DE102019209000A1

DE102019209000A1 - Vorrichtung, Verfahren und Computerprogramm zum zerstörungsfreien Werkstoffprüfen von Solarmodulen

Info

Publication number: DE102019209000A1
Application number: DE102019209000.1A
Authority: DE
Inventors: Mathis HOFFMANN; Vincent Christlein; Andreas Maier
Original assignee: Friedrich Alexander Univeritaet Erlangen Nuernberg FAU
Current assignee: Friedrich Alexander Univeritaet Erlangen Nuernberg FAU
Priority date: 2019-06-19
Filing date: 2019-06-19
Publication date: 2020-12-24

Abstract

Vorrichtung zum zerstörungsfreien Werkstoffprüfen von Solarmodulen oder einer Oberfläche einer Komponente. Die Vorrichtung ist dazu ausgebildet, eine Mehrzahl von Elektrolumineszenzbildern eines zu prüfenden Solarmoduls oder einer Oberfläche einer zu prüfenden Komponente zu erhalten. Darüber hinaus ist die Vorrichtung dazu ausgebildet, ein Superauflösungsbild auf der Basis der Elektrolumineszenzbilder zu erhalten und ein Testergebnis auf der Basis des Superauflösungsbilds zu erhalten.

Description

Technisches Gebiet
Ausführungsbeispiele gemäß der Erfindung beziehen sich auf eine Vorrichtung zum zerstörungsfreien Werkstoffprüfen von Solarmodulen, wobei derartige Prüfverfahren auch als ZfP-Verfahren (ZfP = zerstörungsfreies Werkstoffprüfen; engl.: NDT = non-destructive testing) bezeichnet werden.
Hintergrund der Erfindung
Eine Oberfläche von Komponenten wie z. B. Solarmodulen kann unter Verwendung verschiedener zerstörender oder zerstörungsfreier Verfahren analysiert werden. Selbstverständlich sind zerstörungsfreie Verfahren bevorzugt, wenn man davon ausgeht, dass ein korrektes Untersuchungsergebnis erzielbar ist, da die Funktionstüchtigkeit der untersuchten Komponente durch ein derartiges Prüfverfahren nicht beeinträchtigt würde.
Eine Anwendung für zerstörungsfreies Werkstoffprüfen kann auf rechnerischer Superauflösung beruhen, auch als CSR (engl.: computational super-resolution) bezeichnet, die für die Analyse einer zu prüfenden Vorrichtung verwendet wird. CSR wird breitflächig in der medizinischen Bildgebung [1] angewendet und weist ebenfalls Anwendungen in der Überwachungsbildgebung auf [2]. Rechnerische Superauflösung kann auch allgemein für zerstörungsfreies Werkstoffprüfen verwendet werden. Die Auflösung von Wärmebildsystemen wird zum Beispiel durch Verwendung von Mehrbild-CSR erhöht [3]. Zusätzlich gibt es bekannte Verfahren, die Kameras für wissenschaftliche Anwendungen verwenden, die den Prozess des Erfassens mehrerer Bilder durch Verschieben des Sensors zwischen jedem erfassten Rahmen automatisieren [4]. Ein derartiges umständliches Verfahren wäre zum schnellen Prüfen von z. B. Solarpanels nicht geeignet.
Rechnerische Superauflösung kann auf einzelne und mehrere Rahmen angewendet werden [5]. Bei einer Einzelrahmen-CSR kann die Auflösung eines einzelnen Bildes durch Berücksichtigen von Wissen aus Verzeichnissen erhöht werden [6], [7]. Folglich geben Teile des resultierenden Bilds möglicherweise nicht die Wahrheit wieder. Aus diesem Grund eignet dieselbe sich nicht gut für ZfP-Anwendungen.
Daher ist es wünschenswert, Hochauflösungsbilder von Solarmodulen zu berechnen, die für eine weitere Analyse verwendet werden können, wenn eine Folge von Elektrolumineszenzbildern mit niedriger Auflösung, auch als EL-Bilder bezeichnet, gegeben ist. Eine Variation eines derartigen Verfahrens der rechnerischen Superauflösung kann verwendet werden, um ein Hochauflösungsbild eines Moduls aus einer Folge von Teilansichten desselben zu erstellen, was auch als Stitching-Vorgang bezeichnet wird.
Dies wird durch den Gegenstand der unabhängigen Ansprüche der vorliegenden Anmeldung erzielt.
Weitere Ausführungsbeispiele gemäß der Erfindung sind durch den Gegenstand der abhängigen Ansprüche der vorliegenden Anmeldung definiert.
Kurzdarstellung der Erfindung
Ein Ausführungsbeispiel gemäß dieser Erfindung bezieht sich auf eine Vorrichtung zum zerstörungsfreien Werkstoffprüfen von Solarmodulen oder einer Oberfläche einer Komponente. Die Vorrichtung ist dazu ausgebildet, eine Mehrzahl von Elektrolumineszenz(EL)-Bildern eines zu prüfenden Solarmoduls oder einer Oberfläche einer zu prüfenden Komponente zu erhalten. Die Vorrichtung ist dazu ausgebildet, ein Superauflösungsbild auf der Basis der Elektrolumineszenzbilder zu erhalten und ein Prüfergebnis auf der Basis des Superauflösungs(SR)-Bilds (engl.: super resolution, SR) zu erhalten.
