检测太阳能电池前期确认对比样本的光学检测系统及方法.pdf

一种于检测太阳能电池前期确认对比样本的光学检测系统以及方法，该方法包括：分析多数个样本太阳能电池的光照检测，撷取样本太阳能电池的该些色度值，根据一标准色度表，取其二维的色度数据以成为一色度区域，因此，该些样本太阳能电池会有多个色度区域；接续自该些色度区域中归纳出能代表该些色度区域的代表色度区域以作为样本数据，后续，根据太阳能电池与代表色度区域的符合程度来对太阳能电池进行分类，为一种既符合自动化，兼顾消费者实用，又符合厂商商业利益的颜色分类手段。

1、  一种于检测太阳能电池前期确认对比样本的光学检测系统，针对一预定数量的样本太阳能电池进行分析，以确认能代表该些样本太阳能电池的样本数据，使后续能依该样本数据对该太阳能电池进行分类，该该光学检测系统包含：
一光源设备，以一光线照射该些样本太阳能电池以产生一反射光；
一影像传感器，接收该反射光以测得该样本太阳能电池的影像画面上多数个像素的色度值；以及
一处理单元，撷取来自该影像传感器的该些色度值，根据一标准色度表，取其二维的色度数据以成为一色度区域，其中对应该些样本太阳能电池的二维色度数据会得到多数个色度区域；
其中，该处理单元根据预设的归纳原则，自该些色度区域中归纳出能代表该些色度区域的代表色度区域为所述的样本数据，后续是能根据该太阳能电池与该代表色度区域的符合程度来对该太阳能电池进行分类。

2、  根据权利要求1所述的光学检测系统，其特征在于，该标准色度表为一CIE LAB色彩空间，该CIE LAB色彩空间由A、B的色度数据与L的亮度数据所组成，所述取其二维的色度数据，仅取A、B的色度数据。

3、  根据权利要求1所述的光学检测系统，其特征在于，所述的归纳原则是指该代表色度区域的像素的色度值，于该些样本太阳能电池中分别都超过一预定比例。

4、  根据权利要求1所述的光学检测系统，其特征在于，所述的归纳原则是指以晶格映射理论所归纳出的映像函数以作为该代表色度区域。

5、  根据权利要求1所述的光学检测系统，其特征在于，该光学检测系统进一步包含一影像管理模块，所述该太阳能电池根据与该代表色度区域的符合程度来进行分类，由该影像管理模块将该影像画面切割分为多数个网格，每一个网格包含一样数量的多数个像素，该影像管理模块根据该影像传感器测得该太阳能电池上该些像素的色度值来对比多种代表色度区域，以将该些网格进行分类以成为一分类组态，后续根据该分类组态分类该太阳能电池。

6、  根据权利要求5所述的光学检测系统，其特征在于，该太阳能电池区分多数个权重区域，该些权重区域分别对应不同的权重参数，该些权重区域中的网格分别乘以所对应的权重参数以组成该分类组态。

7、  一种于检测太阳能电池前期确认对比样本的光学检测方法，针对一预定数量的样本太阳能电池进行分析，以确认能代表该些样本太阳能电池的样本数据，使后续能依该样本数据对该太阳能电池进行分类，其特征在于，该光学检测方法包含下列步骤：
以一光线照射该些样本太阳能电池以产生一反射光；
接收该反射光以测得该样本太阳能电池的影像画面上多数个像素的色度值；
撷取来自该些色度值，根据一标准色度表，取其二维的色度数据以成为一色度区域，其中对应该些样本太阳能电池的二维色度数据会得到多数个色度区域；以及
根据预设的归纳原则，自该些色度区域中归纳出能代表该些色度区域的代表色度区域为所述的样本数据，使后续能根据该太阳能电池与该代表色度区域的符合程度来对该太阳能电池进行分类。

8、  根据权利要求7所述的光学检测方法，其特征在于，该标准色度表为一CIE LAB色彩空间，该CIE LAB色彩空间由A、B的色度数据与L的亮度数据所组成，所述取其二维的色度数据，仅取A、B的色度数据。

