12.2.4　检测方式

图12-19　光学方案结构设计

在这个方案中，每个相机拍摄硅片的一个角，这个角包含了标记点以及部分刻线，能够满足检测需求，具体如图12-20所示。

图12-20　单个相机拍摄内容

除了光电转换率，太阳能电池的生产产能也是企业的核心竞争力之一，目前市面上大多数企业都在单线每小时3 000片左右，这意味着视觉模块要在约0.83秒的时间内完成采图、检测、判定、发送信号等动作，对视觉软件的性能提出了较高的要求。

在这个案例中，灵闪使用高速高精度的模板定位、直线定位、间距计算、标定等算法出色地完成了检测任务。图12-21为利用灵闪检测的示例，直线定位检测刻线的两条边、硅片的边缘，然后利用点到线的距离、线到线的距离直接计算出相应的长度。因为在实际的生产过程中每一块硅片的位置都会有细微的变动，因此所有的检测算法都把“十”字标记点作为定位器，虽然在图中的绝对位置会变，但是直线检测区域与标记点的相对位置不变，实现精准定位和测量。

图12-21　利用灵闪检测的示例

接下来以单个相机的检测举例，详细介绍检测过程。

①选取160 mm×160 mm 的正方形网格标定板，其中标定板的网格间距为1 mm，厚度为3 mm。将其放在相机结构正下方，保证4个相机都能拍到充满相机视野的网格，图12-22为其中一个相机的采图。

图12-22　标定板图像

②将图12-22作为相机标定的图片，导入灵闪中的标定界面，最后将标定板信息填入对应的选项，如图12-23所示。

图12-23　标定界面以及参数设置

网格间距：单格的长度，这里填写1，单位选择毫米。

网格尺寸：出现在相机视野中的黑白角点数量，这里填写横向24，纵向17。

标定板厚度：标定板的物理厚度，这里填写3 mm。

修正：相机畸变及倾斜角矫正。

③完成参数设置后，点击更新标定。可以看到标定成功时会显示此次标定的误差，在如此高精度的要求下，建议用户通过调整相机，保证标定误差小于0.2个像素，如图12-24所示，此次标定误差为0.16个像素，符合要求。

图12-24　标定误差

④添加模板匹配算法。以“十”字标记点为模板，所有其他检测算法都依赖这个模板，保证了在硅片来料发生轻微偏移时，能够准确检测到刻线。由于偏移位置不会很大，所以模板匹配算法的检测范围（ROI）只需要覆盖标记点周围即可，大小约为1 200×1 200，如图12-25所示。

图12-25　标记点定位算法及参数配置

⑤添加直线定位算法。为了保证检测的稳定性及客观性，在同一条直线上选取了3个测量点，并取均值作为最后的结果。所有的直线以图12-25中的模板作为定位器，当ROI方向向下时，刻线上边沿的检测工具选择从深到浅，下边沿的检测工具选择从浅到深，图12-26为参数配置，图12-27为图像上的效果。

图12-26　直线定位算法及参数配置

图12-27　直线定位工具添加示意图

⑥添加线到线的距离工具。同一条刻线上下的算法为一组，如图12-28所示，则每条刻线会有三组线到线的距离，利用基础计算里面的数值计算工具，即可求这三组距离的均值，如图12-29所示。刻线间距同理，相邻两条刻线上下对应的两个直线定位算法为一组（若上面的刻线选择刻线上边沿，则下面的刻线也要选择上边沿），求得三组距离的均值即为刻线的线间距离。

图12-28　线到线的距离测量示意图

图12-29　刻线线宽测量值计算

⑦测量标记点到硅片边缘的距离。在硅片边缘添加直线定位算法，测量标记点到直线的距离即可，如图12-30所示。

图12-30　标记点到边缘的距离测量示意图

⑧单个相机的检测完成，其余三个相机同理。当测量值超出用户设置的标准值时，会由下位机触发报警信号。

结合前面的介绍，可以概括出SE工艺的检测流程，主要分为如图12-31所示的步骤。

图12-31　SE工艺视觉检测流程

在整个检测过程中，由灵闪与下位机通过TCP或串口通信，在激光图像出现任何问题时能够及时反馈给下位机，最大程度上降低企业损失。