Mehrrahmen-SR kann bereitgestellt sein, um die räumliche Auflösung von EL-Bildern von Solarmodulen zu erhöhen. Eine Mehrrahmen-SR-Pipeline weist hauptsächlich zwei Schritte auf: Erstens müssen die Rahmen derart registriert werden, dass Objekte einander exakt überlappen. Zweitens wird ein Bild mit einer höheren Auflösung mittels einer Rekonstruktion oder Interpolation berechnet [5]. Es ist ein Registrierungsansatz bereitgestellt, der die Ebenheit von Solarmodulen und die Tatsache, dass die Rahmen mit derselben Kamera erfasst werden, berücksichtigt.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel kann die Vorrichtung dazu ausgebildet sein, eine Mehrzahl von Niedrigauflösungspixeln Hochauflösungspixeln zuzuweisen, um ein Superauflösungsbild zu erhalten.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel kann die Vorrichtung dazu ausgebildet sein, Parameter von Bilderzeugungsmodellen zu bestimmen, die intrinsische Kameraparameter, z. B. dargestellt durch eine Matrix A, extrinsische Matrizen, z. B. dargestellt durch Matrizen Ri, und eine nichtlineare Linsenverzerrung, z. B. dargestellt durch eine nichtlineare Funktion d(.), berücksichtigen, wobei Punktkorrespondenzen, z. B. zwischen charakteristischen Punkten von Solarmodulen oder einer Oberfläche einer Komponente wie Modulecken oder Kreuzungspunkte von Zellen verwendet werden und Bildpixel die charakteristischen Punkte darstellen, z. B. bei einer Mehrzahl von Bildern des gleichen Solarmoduls oder der Oberfläche der Komponente, die aus einer zumindest etwas anderen Perspektive aufgenommen werden, um ein Superauflösungsbild zu erhalten. Die Parameter der Bilderzeugungsmodelle werden verwendet, um die Niedrigauflösungsbildpixel auf die Hochauflösungsbildpixel abzubilden.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel kann die Vorrichtung dazu ausgebildet sein, die Bestimmung verfeinerter Parameter unter Verwendung von Punktkorrespondenzen auf der Basis extrinsischer Parameter unter Verwendung von Kreuzungspunkten von Zellen durchzuführen.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel kann die Vorrichtung dazu ausgebildet sein, eine Bestimmung verfeinerter Parameter des Bilderzeugungsmodells unter Verwendung einer Kostenfunktion durchzuführen.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel kann die Vorrichtung dazu ausgebildet sein, eine Bestimmung verfeinerter extrinsischer Matrizen R_i als verfeinerte Parameter der Bilderzeugungsmodelle durchzuführen.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel kann die Vorrichtung dazu ausgebildet sein, Anfangsparameter, d. h. nicht verfeinerte Parameter, des Bilderzeugungsmodells auf der Basis einer Entsprechung zwischen Stellen charakteristischer Punkte von Solarmodulen oder einer ebenen Oberfläche einer Komponente und Stellen von Bildpixeln zu bestimmen, die die charakteristischen Punkte darstellen, während Pixelintensitäten bei der Ableitung der Parameter der Bilderzeugungspunkte auf der Basis der Stellen charakteristischer Punkte und auf der Basis der Stellen von Bildpixeln, die die charakteristischen Punkte darstellen, vernachlässigt werden. Die Vorrichtung kann dazu ausgebildet sein, die verfeinerten Parameter der Bilderzeugungsmodelle unter Verwendung von Pixelintensitäten der Niedrigauflösungsbilder bei einer Optimierung der verfeinerten Parameter der Bilderzeugungsmodelle zu bestimmen.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel kann die Vorrichtung dazu ausgebildet sein, Anfangsparameter zumindest eines Bilderzeugungsmodells unter Verwendung einer Kostenfunktion zu verfeinern, z. B. einer Funktion pixelweiser Intensitätsdifferenzen oder einer (normierten) Kreuzkorrelation oder gegenseitigen Informationen, die eine Differenz zwischen räumlich ausgedehnten, laminaren zweidimensionalen Bildinhalten darstellt, die Pixelintensitäten und/oder Farben und/oder räumlich ausgedehnte Oberflächenstrukturen umfassen und berücksichtigen, anstelle von punktartigen Strukturen lediglich eines Referenzbildreferenzrahmens und zumindest eines anderen Bilds, das unter Verwendung aktueller Parameter des zumindest einen Bilderzeugungsmodells verarbeitet wird, wobei die aktuellen Parameter des berücksichtigten Bilderzeugungsmodells zum Beispiel derart fein abgestimmt sind, dass die Kostenfunktion zumindest annähernd minimiert oder unter eine vorbestimmte Schwelle gebracht oder im Vergleich zu einem Anfangszustand reduziert wird.