9、  根据权利要求7所述的光学检测方法，其特征在于，所述该太阳能电池根据与该代表色度区域的符合程度来进行分类，进一步包含下列步骤：
以一光线照射该太阳能电池以产生一反射光；
接收该反射光以测得该太阳能电池的影像画面上多数个像素的色度值；
将该影像画面切割分为多数个网格，每一个网格包含一样数量的多数个像素；
根据所测得该太阳能电池上该些像素的色度值来对比多种代表色度区域，以将该些网格进行分类以成为一分类组态；以及
根据该分类组态来分类该太阳能电池。

10、  根据权利要求9所述的光学检测方法，其特征在于，该太阳能电池区分多数个权重区域，该些权重区域分别对应不同的权重参数，该些权重区域中的网格分别乘以所对应的权重参数以组成该分类组态。

检测太阳能电池前期确认对比样本的光学检测系统及方法
技术领域
本发明涉及一种光学检测系统以及方法，尤指涉及于检测太阳能电池前期确认对比样本的光学检测系统以及方法。
背景技术
在地球能源逐渐枯竭的今日，太阳能电池成为一代的新宠。以硅晶的太阳能电池而言，太阳能电池结构上包含层状相迭的光感应层以及背胶基板，光感应层表面上可见的为具颜色的硅晶以及印刷在硅晶表面的导线。
导线颜色固定、均匀、且所占面积较小，硅晶所占面积较大，由于硅晶的晶格不易控制，特别是多晶硅更为复杂，所以即使同一批次所制成原本欲为同色的太阳能电池，往往不同太阳能电池彼此间仍有色差，若不将其分类而任意组装，则外观上可能是不同深浅的同色，看似斑驳而不美观，会影响到商品的价值与客户的信赖感。
因此，在同色的太阳能电池出厂前还须有分类的程序，该站除了检查瑕疵之外，最重要的就是将同色中属性更接近的同系颜色分为同一类，以便于后续安装成的太阳能板时较为美观。以往，这些工作都是以人工目视检查，近年来已逐渐导入自动光学检测(Automated Optical Inspection；AOI)；如中国台湾专利第I282861号，于整个测试系统中，装设有光学检测装置，负责对太阳能电池的外观进行检测。
然而，即使现状已逐渐导入自动光学检测，过去的分类检测仍属单纯，仅直接根据色度做为分类的依据，此并不完全符合客户的所需。以消费者的角度而言，仅希望远距视觉颜色平顺一致；而颜色不一致是必然，直接根据色度分类虽严谨，但会分为太多组而难组合成所需的产品。以制造商而言，仅需分类的使消费者目视舒服即可，可以将多种色度值的组合视为一类，会使分类更符合商业化的需求，这些需求，是目前的自动光学检测所做不到的。
发明内容
本发明的目的在于提供一种利用于检测太阳能电池前期确认对比样本的光学检测系统以及方法，不但能将太阳能电池颜色分类检测导入自动光学检测，特别是针对分类检测前期所需的样本确认，还能以符合人类视觉的方式，以较符合商业化生产的方式来定义出样本，以便于后续导入自动光学检测。
为实现上述目的，本发明一种于检测太阳能电池前期确认对比样本的光学检测系统，针对多数个样本太阳能电池进行分析，以确认能代表该些样本太阳能电池的样本数据，使后续能依该样本数据对该太阳能电池进行分类。该光学检测系统包含一光源设备、一影像传感器、以及一处理单元。
该光源设备以一光线照射该些样本太阳能电池以产生一反射光。该影像传感器接收该反射光以测得该样本太阳能电池的影像画面上多数个像素的色度值。
该处理单元撷取来自该影像传感器的该些色度值，根据一标准色度表，取其二维的色度数据以成为一色度区域，其中对应该些样本太阳能电池的二维色度数据会得到多数个色度区域。
其中，该处理单元根据预设的归纳原则，自该些色度区域中归纳出能代表该些色度区域的代表色度区域为所述的样本数据，后续能根据该太阳能电池与该代表色度区域的符合程度来对该太阳能电池进行分类。
