广东工业大学学报 ›› 2018, Vol. 35 ›› Issue (01): 9-15.doi: 10.12052/gdutxb.170077

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微薄硅晶片高速视觉定位及矫正系统

张美杰1, 张平2   

  1. 1. 广东工业大学 机电工程学院, 广东 广州 510006;
    2. 佛山广工大数控装备研究院, 广东 佛山 528225
  • 收稿日期:2017-02-28 出版日期:2018-01-09 发布日期:2017-12-22
  • 通信作者: 张平(1965-),男,教授,博士,主要研究方向为精密数字化装备、高速高精数控系统.E-mail:p-zhang@126.com E-mail:p-zhang@126.com
  • 作者简介:张美杰(1992-),男,硕士研究生,主要研究方向为图像处理与模式识别.

High-speed Visual Positioning and Correction System of Thin Silicon Wafer

Zhang Mei-jie1, Zhang Ping2   

  1. 1. School of Electromechanical Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China;
    2. Guangdong University of Technology Numerical Control Equipment Research Institute, Foshan 528225, China
  • Received:2017-02-28 Online:2018-01-09 Published:2017-12-22

摘要: 为解决当前机械定位存在的不足,提出了一种微薄硅晶片高速视觉定位及矫正系统. 视觉定位算法采用链码跟踪以及Principal Component Analysis(PCA)获得“主元”,在此基础上采用线段聚类的直线检测算法,拟合出电池片的边缘直线;然后计算出电池片的位置和角度偏差,通过机械手进行位置和角度矫正. 实验结果验证了该系统算法的实用性. 在实际生产中,该系统能够快速、精确地对电池片进行定位和矫正,大大增加了电池片串焊的效率和精度.

关键词: 太阳能电池片, 视觉定位, 直线检测, 位置角度矫正

Abstract: In order to solve the disadvantages of the current mechanical positioning, a high speed vision positioning and correction system for a thin silicon wafer is proposed. The visual location algorithm gets the "master yuan" using the chain code tracking and Principal Component Analysis (PCA), on the basis of the line detection algorithm of line segment clustering, the edge line of the cell is fitted, and then the cell position and angle deviation are calculated, and finally, position and angle are corrected by using manipulator. The experimental results verify the practicability of the algorithm. In the actual production, the system can quickly and accurately locate and correct the battery, greatly increasing the efficiency and accuracy of the battery string welding.

Key words: solar cell, visual position, straight line detection, position correction

中图分类号: 

  • TP391
[1] 谢国波, 林立, 林志毅, 贺笛轩, 文刚. 基于YOLOv4-MP的绝缘子爆裂缺陷检测方法[J]. 广东工业大学学报, 2023, 40(02): 15-21.
[2] 陈靖宇, 吕毅. 基于脉冲神经网络的冷链制冷机结霜检测方法[J]. 广东工业大学学报, 2023, 40(01): 29-38.
[3] 叶文权, 李斯, 凌捷. 基于多级残差U-Net的稀疏SPECT图像重建[J]. 广东工业大学学报, 2023, 40(01): 61-67.
[4] 邹恒, 高军礼, 张树文, 宋海涛. 围棋机器人落子指引装置的设计与实现[J]. 广东工业大学学报, 2023, 40(01): 77-82,91.
[5] 谢光强, 许浩然, 李杨, 陈广福. 基于多智能体强化学习的社交网络舆情增强一致性方法[J]. 广东工业大学学报, 2022, 39(06): 36-43.
[6] 刘信宏, 苏成悦, 陈静, 徐胜, 罗文骏, 李艺洪, 刘拔. 高分辨率桥梁裂缝图像实时检测[J]. 广东工业大学学报, 2022, 39(06): 73-79.
[7] 熊武, 刘义. 粒子滤波算法在BDS高铁铁轨静态形变监测中的应用研究[J]. 广东工业大学学报, 2022, 39(04): 66-72.
[8] 易闽琦, 刘洪伟, 高鸿铭. 电商平台产品共同购买网络的影响因素研究[J]. 广东工业大学学报, 2022, 39(03): 16-24.
[9] 丘展春, 费伦科, 滕少华, 张巍. 余弦相似度保持的掌纹识别算法[J]. 广东工业大学学报, 2022, 39(03): 55-62.
[10] 郑佳碧, 杨振国, 刘文印. 基于细粒度混杂平衡的营销效果评估方法[J]. 广东工业大学学报, 2022, 39(02): 55-61.
[11] Gary Yen, 栗波, 谢胜利. 地球流体动力学模型恢复的长短期记忆网络渐进优化方法[J]. 广东工业大学学报, 2021, 38(06): 1-8.
[12] 李光程, 赵庆林, 谢侃. 去中心化的数据处理方案设计[J]. 广东工业大学学报, 2021, 38(06): 77-83.
[13] 谢光强, 赵俊伟, 李杨, 许浩然. 基于多集群系统的车辆协同换道控制[J]. 广东工业大学学报, 2021, 38(05): 1-9.
[14] 张巍, 张圳彬. 联合图嵌入与特征加权的无监督特征选择[J]. 广东工业大学学报, 2021, 38(05): 16-23.
[15] 邓杰航, 袁仲鸣, 林好润, 顾国生. 协同超像素和视觉显著性的图像质量评价[J]. 广东工业大学学报, 2021, 38(05): 33-39.
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