基于混合视觉的金刚线布局智能检测方法
Year: 2026
Type: article
Abstract: 硅片切割工艺在太阳能电池制造等工业领域中具有关键地位，其中，金刚线线槽及线网布局的精确检测对硅片质量与切割精度至关重要。然而，传统人工检测方法存在效率低、一致性差的缺点，而纯深度学习方法在应对此类高密度、弱对比度的周期性结构时，常因特征混淆导致定位与分割精度不足。因此，提出了一种混合检测方法，该方法首先通过频域分析与曲线拟合构建线槽位置编码模型，实现线槽的微米级分割与定位，随后设计了一种轻量化网络DARMobileV2实现单一线槽图像的快速分类，最后结合位置编码信息重构出完整的线网布局情况。实验结果表明，在典型检测条件下，该方法在边缘计算设备上检测准确率不低于99.6%，检测时间低于1 s，相较传统的人工检测方法，错检率降低97.74%，速度提升52.4倍，为硅片精密切割工艺提供了一种高效、可靠的自动化检测解决方案。
Source: Journal of Applied Optics
Language: English
Subfield: Industrial and Manufacturing Engineering
Field: Engineering
Domain: Physical Sciences
Open Access status: hybrid
OpenAlex ID: W7140281911
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