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel kann die Vorrichtung dazu ausgebildet sein, eine Moduleckenkoordinatenbestimmung durchzuführen, die Folgendes ausführt: eine Berechnung von Intensitätsprofilen in x-Richtung und y-Richtung, eine Gradientenbildung, eine Bestimmung innerer und äußerer Grenzen für x und Extraktion von Moduleckenkoordinaten.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel kann die Vorrichtung dazu ausgebildet sein, eine Anfangsschätzung einer Homographie-Matrix unter Verwendung der extrahierten Moduleckenkoordinaten durchzuführen.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel kann die Vorrichtung dazu ausgebildet sein, eine Solarzellenkreuzungspunktbestimmung durchzuführen, die Folgendes ausführt: eine Kreuzungspunktanfangsbestimmung, eine Kreuzungspunktverfeinerung unter Verwendung von Intensitätsprofilen einer lokalen Nachbarschaft eines geschätzten Kreuzungspunkts als Anfangsannahme, um verfeinerte Kreuzungspunkte zu erhalten.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel kann die Vorrichtung dazu ausgebildet sein, eine Bestimmung einer verbesserten Homographie-Matrix (H) unter Verwendung der extrahierten Moduleckenkoordinaten durchzuführen.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel kann die Vorrichtung dazu ausgebildet sein, eine Registrierung durch erneutes Abtasten der Mehrzahl von Elektrolumineszenzbildern auf ein gemeinsames Koordinatensystem unter Verwendung geschätzter intrinsischer und extrinsischer Parameter durchzuführen.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel kann die Vorrichtung dazu ausgebildet sein, die Registrierung durch Anwenden einer Verzerrung, um eine Linsenverzerrung zu berücksichtigen, und Schätzen der Parameter eines nichtlinearen Modells für die Linsenverzerrung unter Verwendung von Punktkorrespondenzen aus einem zuvor durchgeführten Erfassungsschritt durch Kleinste-Quadrate-Anpassung durchzuführen.
Ein Ausführungsbeispiel gemäß dieser Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zum zerstörungsfreien Werkstoffprüfen von Solarmodulen oder einer Oberfläche einer Komponente. Das Verfahren weist ein Erhalten einer Mehrzahl von Elektrolumineszenzbildern eines zu prüfenden Solarmoduls oder einer Oberfläche einer zu prüfenden Komponente auf. Das Verfahren weist ferner ein Erhalten eines Superauflösungsbilds auf der Basis der Elektrolumineszenzbilder und ein Erhalten eines Testergebnisses auf der Basis des Superauflösungsbilds auf. Zusätzlich kann ein Verfahren zum robusten Erfassen von Kreuzungspunkten zwischen Solarzellen in einem Modul bereitgestellt sein.
Ein Ausführungsbeispiel gemäß dieser Erfindung bezieht sich auf ein Computerprogramm mit einem Programmcode zum Durchführen, wenn dasselbe auf einem Computer läuft, eines Verfahrens zum zerstörungsfreien Werkstoffprüfen von Solarmodulen oder einer Oberfläche einer Komponente. Das Verfahren weist ein Erhalten einer Mehrzahl von Elektrolumineszenzbildern eines zu prüfenden Solarmoduls oder einer Oberfläche einer zu prüfenden Komponente auf. Das Verfahren weist ferner ein Erhalten eines Superauflösungsbilds auf der Basis der Elektrolumineszenzbilder und ein Erhalten eines Testergebnisses auf der Basis des Superauflösungsbilds auf.
Ein Ausführungsbeispiel gemäß dieser Erfindung bezieht sich auf ein Computerprogramm mit einem Programmcode zum Durchführen, wenn dasselbe auf einem Computer läuft, eines Verfahrens.
Figurenliste
Die Zeichnungen sind nicht notwendigerweise maßstabsgetreu; stattdessen wird der Schwerpunkt allgemein auf ein Veranschaulichen der Prinzipien der Erfindung gelegt. In der nachfolgenden Beschreibung werden verschiedene Ausführungsbeispiele der Erfindung unter Bezugnahme auf die nachfolgenden Zeichnungen beschrieben, bei denen:

