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进行了详细定义，射击点包括组件窗口一角、组件一边、电池边沿及最易受到冰雹冲击损坏的接线盒处等11个位置。当经历普通鸡蛋一般大小的冰雹的11次剧烈冲击后，一道新能N型组件内部、外观无任何缺陷及湿漏电的发生
)结果出炉，经过一系列加严测试，一道新能N型组件各维度表现出色，展现出卓越的产品性能，在此前的PV Magazine module test的最新测试中，一道新能N型组件凭借在外观、EL、功率温度

大小的冰球的11次剧烈冲击后，一道新能N型组件内部、外观无任何缺陷及湿漏电的发生，功率衰减仅约0.07%，远远小于IEC测试结果要求的5%，实力展现过硬品质。在低温潮湿条件下，雨、雾、露水或溶雪的湿气
品质管控，组件出厂前都将历经IEC标准下的全方位加严测试，生产过程中也将经历三道EL测试，保证了每一块组件的高品质出品。未来，一道新能将继续以客户价值为中心，始终以高于行业标准的要求，严格管控，精益

云及其突破点。赵总表示，欧普泰云提供包括硬件销售服务、云平台基础服务、云平台定制服务、缺陷检测分析服务等一站式智能全检服务系统，具有完善的EL检测生态、完备的IR检测能力、数字孪生电子地图、组串真实
分布逆向还原、组件级AI缺陷(EL、红外)定位、AI缺陷分析、三光对比、一键生成报告、移动端APP消缺、逆变器数据-IV检测、结合发电量数据的缺陷分析报告、无人机机库及定点巡检、全站历史数据对比、组件

。正泰新能凭借电池组件AI自动检测工艺荣登在列。2018年，正泰新能与阿里云合作，携手打造EL瑕疵AI智能检测系统，领先行业引入光伏AI智能检测技术，实现对产品从“质检”到“智检”的AI智能检验发展改革
常见缺陷，如电池片隐裂、虚焊、边角破损、黑斑、黑点等。AI智能检测系统搭载自主运维和优化平台，通过大数据和智能检测分析技术，AI智能学习演进瑕疵检测类型，测试检验准确率大于98%，降低75%人力成本

三大关键指标综合来看，光伏电站的“体检”应重点关注以下四个方面的内容：1)光伏组件的质量和性能，包括组件的外观、EL缺陷、组件功率等电性能参数。2)影响系统能效的主要因素，包括积尘损失、阵列遮挡损失
可以一窥光伏电站体检的意义所在。值得一提的是，该类调研及报告将在索比光伏网官方微信公众号定期发布，欢迎您保持持续关注。光伏电站建成后，随着时间的增长，不可避免地会出现积尘、组件缺陷增加、功率衰减、设备

电流、功能测试、光伏方阵绝缘电阻、组串 I-V 曲线、光伏方阵红外检查、光伏组件的电致发光(EL)测试、光伏组件功率衰减测试、系统性能比(PR)测试等12项。“很高兴欧普泰电站检测技术中心顺利通过了
参与国际间合格评定机构认可双边、多边合作交流。✔ 可在认可的范围内使用CNAS国家实验室认可标志和ILAC国际互认联合标志。欧普泰云平台人工智能数据分析服务：电站EL/红外/外观检测/其他运维数据

光伏电站的安全监管。同时组件外观遮挡以及EL隐裂等缺陷都会导致组件形成热斑，引发严重的火灾事故。赵总指出，组件的一系列故障不仅会造成严重的安全事故，还会导致组件的功率下降，从而使电站收益受损，无论从
，由于地形限制难以人工检测，只能借助无人机，但目前无人机只能对红外和外观进行检测，组件故障率最高的EL部分只能通过人工拿便携式EL一块一块的拍，人工一张张地去筛选有缺陷的照片，效率极低。为解决光伏电站

自动巡航，能对EL、红外、外观进行全面体检，效率会大大提升。同时，对于AI计算的结果，可一键生成报告，明确具体的缺陷位置并导航，使运维检修效率大幅提升。当前，欧普泰已经针对技术难点进行突破，开发出自己的
是否能够正常的运行，需要有一个检查和判断。其次是电站内在的因素，主要是热斑，电站的热斑也会诱发组件功率的下降，严重的会引起火灾，热斑怎么产生的呢?一个是外观的遮挡，还有就是EL等缺陷也会诱发组件热斑

。建议采用无人机自动巡航，能对EL、红外、外观进行全面体检，效率会大大提升。同时，对于AI计算的结果，可一键生成报告，明确具体的缺陷位置并导航，使运维检修效率大幅提升。当前，欧普泰已经针对技术难点进行
耀华暨南大学教授、博导、新能源技术研究院院长钙钛矿太阳电池拥有高效率、低成本、发电量高等优势，可以吸收更多光照，对缺陷和杂质有更高容忍度，且具备优异的电学性能，可以用于制备叠层电池。与此同时

，现已成为该生产环节视觉检测系统的行业领先者。提供的检测解决方案包含硅片外观缺陷检测、电池片外观检测、汇流带引线焊接质量检测、接线盒定位及焊接检测、电池片EL检测、铭牌及字符检测等典型应用场景
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