而且，为实现上述目的，本发明还提供了一种于检测太阳能电池前期确认对比样本的光学检测方法，针对一预定数量的样本太阳能电池进行分析，以确认能代表该些样本太阳能电池的样本数据使后续能依该样本数据对该太阳能电池进行分类，其特征在于，该光学检测方法包含下列步骤：以一光线照射该些样本太阳能电池以产生一反射光接收该反射光以测得该样本太阳能电池的影像画面上多数个像素的色度值；撷取来自该些色度值，根据一标准色度表，取其二维的色度数据以成为一色度区域，其中对应该些样本太阳能电池的二维色度数据会得到多数个色度区域；以及根据预设的归纳原则，自该些色度区域中归纳出能代表该些色度区域的代表色度区域为所述的样本数据，使后续能根据该太阳能电池与该代表色度区域的符合程度来对该太阳能电池进行分类。
因此，透过本发明于检测太阳能电池前期确认对比样本的光学检测系统以及方法，利用多个样本太阳能电池色度值的二维色度数据，来分析出代表色度区域，不但能将太阳能电池颜色分类检测导入自动光学检测，特别是针对分类检测前期所需的样本确认，还能以符合人类视觉的方式，以较符合商业化生产的方式来定义出样本，以便于后续导入自动光学检测。
关于本发明的优点与精神可以通过以下的发明详述及所附附图得到进一步的了解。
附图说明
图1为本发明中太阳能电池的外观及侧剖示意图；
图2为本发明光学检测系统所在自动化测试设备的示意图；
图3为本发明光学检测系统的侧面剖示图；
图4为本发明光学检测系统的功能方块示意图；
图5为本发明二维的色度数据够成色度区域的示意图；
图6为本发明后续分类实作的示意图；
图7为本发明确认对比样本的光学检测方法的流程图；以及
图8为本发明后续检测分类太阳能电池的流程图。
其中，附图标记：
10：太阳能电池        10a：样本太阳能电池
12：光感应层          14：背胶基板
1202：导线区域        1204：硅晶区域
20：自动化测试设备    21：输送带
22：进片设备          23：光学检测系统
24：检测主设备        26：分类设备
27：容置箱            28：机械手臂
30：光源设备          32：影像传感器
3002：上光源模块      3004：下光源模块
30a：LED灯            3006：斜光源模块
34：处理单元          50：色度区域
50a：代表色度区域     36：影像管理模块
38：显示器            40：影像画面
44：网格              42：像素
具体实施方式
请参阅图1，图1为本发明中太阳能电池10的外观及侧剖示意图。由侧剖图可见，太阳能电池10上、下是由一光感应层12以及一背胶基板14迭合而成；以正视外观图可见，以投影方向正视光感应层12，进一步包含一导线区域1202以及一硅晶区域1204，不论是多晶硅或是单晶结构，硅晶区域1204的颜色往往分布不均，是需要相当技术手段才能自动的将太阳能电池10分类颜色。
请参阅图2，图2为本发明光学检测系统23所在自动化测试设备20的示意图。光学检测系统23设置于一自动化测试设备20中；自动化测试设备20的前段为进片设备22，此站除了将太阳能电池10进片于输送带21上之外，于底部设有一台光学检测系统23，为照设并检测太阳能电池10背部背胶基板14表面的瑕疵。
自动化测试设备20的中段为检测主设备24，于输送带21上方设有光学检测系统23，可用于检测太阳能电池10光感应层12表面的颜色，根据所检测得的色度值来对太阳能电池10进行分类。
自动化测试设备20的后段为分类设备26，于输送带21的两旁有许多的容置箱27，将分类后的太阳能电池10以机械手臂28运送而分置于不同的容置箱27中，供后续方便出货。
请参阅图3，图3为本发明光学检测系统23的侧面剖示图。本发明涉及一种于检测太阳能电池10前期确认对比样本的光学检测系统23，针对一预定数量通常为多数个样本太阳能电池10a进行分析，以确认能代表些样本太阳能电池10a的样本数据，使后续能依该样本数据对太阳能电池10进行检测分类。由图3可见光学检测系统23包含一光源设备30、以及一影像传感器32。