1 zeigt ein Elektrolumineszenz(EL)-Bild eines Solarmoduls mit einer schematischen Ansicht eines Intensitätsprofils in x- und y-Richtung und eine erste Ableitung desselben;
2a, b, c zeigen Bilder von Modulen, die starke perspektivische Verzerrungen darstellen;
3a zeigen ursprüngliche (aufwärts abgetastete) Bilder von Solarmodulen;
3b zeigen superaufgelöste Bilder der Solarmodule von 3a;
4 zeigt ein schematisches Diagramm der Schritte für eine Zuweisung von Niedrigauflösungspixeln zu Hochauflösungspixeln gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung; und
5 zeigt ein schematisches Diagramm der Schritte, die von der erfindungsgemäßen Vorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung durchgeführt werden.

(((VORBEHALT Superauflösungsergebnisse an zwei Teilen des Solarmoduls. Links: Ursprüngliches (aufwärts abgetastetes) Bild. Rechts: Superaufgelöstes Bild mit markierten Defekten)))
Ausführliche Beschreibung der Ausführungsbeispiele
Gleiche oder gleichwertige Elemente oder Elemente mit gleicher oder gleichwertiger Funktionalität werden in der nachfolgenden Beschreibung durch gleiche oder gleichwertige Bezugszeichen bezeichnet, auch wenn sie in unterschiedlichen Figuren auftreten.
In der nachfolgenden Beschreibung wird eine Mehrzahl von Details dargelegt, um eine umfassendere Erläuterung von Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung bereitzustellen. Jedoch ist es Fachleuten ersichtlich, dass Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung ohne diese spezifischen Details ausgeführt werden können. In anderen Fällen sind gut bekannte Strukturen und Geräte in Blockdiagrammform anstatt ausführlich gezeigt, um zu vermeiden, dass die Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung unklar werden. Zusätzlich können Merkmale der nachfolgend beschriebenen unterschiedlichen Ausführungsbeispiele miteinander kombiniert werden, sofern nichts Anderweitiges ausdrücklich angegeben ist.
Hierin kann die nachfolgende Bezeichnungsweise verwendet werden:

x: bezeichnet einen Punkt auf dem Modulpunkt;
x': bezeichnet das Bild auf der Bildebene in homogenen Koordinaten von x;
x̂: bezeichnet ein Hochauflösungspixel;
H: bezeichnet eine 3x3-Homographie-Matrix;
R: bezeichnet eine 3x4-Matrix, die 3D-Drehung und -Verschiebung beschreibt;
Ri: bezeichnet N extrinsische Matrizen, wobei N die Anzahl von Bildern ist;
A: bezeichnet eine 3x3-Matrix intrinsischer Kameraparameter, die das Pixelseitenverhältnis, die Brennweite und den Hauptpunkt codieren;
L2: bezeichnet eine Norm pixelweiser Intensitätsdifferenzen;
d: bezeichnet eine Funktion dritter Ordnung des Radius der Pixel, die analytisch um-gekehrt werden kann;
I_i: bezeichnet das Niedrigauflösungsbild, das einem Pixel xi entspricht; und
X: bezeichnet den Satz von Niedrigauflösungspixeln, die einem Hochauflösungspixel
x̂: entsprechen.

Gemäß einem Ausführungsbeispiel kann eine Bestimmung eines Superauflösungsbilds auf der Basis einer Mehrzahl von Niedrigauflösungsbildern basierend auf einer Zuweisung von Niedrigauflösungspixeln zu Hochauflösungspixeln durchgeführt werden.
Erfassungsschritt:
Aus diesem Grund wird eine Erfassung eines Solarmoduls oder einer Oberfläche einer Komponente in einem ersten Durchgang durchgeführt. Die Erfassung eines Solarmoduls in einem Elektrolumineszenz-/EL-Bild ist relativ einfach, da es sich gut von dem dunklen Hintergrund abhebt, wie es exemplarisch in 1 abgebildet ist, die eine schematische Ansicht eines Intensitätsprofils in x- und y-Richtung eines kartesischen Koordinatensystems und eine erste Ableitung desselben zeigt.
Die Intensität wird als die zweite grafische Darstellung von unten in der x-Richtung und äußerst rechte grafische Darstellung in der y-Richtung des kartesischen Koordinatensystems von 1 dargestellt. Das Intensitätsprofil kann in einer x- und y-Richtung des kartesischen Koordinatensystems berechnet werden und einen niedrigpassgefilterten Gradienten desselben nehmen, dargestellt z. B. durch die unten gezeigte untere grafische Darstellung und die zweite grafische Darstellung von der rechten Seite in 1.
Die linke obere und rechte untere Kante des Solarmoduls kann mittels der Position des maximalen und minimalen resultierenden Ergebniswerts identifiziert werden. Falls das Modul nicht koplanar mit dem Detektor ist, sind die Kanten möglicherweise nicht gerade. In diesem Fall ist die Kante durch zwei Koordinaten in jeder Richtung gekennzeichnet, die das Neigungsausmaß bestimmen. Der Abstand zwischen den zwei Koordinaten entspricht der Breite des entsprechenden minimalen/maximalen Spitzenwerts. Wird dieser verwendet, wird ein innerer und ein äußerer Begrenzungsrahmen des Moduls wie in 1 gezeigt berechnet und die Moduleckenkoordinaten können extrahiert werden.
Punkte auf zwei Ebenen in einem 3D-Raum, Bildebene und Modulebene, können durch eine lineare Transformation, auch als Homographie bezeichnet, verbunden sein. Es wird angenommen, dass x einen Punkt auf dem Modulpunkt bezeichnet und x' das Bild desselben auf der Bildebene in homogenen Koordinaten bezeichnet. Die Punkte können verbunden sein durch $x' = H x$
wobei H die 3×3-Homographie-Matrix bezeichnet. Um H zu bestimmen, sind vier entsprechende Punkte auf beiden Ebenen erforderlich. Die Homographie-Matrix H kann unter Verwendung der vier Modulecken berechnet werden.
Da die Stelle des Moduls grob bekannt ist, ist es möglich, die Kreuzungspunkte von Solarzellen unter Verwendung der Homographie-Matrix H zu schätzen. Auf diese Weise muss die Konfiguration des Module, d. h. die Anzahl von Zellen in x- und y-Richtung und das Seitenverhältnis einer Zelle muss bekannt sein. Die Stelle von Kreuzungspunkten kann dann präzise erfasst werden. Zu diesem Zweck kann eine lokale Nachbarschaft um die Anfangsschätzung herum berücksichtigt werden und die Ableitung erster Ordnung des Profils kann wie oben beschrieben berechnet werden. Eine Erhöhung zwischen zwei Zellen kann dann dadurch gekennzeichnet sein, dass ein Minimum auf ein Maximum folgt. Der Kreuzungspunkt von vier Zellen kann durch den Kreuzungspunkt einer vertikalen und horizontalen Erhöhung gegeben sein. Der Kreuzungspunkt von zwei Zellen, d. h. für Zellen, die auf der Grenze des Moduls liegen, kann durch den Kreuzungspunkt einer Erhöhung und der Modulkante gegeben sein. So können die exakten Stellen aller Kreuzungspunkte bestimmt werden.
Schließlich kann die Homographie-Matrix H erneut berechnet werden, um eine präzise Schätzung zu erhalten, in Anbetracht dessen, dass nicht alle Kreuzungspunkte präzise erfasst werden können. Zum Beispiel schlägt die Erfassung für Zellen mit starken Defekten regelmäßig fehl. Daher kann ein als RANSAC bekannter Algorithmus angewendet werden, um Ausreißer auszuschließen [8]. RANSAC ist die Abkürzung für „Random sample consensus“ (dt.: „Übereinstimmung mit einer zufälligen Stichprobe“) und ist ein iteratives Verfahren zum Schätzen von Parametern eines mathematischen Modells aus einem Satz beobachteter Daten, der Ausreißer enthält. Als Ausreißererfassungsverfahren sollten derartige Ausreißer die Werte der Schätzungen nicht beeinflussen.
Dieses Verfahren gilt als robust arbeitendes, selbst bei starken perspektivischen Verzerrungen, wie exemplarisch in 2a, 2b und 2c gezeigt ist. Das Verfahren kann auch auf unterschiedliche Szenarien erweitert werden, z. B. wenn mehrere Module in einem Bild vorliegen. Eine ähnliche Herangehensweise wurde verwendet, um Ecken eines Schachbrettmusters gemäß Referenz [9] zu erfassen.
Registrierungsschritt:

