断层出不穷，加工工艺越发精良，但是在生产过程中，缺陷总是在所难免。在投入市场前，对电池板的缺陷检查成了一项必不可少的环节，因此，研究太阳能电池板表面缺陷的检测技术具有深远意义。

1.2  太阳能电池板缺陷检测技术分类

我国在太阳能电池板缺陷检测技术方面日渐完善，检测方法种类繁多，归纳起来，主要有两种：人工肉眼识别法和机器视觉检测法。

传统的太阳能电池板缺陷检测技术用肉眼进行识别，虽然对明显的裂纹及破损较为有效，同时对电池板表面的工艺污染也较为容易检测出。但是，这种方法劳动强度大，工作效率低下，且不能适应恶劣的环境。长时间的检测容易造成视觉疲劳，工人极易产生误检、误判，不能保证电池板的出产质量。因此，这种方法比较适用于电池板生产完成后的初步粗略检测环节。

随着现代化水平的不断提升，自动化技术飞速发展，目前出现了一系列的基于机器视觉的太阳能电池板缺陷检测技术，利用相机代替人眼，与上位机有效结合，具有准确、高效、可靠等优势。相机采集太阳能电池板的图像信息，传输到上位机，对采集到的图像进行分析，判断电池板是否存在缺陷。该种方法可有效应用于大规模生产电池板的企业，智能化程度高、产品检测具有一致性，可实现太阳能电池板缺陷的自动检测，此外，该种方法还便于对产生的缺陷类型进行统计，便于生产工序的改进，大大降低了劳动成本，提高了检测效率，广泛受到人们的青睐。北京震耀科技有限公司、武汉三工光电设备制造有限公司、德国Vitronic公司、比利时ICOS公司以及意大利的Bacini公司都采用了機器视觉法检测光伏电池板表面是否存在缺陷，能够实现对光伏电池板的裂纹、碎片、孔洞等缺陷进行自动检测[4，5]。

2  检测系统开发总体思路

太阳能电池板缺陷视觉检测系统由硬件部分与软件部分组成。系统的硬件部分主要由PC机和普通高清摄像头（或工业CCD）构成。系统的核心算法采用由美国国家仪器（NI）公司所开发的LabVIEW软件进行编写，该软件是一种图形化程序编译平台，类似于C语言和BASIC开发环境，但是该软件运用图标来代替文本编译执行程序，便于创建用户界面，操作更加方便、直观。

系统由LabVIEW软件编译的算法控制摄像头，对太阳能电池板进行实时拍摄，获取待检测目标的图像信息。首先将采集到的图像信息进行二值化处理，得到只含有黑、白两种颜色的图像。然后进行滤波、去噪处理，剔除图像微小颗粒，以免影响对缺陷结果的识别判断。最后对图像的明亮度进行测量，判断是否有大颗粒区域（残缺，破损，污点等）的存在，如有存在，则提取出该区域轮廓，进行标记处理，通过标记值数目来判断太阳能电池板是否合格。太阳能电池板缺陷视觉检测系统软件部分的流程如图1所示。

3  结  论

自“十三五”规划发布以来，国家大力支持发展绿色环保产业，太阳能是一种十分清洁的新型能源，而且取之不尽，用之不竭，成了各国学者的研究热点。太阳能电池板的研发与应用在近些年呈井喷趋势，电池板研制的基本要求是高工作稳定性、高光电转换效率。虽然技术推陈出新，但是电池板在生产过程中极易产生缺陷，极大地影响了电池板的可靠性和工作效率。为了避免缺陷产品投入市场，本文开发了一款基于LabVIEW的太阳能电池板缺陷检测系统，对电池板表面裂纹、崩边和缺角等缺陷进行检测，利用相机代替传统的人眼识别，同时实现实时在线监测的功能，可有效提高检测效率，提升产品质量，辅助实现太阳能电池板的智能化生产。

参考文献：

[1] 钱晓亮，张鹤庆，陈永信，等.基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测研究现状及展望 [J].北京工业大学学报，2017，43（1）：76-85.

[2] 陶伟.光伏电池板表面缺陷红外检测技术研究 [D].杭州：中国计量大学，2016.

[3] 任韶杰.基于机器视觉的开发板表面缺陷检测技术研究 [D].太原：中北大学，2018.

[4] 贾朋，王昊，王昱涵，等.基于EL的太阳能电池局部缺陷与电流分析 [J].电子设计工程，2018，26（7）：123-127.

[5] 朱亚萍，刘康.基于视觉的太阳能电池片位置检测 [J].杭州电子科技大学学报（自然科学版），2018，38（1）：65-69.

作者简介：楼彬（1989.03-），女，汉族，浙江东阳人，讲师，硕士研究生，主要研究方向：数据采集。