在光伏发电领域中,太阳能硅片是太阳能发电组件的核心原料,需求量巨大,对其进行的数量统计是在其生产流转中重要的必备过程。为满足自动化生产中太阳能硅片批量无损的数量统计需求,本文基于机器视觉和图像处理技术,从层叠太阳能硅片图像的纹理特征入手,将层叠的硅片所呈现的明暗边棱条纹看作条纹纹理,开展层叠太阳能硅片图像条纹纹理的提取和计数研究,主要研究内容与取得的成果如下:1.基于机器视觉的层叠太阳能硅片计数系统设计。根据硅片的尺寸、颜色、侧面特征以及测试环境等因素计算视觉参数,设计搭建了基于双光源的层叠太阳能硅片图像获取平台。2.层叠太阳能硅片图像的预处理。首先,提出了基于灰度分布、Radon变换和图像频谱的三种纹理方向检测方法,相对于改进切片法和梯度法,在精确度、复杂度、计算时间以及抗噪能力上都有很大优势,纹理方向检测误差由±2°减少到了±0.5°。其次,以旋转和掩膜的方式实现图像的纹理倾斜校正和ROI区域定位,解决了因倾斜放置硅片所导致的图像条纹未水平分布的现象,并消除了不必要的图像区域,提高了运算效率。最后,提出了基于纹理方向信息的Gabor滤波方法,沿着纹理的方向滤波平滑,使滤除噪声的同时保留了图像的整体纹理特征,增加了图像纹理中脊线以及谷线的辨识度。3.层叠太阳能硅片图像的纹理提取。提出了基于Niblack与背景校正相结合的纹理分割提取方法,并以两种方法互补的方式,抑制噪声而突出条纹纹理特性,得到噪声较小而硅片的纹理信息保留较完整的二值图像,解决了图像灰度不均以及纹理不清晰时无法提取出纹理的难题,为纹理计数奠定了基础。4.层叠太阳能硅片图像的纹理计数。提出了基于自适应差分统计的纹理计数方法,设计多列统计、误差剔除、差分计数、概率分布统计以及误差校正等多种方法运用到计数算法中,降低了噪声的干扰,对于图像质量不好、噪声较多、灰度不均等情况都能实现准确可靠的计数。同时,提出了基于自适应差分统计的纹理计数准确度校验的方法,硅片计数的准确度和可靠性得到了保证。本文所提出的方法在实验室和生产现场均有良好的性能表现。硅片计数耗时0.5-2.5秒/次,计数时间根据硅片数量的多寡可以自适应调整优化;在实验室和工厂测试条件下分别进行632次计数实验,计数精度在实验室条件下达到了99.99%,工厂测试条件下达到了99.37%,硅片计数的速率和精度均达到设计要求,满足生产的实际需要。