本发明涉及金刚线检测，具体地，涉及一种用于金刚线质量检测的系统及方法。
背景技术：
1、光伏硅片是太阳能光伏电池的关键组成部分，其作用是将太阳能转化为电能，实现清洁能源的利用。在光伏硅片生产的过程中，金刚线经常被用来切割光伏硅片，硅片是光伏板的基材，其尺寸和形状对光伏硅片的性能主要体现在切割精度、切割质量、切割效率和切割损耗上。因此，对切割光伏硅片的金刚线有以下要求：
2、高强度：金刚线采用单股或者多股金属丝绳编织而成，具有极高的抗拉强度，可以承受切割过程中的较大拉力。高硬度：金刚线由碳元素构成，经过高温高压处理而成，表面具有极高的硬度，可以切割硅片这样硬度较高的材料，而不会损坏或磨损。细小尺寸：金刚线的直径非常细小，一般几百微米，甚至可达几微米，可以制成各种不同尺寸和形状的切割线，适应不同尺寸硅片的切割需求。精准：金刚线切割硅片的精度非常高，可以达到亚微米级别的精度。低损耗：使用金刚线切割硅片时，损失的硅片材料非常少，因此可以大幅降低制造成本。高温性能好：金刚线具有良好的高温稳定性，可以在切割时高温环境下进行切割而不变形。
3、因此，在生产金刚线的环节中，对金刚线质量抽样测试显得尤为重要，其中在测试金刚线在承载一定的高压拉力状态后，自由落体到金属板上测试其静止时翘起的高度，判断金刚线在高压拉力下的弯曲程度是否满足质量要求。现有的金刚线高度测量方案主要包括：
4、直尺手工测量法：将金刚线落体到金属表面，检测人员拿0.5mm精度的特制钢尺垂直靠在金属板上，依靠肉眼观察金刚线翘起的高度，通过多次不同位置的测量取测量的最高值作为翘起的最高点。然而，直尺手工测量法的缺点有：1、操作难度大，对检测人员要求高。首先需要人眼去定位金刚线在金属板上的位置，再去人为垂直放置直尺，垂直放置存在一定的倾斜误差，最后人眼去观察、判断和读取细线高点在直尺上刻度，整个过程操作精度难以把控，依靠检测人员主管判断。2、测量误差大，测量精度不够。3、检测效率低，人工成本高。
5、光学测量法：金刚线落体到金属表面，检测人员从一侧观察另一侧带有高度尺度和背光光源的背板，肉眼通过放大镜观测最高点在背板对应的刻度，从而确定最高点。光学测量法对直尺手工测量法进行了一定的改进，但是仍存在以下缺点：1、测量误差仍然较大，全程测量需要人员参与，人为读取测量数据仍旧存在较大的误差。2、检测效率不高，人工成本仍然很高。
技术实现思路
1、针对现有技术中的缺陷，本发明的目的在于提供一种用于金刚线质量检测的系统及方法，通过目标检测和分割模型，具有检测精度高、检测范围广、检测速度快、抗干扰能力强以及检测效率高的优点。
2、为解决上述问题，本发明的技术方案为：
3、一种用于金刚线质量检测的方法，包括以下步骤：
4、使用激光线扫相机多次扫描金刚线，并对获得的多次扫描图像进行拼接；
5、对获得的拼接图像进行分块，使用级联模型的旋转目标检测算法对分块图像推理，获取金刚线高点目标检测后的定位信息；
6、使用级联模型的分割算法对目标检测后的图像进行推理，获取金刚线高点分割后的高度信息。
7、优选地，所述使用激光线扫相机多次扫描金刚线，并对获得的多次扫描图像进行拼接的步骤，具体包括：使用2d相机对金刚线位置进行定位，然后激光线扫相机根据定位信息完成对金刚线的多次采集图片后，再将多个图像进行拼接成包含整个金刚线的高分辨率图像，每两次相邻的采集图像之间，保证有一定的重合区域，该区域保证有效的共同特征信息，根据该特征信息对两图像进行拼接。
8、优选地，所述对获得的拼接图像进行分块，使用级联模型的旋转目标检测算法对分块图像推理，获取金刚线高点目标检测后的定位信息的步骤，具体包括：对获得的高分辨率拼接图像中的强度图进行分块，将分块图像送入到旋转目标检测算法yolov5-obb对分块图像进行推理，当所有分块图像全部推理完成后，再按照分块顺序将推理结果进行拼接，获得整个完整图像的目标检测结果。
9、优选地，所述对获得的拼接图像进行分块，使用级联模型的旋转目标检测算法对分块图像推理，获取金刚线高点目标检测后的定位信息的步骤，具体还包括：所述yolov5-obb模型的推理结果的锚框是带旋转角度的矩形框，按照每个矩形框的四点坐标去原深度图上做roi操作，获得原深度图中该roi位置的深度图像，该roi图像包含了最高点信息，然后将该roi图像旋转至水平方向，再将该图像送入到下一个级联的分割模型中。
10、优选地，所述使用级联模型的分割算法对目标检测后的图像进行推理，获取金刚线高点分割后的高度信息的步骤，具体包括：分析目标检测得到的roi图像的特征，通过unet分割模型进行推理，获得分割后的mask图像，使用mask图像与roi原图做与运算，获得最终结果图，从而获取金刚线高点分割后的高度信息。