光源设备30是以一光线照射该些样本太阳能电池10a的光感应层12以产生一反射光。光源设备30进一步包含一上光源模块3002、一下光源模块3004、以及一斜光源模块3006；上光源模块3002以及下光源模块3004由环状分布的多个LED灯30A构成，斜光源模块3006设于下光源模块3004的下方，为四个四向的线光源，上光源模块3002以及下光源模块3004对太阳能电池10产生正面光，斜光源模块3006对太阳能电池10产生斜向光，藉由该些光源模块来组合成所需的光线。
影像传感器32可采用CCD影像感应器(CCD Image Sensor)、CMOS影像感应器(CMOS Image Sensor；CIS)，是设于光源设备30的上方。上光源模块3002以及下光源模块3004环状中间形成中空，影像传感器32通过此环状中空接收反射自下方样本太阳能电池10a的反射光，以测得样本太阳能电池10a的影像画面40上多数个像素42的色度值。
配合图3进一步请参阅图4，图4为本发明光学检测系统23的功能方块示意图。光学检测系统23除了前述的光源设备30以及一影像传感器32之外，更包含一处理单元34。
处理单元34撷取来自影像传感器32的该些色度值，根据一标准色度表，取其二维的色度数据以成为一色度区域50。其中，对应该些样本太阳能电池10a的二维色度数据会得到多数个色度区域50。
该标准色度表可以为一CIE LAB色彩空间、CIE 1931、或是CIE LUV色彩空间...等标准色度表。配合图3、4，请进一步参阅图5，图5为本发明二维的色度数据构成色度区域50的示意图。以该CIE LAB色彩空间而言，该CIE LAB色彩空间是由A、B的色度数据与L的亮度数据所组成，所述取其二维的色度数据，是取A、B的色度数据并放弃L的亮度数据。
处理单元34根据预设的归纳原则，自该些色度区域50中归纳出能代表该些色度区域50的代表色度区域50a为所述的样本数据，使后续能根据太阳能电池10与代表色度区域50a的符合程度来对太阳能电池10进行分类。
假如所述预定数量的样本太阳能电池10a为五片样本太阳能电池10a，所以在A、B色度数据的二维坐标系统上会检测规划出五个色度区域50。如图，五个色度区域50则分别代表此五片样本太阳能电池10a的色度数据，因此，们只要自五个色度区域50归纳出最具代表性的区域范围作为代表色度区域50a，即成为后续分类为此色系所需最理想的样本数据。
针对所述的归纳原则进一步说明。所述的归纳原则，可以指代表色度区域50a的像素42的色度值，于该些样本太阳能电池10a中分别皆超过一预定比例。举上例五片样本太阳能电池10a之例而言，所数的预定比例为60％，换句话说，迭合三个色度区域50的位置才能被含括在代表色度区域50a的范围内，也就是三个色度区域50交迭的位置会被定义为代表色度区域50a。
此外，所述的归纳原则，也可以是指以晶格映射理论(cell-to-cell mappingtheory)所归纳出的映像函数以作为代表色度区域50a。晶格映射理论为当前一种将多个函式归纳为一具有代表性的函式的方法，其理论基础相当深入，利用此法也可以归纳出我们要的代表色度区域50a。
请参阅图6，图6为本发明后续分类实作的示意图。如前述的光学检测系统23，光学检测系统23进一步包含一影像管理模块36。
所述太阳能电池10根据与代表色度区域50a的符合程度来进行分类；先由影像管理模块36将影像画面40切割分为多数个网格(Grid)44，每一个网格44包含一样数量的多数个像素42，配合说明影像画面40以及网格44以一显示器38来显示说明。
影像管理模块36根据影像传感器32测得太阳能电池10上该些像素42的色度值来对比多种代表色度区域50a，以将该些网格44进行分类以成为一分类组态，后续根据该分类组态分类太阳能电池10。