Sobald das Modul in einer Folge von N Bildern lokalisiert ist, kann eine grobe Registrierung durch erneutes Abtasten der Bilder auf das Modulkoordinatensystem unter Verwendung der geschätzten Homographien erzielt werden. Die Homographie gilt jedoch als vereinfachtes Modell des Bilderzeugungsprozesses, da es nichtlineare Linsenverzerrungen nicht berücksichtigt. Ein sogenanntes Lochkameramodell, das die mathematische Beziehung zwischen den Koordinaten eines Punkts in einem dreidimensionalen Raum (3D) und der Projektion desselben auf die Bildebene einer idealen Lochkamera (2D) beschreibt, kann mit einem Verzerrungsmodell kombiniert werden, um dies zu berücksichtigen.

Ein Punkt X in homogenen 3D-Wort-Koordinaten wird auf das Bild projiziert durch: $x' = A d (R X)$
wobei R eine 3×4-Matrix ist, die 3D-Drehung und -Verschiebung beschreibt, wie durch Schritt 41 in 4 dargestellt,
wobei d(·) ein nichtlineares Modell für die Linsenverzerrung ist, wie durch Schritt 42 in 4 dargestellt, und
wobei A die 3x3-Matrix intrinsischer Kameraparameter ist, die das Pixelseitenverhältnis, die Brennweite und den Hauptpunkt codieren, wie durch Schritt 43 in 4 dargestellt.
Eine Matrix A und N extrinsische Matrizen Ri können aus den Homographien wie durch [10] beschrieben berechnet werden. Eine Verzerrung kann angewendet werden, um eine Linsenverzerrung zu berücksichtigen, und die Parameter von (·) können unter Verwendung der Punktkorrespondenzen aus dem Erfassungsschritt durch Kleinste-Quadrate-Anpassung geschätzt werden.
Diese grobe Registrierung muss verfeinert werden, um Teilpixelgenauigkeit zu erhalten. Daher kann ein Referenzrahmen aus der Folge ausgewählt werden. Anschließend können die extrinsischen Matrizen jedes zweiten Rahmens durch nichtlineare Kleinste-Quadrate-Minimierung der L2-Norm pixelweiser Intensitätsdifferenzen verfeinert werden. Normierte Kreuzkorrelation oder gegenseitige Informationen können als alternative Kostenfunktion verwendet werden.
Interpolationsschritt:

Um das Modulbild auf ein Raster mit höherer Auflösung abzutasten, müssen die Maße/Pixel aus allen Bildern in einem gemeinsamen Koordinatensystem betrachtet werden. Das Lochkameramodell ist genau dann umkehrbar, wenn d, A und Ri umkehrbar sind:
- A ist eine quadratische Matrix und daher umkehrbar, wenn sie nichtsingulär ist, aber
- R ist nichtquadratisch und daher nicht sofort umkehrbar.

