石鑫华视觉
基于机器视觉的太阳能电池板多晶硅视觉检测
太阳能电池板在光伏行业里比较多。一般需要检测其完整性（有无缺损），或者根据表面切割一些更小形状的标准板，充分利用原材料（排版）。
如下图所示的是多晶硅检测，主要判断其表面白色反光部分的面积以确认太阳能电池板是否合格。如果面积过小，则光转换效率过低，认为是不合格的产品（大概原理，可能有误）。
太阳能电池板多晶硅
机器视觉光源
需要利用表面的白色反光来实现其与背景的区分。一般可以考虑使用同轴光源或者是多个条形光源。同轴光源的话，可能不是很好找这么大的同轴光源。而使用条形光源的话，则需要考虑使用多个条形光源同时照明。另外，表面的白色反光成分有一定的方向性，可能从这个方向这个角度可以反光，而从另一个方向角度上，则不一定反光。所以，要使用多个条形光源，从多个角度进行照明。当然也可以尝试多个不同角度的环形光源进行组合照明。
光源控制器
可以考虑使用常规的模拟控制器APS-2424-1CH或者是迷你控制器MAPS-2424-1CH。如果是在高速拍照需要很短的曝光时间，则考虑使用频闪控制器，如SPS-2430-4CH。而如果需要程序控制不同的光源亮度以适用不同的产品，则可以考虑数字控制器，如DPS-24125-4CH。
工业相机
建议使用500万以上分辨率的工业相机进行拍照。如果可以静态检测，则可以考虑使用卷帘的CMOS相机，这样可以节约成本，如MER-500-14GM；如果是需要动态检测，那么就得使用全局CMOS或CCD相机，这样成本会提高不少。
工业镜头
建议尽量使用长焦的CCTV镜头，将工作距离拉远，这样可以获得较好的效果。如果成本允许，建议直接使用大视野的远心镜头。
图像处理算法
粒子分析、统计等算法，都可以考虑使用。
机器视觉项目实现难度
★★★
首先需要解决照明。能保证在各个方向上，基本上都可以有比较明显的反光，则后期处理起来比较容易。图像处理上，有明显的特征时，处理比较容易。