进一步说明，当厂商提供多套的样本太阳能电池10a，假如共测得八类的代表色度区域50a，依据一个网格44中大多数像素42的分属(对八类的分属)，将每一个网格44分类为八类代表色度区域50a中的一类代表色度区域50a。因此，一片太阳能电池10上多个网格44可能被统计出如下例：第三类52％，第五类35％，第四类10％，其它类3％，这就是一种分类组态。
厂商可以根据此分类组态来分类太阳能电池10，例如，将此太阳能电池10直接分为商品三型，或是分为商品三-五型。只要明确的将分类组态测出，厂商反而有更大的弹性与自由度，将太阳能电池10商品做出对商业价值、对消费者感受最佳平衡点的分类商品。
此外，因为实际出货的太阳能电池10，有些区域可能被包覆而较不重要，或是位于边缘较不影响消费者的视觉感受。因此，本案进一步还可依厂商或客户的实际需求，将太阳能电池10区分为多数个权重区域，该些权重区域分别对应不同的权重参数，该些权重区域中的网格44分别乘以所对应的权重参数以组成该分类组态。例如，中间区域(利用坐标来明确定义)权重70％，周边区域权重30％，再统计网格44被分类的比例时需另行乘上权重；如此可以使商品更能符合消费者需求，而且节省过多不必要分类对厂商带来的负担。
请参阅图7，图7为本发明确认对比样本的光学检测方法的流程图。本发明也为一种于检测太阳能电池10前期确认对比样本的光学检测方法，针对一预定数量通常为多数个样本太阳能电池10a进行分析，以确认能代表该些样本太阳能电池10a的样本数据，使后续能依该样本数据对太阳能电池10进行分类。该光学检测方法包含下列步骤：
步骤S02：以一光线照射该些样本太阳能电池10a以产生一反射光。
步骤S04：接收该反射光以测得样本太阳能电池10a的影像画面40上多数个像素42的色度值。
步骤S06：撷取来自该些色度值，根据一标准色度表，取其二维的色度数据以成为一色度区域50，其中对应该些样本太阳能电池10a的二维色度数据会得到多数个色度区域50。其中，该标准色度表例如为一CIE LAB色彩空间，该CIE LAB色彩空间由A、B的色度数据与L的亮度数据所组成，所述取其二维的色度数据，为取A、B的色度数据并放弃L的亮度数据。
步骤S08：根据预设的归纳原则，自该些色度区域50中归纳出能代表该些色度区域50的代表色度区域50a为所述的样本数据。
所述的归纳原则，可以指代表色度区域50a的像素42的色度值，于该些样本太阳能电池10a中分别都超过一预定比例。或是以晶格映射理论(cell-to-cellmapping theory)所归纳出的映像函数以作为代表色度区域50a。
步骤S10：后续，能根据太阳能电池10与代表色度区域50a的符合程度来对太阳能电池10进行分类。
请参阅图8，图8为本发明后续检测分类太阳能电池10的流程图。所述步骤S10太阳能电池10根据与代表色度区域50a的符合程度来进行检测分类，进一步包含下列步骤：
步骤20：以一光线照射太阳能电池10以产生一反射光。
步骤22：接收该反射光以测得太阳能电池10的影像画面40上多数个像素42的色度值。
步骤24：将影像画面40切割分为多数个网格44(Grid)，每一个网格44包含一样数量的多数个像素42。
步骤26：根据所测得太阳能电池10上该些像素42的色度值来对比多种代表色度区域50a，以将该些网格44进行分类以成为一分类组态。
步骤28：根据该分类组态来分类太阳能电池10。
其中，太阳能电池10区也可分为多数个权重区域，该些权重区域分别对应不同的权重参数，该些权重区域中的网格44分别乘以所对应的权重参数以组成该分类组态。
因此，通过本发明于检测太阳能电池10前期确认对比样本的光学检测系统23以及方法，利用多个样本太阳能电池10a色度值的二维色度数据，来分析出代表色度区域50a，不但能将太阳能电池10颜色分类检测导入自动光学检测，特别是针对分类检测前期所需的样本确认，还能以符合人类视觉的方式，以较符合商业化生产的方式来定义出样本，以便于后续导入自动光学检测。
当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。