X

Folglich kann die dritte Spalte von R vernachlässigt werden und demgemäß eine andere quadratische Matrix erhalten. Da wir eine radiale Verzerrung erster Ordnung auswählten, ist d eine Funktion dritter Ordnung des Radius der Pixel, die analytisch umgekehrt werden kann, wie in Referenz [11] dargestellt ist. Eine Verzerrung höherer Ordnung kann numerisch umgekehrt werden.
Sind alle Maße in einem gemeinsamen Koordinatensystem gegeben, kann eine Interpolation auf einem Hochauflösungsraster durchgeführt werden. Daher kann jedes Niedrigauflösungspixel dem geometrisch nächsten Hochauflösungspixel zugewiesen werden, wobei eine sogenannte Voronoi-Zerlegung angewendet wird. Anschließend kann der Mittelwert der Niedrigauflösungsmaße um ihre Distanz gewichtet werden, um ein Hochauflösungspixel zu erhalten.
Angenommen, X bezeichnet den Satz von Niedrigauflösungspixeln, die einem Hochauflösungspixel x̂ entsprechen, dann kann die Intensität [x] resultieren aus $I [\hat{x}] = {(\sum_{x_{i} \in X} \frac{1}{{(x_{i} - \hat{x})}^{2}})}^{- 1} \sum_{x_{i} \in X} \frac{1}{{(x_{i} - \hat{x})}^{2}} I_{i} [x_{i}]$
wobei Ii das Niedrigauflösungsbild ist, das dem Pixel xi entspricht. Das Interpolationsschema, das die Voronoi-Zerlegung verwendet, und das Distanzgewicht können aus Referenz [12] angepasst werden.
Das resultierende Bild kann immer noch unscharf sein, da die Punktverwaschungsfunktion der Kamera mit dem Bildinhalt skaliert ist. Indem die sogenannte Richardson-Lucy-Dekonvolution angewendet wird, kann dies in Anbetracht von Referenz [13] berücksichtigt werden.
Die wie in 3b angezeigten Ergebnisse, die aus anfänglich bekannten Bildern, wie in 3a gezeigt, resultieren, zeigen an, dass die Wahrnehmungsqualität der Bilder erhöht ist. Zusätzlich können dagegen mehrere Defekte, die in dem ursprünglichen Bild nicht identifiziert werden können, in dem superaufgelösten Bild wie in 3b markiert sichtbar gemacht werden.
Die oben beschriebenen Ausführungsbeispiele der Vorrichtung beruhen daher auf dem Konzept, dass die Bestimmung des Superauflösungsbilds auf der Basis einer Mehrzahl von Niedrigauflösungsbildern durchgeführt werden kann, auf der Basis einer Zuweisung von Niedrigauflösungspixeln eines Moduls 51 zu Hochauflösungspixeln 52, wie es schematisch in dem Diagramm von 5 gezeigt ist.
Obwohl einige Aspekte in dem Kontext einer Vorrichtung beschrieben wurden, ist es offensichtlich, dass diese Aspekte auch eine Beschreibung des entsprechenden Verfahrens darstellen, bei dem ein Block oder ein Gerät einem Verfahrensschritt oder einem Merkmal eines Verfahrensschritts entspricht. Analog stellen Aspekte, die in dem Kontext eines Verfahrensschritts beschrieben sind, auch eine Beschreibung eines entsprechenden Blocks oder Elements oder Merkmals einer entsprechenden Vorrichtung dar.
Die erfindungsgemäßen Verfahren können auf einem digitalen Speichermedium gespeichert werden oder können auf einem Übertragungsmedium wie einem drahtlosen Übertragungsmedium oder einem drahtgebundenen Übertragungsmedium wie dem Internet übertragen werden.
In Abhängigkeit von bestimmten Implementierungsanforderungen können Ausführungsbeispiele der Erfindung in Hardware oder in Software implementiert werden. Die Implementierung kann unter Verwendung eines digitalen Speichermediums, zum Beispiel einer Diskette, einer DVD, einer CD, eines ROM, eines PROM, eines EPROM, eines EEPROM oder eines FLASH-Speichers, durchgeführt werden, auf denen elektronisch lesbare Steuersignale gespeichert sind, die derart mit einem programmierbaren Computersystem zusammenwirken (oder dazu in der Lage sind, derart zusammenzuwirken), dass das jeweilige Verfahren durchgeführt wird.
Einige Ausführungsbeispiele gemäß der Erfindung weisen einen Datenträger mit elektronisch lesbaren Steuersignalen auf, die dazu in der Lage sind, derart mit einem programmierbaren Computersystem zusammenwirken, dass eines der hierin beschriebenen Verfahren durchgeführt wird.
Allgemein können Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung als ein Computerprogrammprodukt mit einem Programmcode implementiert werden, wobei der Programmcode für ein Durchführen eines der Verfahren wirksam ist, wenn das Computerprogrammprodukt auf einem Computer läuft. Der Programmcode kann zum Beispiel auf einem maschinenlesbaren Träger gespeichert sein.
Andere Ausführungsbeispiele weisen das Computerprogramm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren auf, das auf einem maschinenlesbaren Träger gespeichert ist.
Mit anderen Worten ist ein Ausführungsbeispiel des erfindungsmäßigen Verfahrens daher ein Computerprogramm mit einem Programmcode zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren, wenn das Computerprogramm auf einem Computer läuft.
Ein weiteres Ausführungsbeispiel der erfindungsmäßigen Verfahren ist daher ein Datenträger (oder ein digitales Speichermedium oder ein computerlesbares Medium), das darauf aufgezeichnet das Computerprogramm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren aufweist.
Ein weiteres Ausführungsbeispiel des erfindungsmäßigen Verfahrens ist daher ein Datenstrom oder eine Signalfolge, die das Computerprogramm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren darstellt. Der Datenstrom oder die Signalfolge kann zum Beispiel dazu ausgebildet sein, über eine Datenkommunikationsverbindung, zum Beispiel über das Internet, übertragen zu werden.
Ein weiteres Ausführungsbeispiel weist eine Verarbeitungseinrichtung auf, zum Beispiel einen Computer oder eine programmierbare logische Schaltung, die dazu ausgebildet oder dazu angepasst ist, eines der hierin beschriebenen Verfahren durchzuführen.
Ein weiteres Ausführungsbeispiel weist einen Computer mit dem darauf installierten Computerprogramm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren auf.
Bei einigen Ausführungsbeispielen kann eine programmierbare logische Schaltung (zum Beispiel ein feldprogrammierbares Gatterarray) verwendet werden, um einige oder alle Funktionalitäten der hierin beschriebenen Verfahren durchzuführen. Bei einigen Ausführungsbeispielen kann ein feldprogrammierbares Gatterarray mit einem Mikroprozessor zusammenwirken, um eines der hierin beschriebenen Verfahren durchzuführen. Allgemein werden die Verfahren bevorzugterweise von einer beliebigen Hardwarevorrichtung durchgeführt.
Die oben beschriebenen Ausführungsbeispiele sind lediglich veranschaulichend für die Prinzipien der vorliegenden Erfindung. Es wird davon ausgegangen, dass Modifikationen und Variationen der Anordnungen und der hierin beschriebenen Ausführungen für andere Fachleute ersichtlich sind. Es ist daher beabsichtigt, dass die Erfindung lediglich durch den Schutzumfang der nachstehenden Patentansprüche eingeschränkt ist und nicht durch die spezifischen Ausführungen, die durch die Beschreibung und Erläuterung der Ausführungsbeispiele hierin dargestellt sind.
Referenzen

