产品价值
太阳能电池片EL检测通过自动判断太阳能电池片的内部缺陷，***终实现自动识别，不断提高检测的自动化水平，大幅度减少人工干预，将减少光伏电池片EL检测的人力成本。电池片EL检测非常重要，而利用传统算法通过人眼观看的方式识别内部缺陷，容易因人眼疲劳发生误判、漏判等状况，影响光伏电池串质量。苏州艾菲茵信息科技有限公司是一家***从事机器视觉应用领域设备、计算机图像处理系统及互联网科技解决方案研发的高科技企业。在光伏领域，已实现AI人工智能的项目落地，采用深入学习算法的AI技术可以有效降低缺陷检测的误判率及漏检率，同时能提供检测效率，提升产能，成为光伏行业视觉检测发展的必然趋势。
技术原理
将电池片放入上料盒，利用风刀分离电池片，机械手将电池片吸附后放至传送带，电池片至检测位置后上电模块夹持电池片进行上电，利用EL（电致发光）原理，相机获取图像将数据以图像形式储存在指***置，利用AI后台数据分析图像，将识别后的图像显示至显示器并将判别信息给PLC进行分选
产品功能
|
项目 |
功能 |
|
管理数量 |
以车间为单位,根据用户现场实际情况而定 |
|
测试范围 （mm） |
156´156(3栅、4栅、5栅） 单晶硅/多晶硅太阳能电池片 |
|
缺陷检测方式 |
无人化自动检测 |
|
图像处理 |
GPU高速处理 |
|
单/多晶自动识别 |
单/多晶电池片缺陷自动识别系统 |
|
缺陷判定时间 |
＜0.4S |
|
漏检率 |
单晶<0.1% 多晶<0.1% |
|
误判率 |
单晶≤4% 多晶≤5% |
|
深度学习 |
人工智能缺陷特征训练，多层学习网络 |
|
系统升级 |
支持判别软件更新，功能拓展，二次开发 |
