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申请/专利权人：江苏森标科技有限公司
摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于机器视觉的光伏电池片丝网印刷缺陷检测方法，包括以下步骤：使用相机采集光伏电池片丝网印刷后的RGB图像；将RGB图像转换为HSV颜色空间；对图像进行滤波增强，包括：计算图像每个像素的大尺度方向梯度矩和小尺度方向梯度矩，并与阈值比较，如果某像素的大尺度方向梯度矩的平均值与小尺度方向梯度矩的平均值的比值大于阈值，则保留该像素，否则滤除该像素；消除图像中的栅线；将图像进行形态学运算，得到图像中的目标图像，并识别图像中目标的缺陷类型。与现有技术相比，本发明采用一种改进的滤波增强算法，结合方向梯度矩判断目标和背景，提高了小缺陷目标的识别能力。
主权项：1.一种基于机器视觉的光伏电池片丝网印刷缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：使用相机采集光伏电池片丝网印刷后的RGB图像；将RGB图像转换为HSV颜色空间；对图像进行滤波增强，包括：计算图像每个像素的大尺度方向梯度矩和小尺度方向梯度矩，并与阈值T比较，如果某像素的大尺度方向梯度矩的平均值与小尺度方向梯度矩的平均值的比值大于所述阈值T，则保留该像素，否则滤除该像素；消除图像中的栅线；将图像进行形态学运算，得到图像中的目标图像，并识别图像中目标的缺陷类型；其中，所述大尺度方向梯度矩为像素为圆心，5个像素为半径的圆内所有像素的方向梯度矩，小尺度方向梯度矩为像素为圆心，3个像素为半径的圆内所有像素的方向梯度矩；所述方向梯度矩的计算如下：圆心像素为p，圆内的某个像素为q，则像素q的方向梯度矩为： 其中，和分别是像素q与像素p之间在垂直方向和水平方向的梯度，是像素q与像素p之间的梯度方向，是像素q与像素p之间的梯度大小；所述阈值T计算方法如下： 为图像中的灰度最大的栅线中所有像素灰度平均值，为图像中的灰度最小的栅线中所有像素灰度平均值，为图像中所有栅线的像素灰度平均值，为图像中其它区域的像素灰度平均值，为调节因子。
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