11、进一步地，本发明还提供一种用于金刚线质量检测的系统，包括2d面阵相机、激光线扫相机、视觉控制器、移动机械臂及其控制器和白色背光光源，所述2d面阵相机固定顶部安装，配合白色背光光源对自由落体的金刚线进行初步定位，该定位信息用于确定激光线扫相机扫描金刚线的起始位置、结束位置以及扫描次数，所述激光线扫相机安装在所述移动机械臂上，跟随机械臂一起移动，用来扫描金刚线，采集金刚线的图片信息，所述视觉控制器用于处理ai深度学习算法的推理。
12、优选地，所述ai深度学习算法包括目标检测算法yolov5-obb和分割算法unet。
13、优选地，所述移动机械臂的控制器由伺服控制器和高精度编码器组成，配合激光线扫相机移动扫描获取金刚线的信息。
14、与现有技术相比，本发明的优点如下：
15、1、检测精度高，利用高精度激光线扫传感器对金刚线进行多次3d扫描，再将多个图像进行拼接成包含整个金刚线的高分辨率图像，高分辨率图片有助于对金刚线进行精细的定位，提高在高度测量时的精度，解决了以往靠肉眼借助工具测量误差大的问题，本发明方法高度测量精度可以控制在10μm左右，以往的手工检测方案测量精度在0.2mm，精度测试提升了20倍。
16、2、检测范围广，使用高分辨率激光线扫多次平行扫描后拼接，解决产品覆盖面的问题，针对范围大的产品，可以使用该方法获得产品完整的高清扫描图像。
17、3、检测速度快，采用ai目标检测技术，使用yolov5-obb模型对金刚线的高点位置进行快速定位，直接锁定金刚线最高点区域，去除了大量背景信息，完整保留了金刚线最高点数据的精度，同时大大减少了后续模型的推理时间。
18、4、使用ai分割技术，对目标检测后的小图像进行金刚线最高点分割，可在原图上精准分割出金刚线最高点区域，大幅减小高度测量时的检索范围，减小了数据扰动；同时，通过分割后的金刚线最高点分割区域可直接在深度图上获得该对应区域的深度信息，大大减少了金刚线位置高度的计算量。
1.一种用于金刚线质量检测的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于金刚线质量检测的方法，其特征在于，所述使用激光线扫相机多次扫描金刚线，并对获得的多次扫描图像进行拼接的步骤，具体包括：使用2d相机对金刚线位置进行定位，然后激光线扫相机根据定位信息完成对金刚线的多次采集图片后，再将多个图像进行拼接成包含整个金刚线的高分辨率图像，每两次相邻的采集图像之间，保证有一定的重合区域，该区域保证有效的共同特征信息，根据该特征信息对两图像进行拼接。
3.根据权利要求1所述的用于金刚线质量检测的方法，其特征在于，所述对获得的拼接图像进行分块，使用级联模型的旋转目标检测算法对分块图像推理，获取金刚线高点目标检测后的定位信息的步骤，具体包括：对获得的高分辨率拼接图像中的强度图进行分块，将分块图像送入到旋转目标检测算法yolov5-obb对分块图像进行推理，当所有分块图像全部推理完成后，再按照分块顺序将推理结果进行拼接，获得整个完整图像的目标检测结果。
4.根据权利要求3所述的用于金刚线质量检测的方法，其特征在于，所述对获得的拼接图像进行分块，使用级联模型的旋转目标检测算法对分块图像推理，获取金刚线高点目标检测后的定位信息的步骤，具体还包括：所述yolov5-obb模型的推理结果的锚框是带旋转角度的矩形框，按照每个矩形框的四点坐标去原深度图上做roi操作，获得深度原图中该roi位置的深度图像，该roi图像包含了最高点信息，然后将该roi图像旋转至水平方向，再将该图像送入到下一个级联的分割模型中。
5.根据权利要求4所述的用于金刚线质量检测的方法，其特征在于，所述使用级联模型的分割算法对目标检测后的图像进行推理，获取金刚线高点分割后的高度信息的步骤，具体包括：分析目标检测得到的roi图像的特征，通过unet分割模型进行推理，获得分割后的mask图像，使用mask图像与roi原图做与运算，获得最终结果图，从而获取金刚线高点分割后的高度信息。
6.一种用于金刚线质量检测的系统，其特征在于，所述系统包括2d面阵相机、激光线扫相机、视觉控制器、移动机械臂及其控制器和白色背光光源，所述2d面阵相机固定顶部安装，配合白色背光光源对自由落体的金刚线进行初步定位，该定位信息用于确定激光线扫相机扫描金刚线的起始位置、结束位置以及扫描次数，所述激光线扫相机安装在所述移动机械臂上，跟随机械臂一起移动，用来扫描金刚线，采集金刚线的图片信息，所述视觉控制器用于处理ai深度学习算法的推理。
7.根据权利要求6所述的用于金刚线质量检测的系统，其特征在于，所述ai深度学习算法包括目标检测算法yolov5-obb和分割算法unet。
8.根据权利要求6所述的用于金刚线质量检测的系统，其特征在于，所述移动机械臂的控制器由伺服控制器和高精度编码器组成，配合激光线扫相机移动扫描获取金刚线的信息。
