随着全球能源行业重点从化石能源向可再生能源转移，光伏行业逐渐成为我国能源供应体系的重要分支，相关的光伏检测设备需求量急剧增加。

由于工艺要求不断提升，设备上搭载的传统2D视觉检测系统难以满足一些特定检测需求，例如光伏产业链上游的硅棒直径检测，中游的硅片位置度（搭边）检测、分选机应用等。那么如何利用海康机器人3D激光轮廓传感器实现硅片位置度（搭边）检测？

半导体硅片生产工艺

什么是“搭边”

硅片在PECVD和PVD工艺段中，需要放置到载具中进行上下料，载具尺寸与硅片尺寸需刚好适配，若硅片位置发生偏移，则会出现边角部位遮盖在载具边缘的情况，即为“搭边”，如果发生“搭边”情况，在后续镀膜时会导致硅片绕镀或破裂。为规避该风险，在PECVD和PVD镀膜上下料时需要对“搭边”硅片进行检出。

项目  视觉系统精度要求 0.1mm

需求  流水线速度要求 200mm/s

 ■ 项目难点

- 硅片高反光材质和载具漫反射材质共存，相机动态范围要求高

- 载具多次过炉后会出现颜色变化，视觉需兼容被测物颜色变化

- 载具尺寸大且存在变形，硅片与载具成像对比度不明显

- 载具移动速度快，相机帧率要求高

  ■ 硬件选型

■ 单相机视场范围示意

硬件架设方案

■ 方案一

来料方式：210mm*105mm硅片，横向排列9个，竖向排列16个

架设方案：4台相机水平视野覆盖整个载具

■ 方案二

来料方式：190mm*95mm硅片，竖向排列20个

架设方案：5台相机水平视野覆盖整个载具

硬件成像展示

VM 3D软件方案

针对搭边缺陷检测，基于相机采集的深度图像，导入VM 3D软件中，依据mark点定位到每个料盘的四个角点，分别在角点料坑上下曲小区域计算均值，可取四对或八对区域，比对料坑上下高度差值，正值为OK（绿色非搭边框），负值为NG（红色搭边框）。

针对叠片和碎片缺陷检测，VM 3D软件中，深度图像分别定位到每个硅片位置，统计每个硅片位置ROI内平面度，根据平面度情况判断硅片是否存在破碎和叠片。

超越行之所及，迈向价值共生

海康机器人邀您一探“让机器更智能”的技术布局

见证软硬科技产品的重磅发布

以及与各行业工艺深度融合的场景化解决方案

下方扫码锁定10月16日 14:00

更多光伏行业应用欢迎持续关注

V社区征稿活动火热进行中

点击“阅读原文”参与投稿 

交流学习赢丰厚好礼~