本文主要是介绍【专利 超音速】一种光伏检测系统，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
| 申请号 | CN202410053901.0 |
| 公开号（公开） | CN118032774A |
| 申请日 | 2024.01.12 |
| 申请人（公开） | 超音速人工智能科技股份有限公司 |
| 发明人（公开） | 张俊峰(总); 叶长春(总); 许春夏 |
摘要
本发明公开一种光伏检测系统，涉及检测系统领域。该光伏检测系统包括机架、传送模块和检测装置，所述检测装置包括图像获取模块、图像拼接模块、分析模块和结果输出模块，所述图像获取模块用于获取产品的图像信息，所述图像拼接模块，用于将一组产品的多组图像进行拼接，确定检测的产品区域，所述分析模块用于分析图像信息，确定每个所述图像信息对应的产品区域是否合格。该光伏检测系统启动快速高效，能够高质量的完成产品全检，提高工艺管控要求，控制不良率，减少报废品，大大减少报废造成的成本损失，可以快速且高品质的完成生产任务，量产供货提高良率，缩短供货时间，提高回报率。
我的理解
组成
光伏检测系统由硬软件系统组成，硬件包括但不限于：
一，机架，设置于地面上，所述机架上设有光源和相机；
二，传送模块，包括设置于机架上的传送带装置，所述传送模块用于对产品进行输送；
软件包括但不限于：
一，图像获取模块：用于获取产品的图像信息；
二，图像拼接模块：用于将一组产品的多组图像进行拼接，确定检测的产品区域；
三，分析模块，用于分析图像信息，确定每个所述图像信息对应的产品区域是否合格；
四，结果输出模块，用于输出产品是否合格的信息，若存在不合格产品区域，则输出产品不合格，若不存在不合格产品区域，则输出产品合格；
五，产品信息提前模块，如：产品线条的垂直度、对齐度、线弓和跳线等情况。
六，大数据对比模块。所述产品线条提取模块用于将所述图像信息输入训练好的神经网络模型，识别所述图像信息中的垂直度、对齐度、线弓和跳线数据，并在所述图像信息中分别对所述垂直度、对齐度、线弓和跳线数据信息进行标记，所述大数据对比模块用于将所述图像信息依次与大数据中具有垂直度、对齐度、线弓和跳线问题数据的图像信息对比，当任一项对比一致，则确定所述图像信息对应的区域不合格。
过程
一，设备启动时开始检测，利用编码器触发采集，再利用小图拼大图的方式确定检测区域，在各个小图检测区域中进行缺陷检测，缺陷检测时输出缺陷检测结果，若出现检测不合格区域时，最终在大图的各个小图拼接区域上分别显示缺陷信息。
二，缺陷检测时输出缺陷检测结果的同时进行数据存储，同时数据上传生产执行系统MES。
三，缺陷检测时输出缺陷检测结果后，利用缺陷结果UI显示，同时通过结果处理模块进行处理。
四，所述结果处理模块判断报警条件是否满足，当满足设定的缺陷检测阈值时，进行报警停机处理，当不满足设定的缺陷检测阈值时，系统继续运行。
五，所述小图拼大图的方式使用边缘提取方法，在相机多次获得产品图像后，将多组小图进行拼接，也通过图像分析获得产品尺寸，获得上一组的图像尺寸后，继续循环执行编码器触发采集，继续获得下一组图像尺寸，形成多组小图片接大图的方法，确定检测区域。
六，在每次尺寸测量后，均输出尺寸结果，并将尺寸结果进行数据存储。
七，当输出的尺寸结果满足需求时，对尺寸结果进行UI显示。
八，输出的尺寸结果同时通过结构处理模块进行分析处理，结合缺陷检测结果进行分析。
扩展阅读
视频课程
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测试环境
操作系统：win7 开发环境： VS2019 C++17
或者 操作系统：win10 开发环境： VS2022 C++17
如无特殊说明，本算法用**C++**实现。
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