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[2] Zhang, Liangpei et al. „A super-resolution reconstruction algorithm for surveillance images." Signal Processing 90.3 (2010): 848-859.
[3] https://patents.google.com/patent/ DE102014014737A1 /en
[4] https://www.greateyes.de/de/SuperResolutionKamera.html
[5] Köhler, Thomas. „Multi-Frame Super-Resolution Reconstruction with Applications to Medical Imaging." (2018).
[6] Freeman, William T., Thouis R. Jones und Egon C. Pasztor. „Example-based super-resolution." IEEE Computer graphics and Applications 22.2 (2002): 56-65.
[7] Yang, Jianchao et al. „Image super-resolution via sparse representation." IEEE transactions on image processing 19.11 (2010): 2861-2873.
[8] Fischler, Martin A. und Robert C. Bolles. „Random sample consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography.“ Communications of the ACM 24.6 (1981): 381-395.
[9] https://patents.google.com/patent/ WO2018050223A1 /en
[10] Zhang, Zhengyou. „A flexible new technique for camera calibration." IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence 22 (2000).
[11] Devernay, Frederic and Olivier Faugeras. „Straight lines have to be straight." Machine vision and applications 13.1 (2001): 14-24.
[12] Bätz, Michel, Andrea Eichenseer and Andre Kaup. „Multi-image super-resolution using a dual weighting scheme based on Voronoi tessellation." Image Processing (ICIP), 2016 IEEE International Conference on. IEEE, 2016.
[13] Richardson, William Hadley. „Bayesian-based iterative method of image restoration." JOSA 62.1 (1972): 55-59.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

DE 102014014737 A1 [0061]
WO 2018050223 A1 [0061]

Zitierte Nicht-Patentliteratur

Köhler, Thomas et al. „Super-resolved retinal image mosaicing.“ Biomedical Imaging (ISBI), 2016 IEEE 13th International Symposium on. IEEE, 2016 [0061]
Zhang, Liangpei et al. „A super-resolution reconstruction algorithm for surveillance images.“ Signal Processing 90.3 (2010): 848-859 [0061]
Köhler, Thomas. „Multi-Frame Super-Resolution Reconstruction with Applications to Medical Imaging.“ (2018 [0061]
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Richardson, William Hadley. „Bayesian-based iterative method of image restoration.“ JOSA 62.1 (1972): 55-59 [0061]

