太阳能电池片作为将光能转化成电能的发电装置,广泛应用于太阳能发电行业中,电池片在不同的发电场合中所需要的尺寸规格也不同,因此在生产过程中有时需要将大尺寸的电池片切割为小尺寸的电池片。本文所用电池片切割技术为激光划裂技术,太阳能电池片激光划片机的视觉系统是划片机的重要组成部分。在本项目中,划片机将电池片整片划为两个大小相同的半片,视觉系统需要完成的功能为保证电池片按正确的方向和路径划裂,并检测电池片外观是否存在缺陷。针对此需求本文设计了一种太阳能电池片划片机的视觉定位检测系统,该系统包含电池片的定位检测、方向判定和缺陷检测三部分,可定位太阳能电池片的中心点、二边中点和角度,还可对电池片进行方向判定和缺陷检测。本文的主要研究内容如下:（1）分析太阳能电池片的视觉系统需求与指标,完成视觉系统硬件部分的选型与设计,包括相机、镜头、光源等;确定系统的整体设计方案与通讯方案,包括工控机与PLC、相机、运动控制卡之间的通讯方式与系统运行流程,并根据项目要求设计了打光方案。（2）分析电池片定位部分的需求,选择工业视觉中常见的三种定位方法——Blob定位法、模板匹配定位法和边缘拟合定位法分析其原理,并通过实验对比测试,比较三种方法的优缺点,最终选定边缘拟合定位法进行电池片定位。根据定位中的难点对边缘拟合定位算法进行了设计,算法包括采用基于均值滤波的图像增强算法减少边缘过渡像素、采用基于轮廓分析的图像分割算法对载台区域和电池片区域进行分割,以及采用基于Canny的亚像素边缘检测定位算法定位电池片的中心点、二边中点及角度。（3）分析电池片方向判定的需求,选择三种灰度变换算法——指数变换、对数变换和线性变换分析其原理,并通过实验对比测试,比较三种方法的优缺点,最终选定线性变换法进行灰度变换。根据方向判定中的难点设计了一种提取栅线节点进行方向判定的算法,算法包括采用线性变换法对获取的电池片ROI区域进行灰度变换,采用双边滤波法对ROI区域进行滤波降噪处理,采用阈值分割算法提取出栅线节点并判断节点方向。（4）分析电池片缺陷检测的需求,选择两种外观缺陷检测算法——轮廓分析法和区域形态学分析法进行分析,通过实验对比测试分析两种方法的优缺点,最终选定区域形态学分析法进行缺陷检测。根据缺陷检测中的难点对区域形态学检测缺陷算法进行了设计,算法包括采用基于轮廓分析的图像分割算法对电池片和载台区域进行分割,采用基于凸包算法的区域形态学分析法对电池片进行缺陷区域提取并检测。（5）介绍实验所用平台,并采用Halcon视觉软件库联合C#语言设计开发太阳能电池片视觉系统软件;软件模块包括九点标定、定位、方向判定和缺陷检测。对系统的三个模块进行实验,定位实验结果显示中心点X、Y方向定位误差分别在0.017mm和0.016mm内,划片后的左右半片误差在0.1mm以内,满足了系统所要求的中心点误差0.02mm和二边中点误差0.15mm的精度要求。方向判定实验结果显示方向判定准确率为99.33%,满足了系统所要求的98.0%的准确率。缺陷检测实验结果显示缺陷检测准确率为98.5%,满足了系统要求的97.0%的准确率。系统效率实验结果显示视觉系统单片电池片检测用时为306 ms左右,远小于划片机单片划裂时长——1s,满足系统要求。