控制光伏玻璃不良的探讨

【摘 要】本文探讨控制光伏玻璃生产中玻璃不良的漏检光伏不良在用户漏检会造成大额的索赔，针对降低玻璃不良漏检查找原因，从控制的角度，通过调查漏检的缺陷样品属性，查找漏检原因，对自动检测机造成的漏检从多方面查找症结，找出影响漏检的主要原因，从而对检测机设置进行降低漏检的最优化设置，达到了控制玻璃不良的目的。

【关键词】自动检测机 气泡辨识率 开口泡

自动检测机（ISRA）是德国先进的表面缺陷在线检测设备，主要针对于气泡、结石等玻璃缺陷检测，其使用LED光源及四个线性扫描相机对玻璃带100%检测。

光伏玻璃的玻璃不良主要包括：气泡、结石，由于工厂池炉炉龄较短，结石等夹杂物所占不良比例较小，故本次不作为控制重心。

而光伏玻璃气泡所占缺陷比例达90%，气泡又分为闭口泡及开口泡两种，闭口泡自动检测机容易检出，开口泡检测机不易检出，所以本次控制玻璃不良，主要针对于攻克自动检测机对原片开口泡的漏检。

1名词释义

辨识率――气泡类别的正确识别率。自动检测机检出气泡主要分中间泡和开口泡两类，由于用户接受规格不一样（中间泡≤3.0mm 开口泡不允许），故辨识率的高低直接影响检出效果。

阈值（threshold）――临界值的意思，自动检测机设定的检测阈值是对滤波后的光信号进行判定，如果光信号高于检测阈值即视为玻璃缺陷。

曝光时间――主要是指相机对缺陷的感光时间，曝光时间的长短影响缺陷图片的成像质量。

2开口泡漏检原因分析

（1）首先对漏检的开口泡进行分析，查找规律，发现开口泡漏检多集中在3.0mm以下，由于光伏玻璃的开口泡与闭口泡用户接受程度不同，自动检测机设定的规格是开口泡不允许，闭口泡大于3mm以上废弃，由此可推断开口泡的漏检是由于自动检测机将一部分

为了验证这一推断，取样调查气泡辨识率，最终发现气泡辨识率平均为88%，最小82%，辨识率偏低，且在调查中发现，只有闭口泡里混淆有开口泡。

（2）自动检测机气泡辨识率偏低的原因分析。

对检测机的硬件、软件、环境、维护人员进行分析，从人、机、料、法、环五方面找出11个影响因素：1）人员未进行业务培训 2）系统软件对气泡识别不敏感 3）检测阈值设置不合理4）相机曝光时间设置不合理 5）缺陷分类约束不合理6）玻璃厚度不稳定7）玻璃波形差 8）检测机操作作业指导书不完善9）维护检测机方法不正确10）光源不清洁 11）太阳光干扰

通过现场验证、测试、一一分析，最终找出3个主要影响因素，即：1）检测阈值设置不合理；2）相机曝光时间设置不合理；3）缺陷分类约束不合理。

3实施对策

3.1调整检测阈值设置

对自动检测机不同检测阈值下的辨识率进行调查（曝光时间为43 ?S、 最大亮度

3.2 调整曝光时间设置

对自动检测机相机不同曝光时间下的辨识率进行调查（检测阈值为40、最大亮度

3.3 调整缺陷约束分类设置

（1）首先找出检测阈值及曝光时间最佳配置。对自动检测机检测阈值及相机曝光时间最优配置进行调查（最大亮度

（2）找出在检测阈值及曝光时间最佳配置下开口泡分类约束最大亮度值。在自动检测机采用相机曝光时间及检测阈值最佳配置下，对不同的开口泡最大亮度设定值时辨识率进行了调查，数据如下表1。

至此得出结论：在相机曝光时间及检测阈值最佳配置下，开口泡的分类约束最大亮度在小于75的设置下，辨识率达到95.3%，同时没有误判产生。

经过对影响检测机气泡辨识率主要因素的调查及对策，我们找到了其最佳配置，即：检测阈值38、曝光时间40us、开口泡分类约束最大亮度小于75。

4效果确认

（1）气泡辨识率：对改进后的检测机气泡辨识率进行了验证，气泡辨识率全面达到93%以上。

（2）开口泡漏检率：统计了3个月的开口泡漏检情况，期间漏检率均在0.50%以下。

通过对辨识率分析及对策，玻璃不良得到了较好的控制，减少了气泡在用户的漏检，为工厂赢得了口碑，减少了用户的漏检索赔，提高了工厂经济效益。