Claims

Eine Vorrichtung zum zerstörungsfreien Werkstoffprüfen von Solarmodulen (51) oder einer Oberfläche einer Komponente, wobei die Vorrichtung dazu ausgebildet ist, eine Mehrzahl von Elektrolumineszenzbildern eines zu prüfenden Solarmoduls oder einer Oberfläche einer zu prüfenden Komponente zu erhalten, wobei die Vorrichtung dazu ausgebildet ist, ein Superauflösungsbild (52) auf der Basis der Elektrolumineszenzbilder zu erhalten; und wobei die Vorrichtung dazu ausgebildet ist, ein Testergebnis auf der Basis des Superauflösungsbildes (52) zu erhalten.
Die Vorrichtung gemäß Anspruch 1, wobei die Vorrichtung dazu ausgebildet ist, eine Mehrzahl von Niedrigauflösungspixeln Hochauflösungspixeln zuzuweisen, um ein Superauflösungsbild (52) zu erhalten.
Die Vorrichtung gemäß Anspruch 1 oder 2, wobei die Vorrichtung dazu ausgebildet ist, Parameter von Bilderzeugungsmodellen zu bestimmen, die intrinsische Kameraparameter, extrinsische Matrizen und eine nichtlineare Linsenverzerrung unter Verwendung von Punktkörrespondenzen berücksichtigen, um ein Superauflösungsbild (52) zu erhalten.
Die Vorrichtung gemäß Anspruch 3, wobei die Vorrichtung dazu ausgebildet ist, die Bestimmung von verfeinerten Parametern unter Verwendung von Punktkorrespondenzen auf der Basis extrinsischer Parameter unter Verwendung von Kreuzungspunkten von Zellen durchzuführen.
Die Vorrichtung gemäß Anspruch 3 oder 4, wobei die Vorrichtung dazu ausgebildet ist, eine Bestimmung verfeinerter Parameter der Bilderzeugungsmodelle unter Verwendung einer Kostenfunktion durchzuführen.
Die Vorrichtung gemäß Anspruch 5, wobei die Vorrichtung dazu ausgebildet ist, eine Bestimmung verfeinerter extrinsischer Matrizen R_i als verfeinerte Parameter der Bilderzeugungsmodelle durchzuführen.
Die Vorrichtung gemäß Anspruch 5 oder 6, wobei die Vorrichtung dazu ausgebildet ist, Anfangsparameter der Bilderzeugungsmodelle auf der Basis einer Entsprechung zwischen Stellen charakteristischer Punkte von Solarmodulen (51) oder ebenen Komponenten und Stellen von Bildpixeln zu bestimmen, die die charakteristischen Punkte darstellen, und wobei die Vorrichtung dazu ausgebildet ist, die verfeinerten Parameter der Bilderzeugungsmodelle unter Verwendung von Pixelintensitäten bei einer Optimierung der verfeinerten Parameter der Bilderzeugungsmodelle zu bestimmen.
Die Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 5 bis 7, wobei die Vorrichtung dazu ausgebildet ist, Anfangsparameter zumindest eines Bilderzeugungsmodells unter Verwendung einer Kostenfunktion zu verfeinern, die eine Differenz zwischen Bildinhalten eines Referenzbilds und zumindest eines anderen Bilds darstellt, das unter Verwendung aktueller Parameter des zumindest einen Bilderzeugungsmodells verarbeitet wird.
Die Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei die Vorrichtung dazu ausgebildet ist, eine Moduleckenkoordinatenbestimmung durchzuführen, die Folgendes ausführt: eine Berechnung von Intensitätsprofilen in x-Richtung und y-Richtung, eine Gradientenbildung, eine Bestimmung innerer und äußerer Grenzen für x; und Extraktion von Moduieckenkoordinaten.
Die Vorrichtung gemäß Anspruch 9, wobei die Vorrichtung dazu ausgebildet ist, eine Anfangsschätzung einer Homographie-Matrix unter Verwendung der extrahierten Moduleckenkoordinaten durchzuführen.
Die Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 10, wobei die Vorrichtung dazu ausgebildet ist, eine Solarzellenkreuzungspunktbestimmung durchzuführen, die Folgendes ausführt: eine Kreuzungspunktanfangsbestimmung, eine Kreuzungspunktverfeinerung unter Verwendung von Intensitätsprofilen einer lokalen Nachbarschaft eines geschätzten Kreuzungspunkts, um verfeinerte Kreuzungspunkte zu erhalten.
Die Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 11, wobei die Vorrichtung dazu ausgebildet ist, eine Bestimmung einer verbesserten Homographie-Matrix (H) unter Verwendung von Kreuzungspunkten von Zellen durchzuführen.
Die Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 12, wobei die Vorrichtung dazu ausgebildet ist, eine Registrierung durch erneutes Abtasten der Mehrzahl von Elektrolumineszenzbildern auf ein gemeinsames Koordinatensystem unter Verwendung geschätzter intrinsischer und extrinsischer Parameter durchzuführen.
Die Vorrichtung gemäß Anspruch 13, wobei die Vorrichtung dazu ausgebildet ist, die Registrierung durch Anwenden einer Verzerrung und Schätzen der Parameter eines nichtlinearen Modells für eine Linsenverzerrung unter Verwendung von Punktkorrespondenzen aus einem zuvor durchgeführten Erfassungsschritt durch Kleinste-Quadrate-Anpassung durchzuführen.
Ein Verfahren zum zerstörungsfreien Werkstoffprüfen von Solarmodulen (51) oder einer Oberfläche einer Komponente, wobei das Verfahren ein Erhalten einer Mehrzahl von Elektrolumineszenzbildern eines zu prüfenden Solarmoduls oder einer Oberfläche einer zu prüfenden Komponente aufweist, wobei das Verfahren ein Erhalten eines Superauflösungsbilds (52) auf der Basis der Elektrolumineszenzbilder aufweist; und wobei das Verfahren ein Erhalten eines Testergebnisses auf der Basis des Superauflösungsbilds (52) aufweist.
Computerprogramm mit einem Programmcode zum Durchführen, wenn dasselbe auf einem Computer läuft, eines Verfahrens gemäß Anspruch 15.