缺陷

机库对接，形成无人机自动起飞、自主飞行、自动检测、智能识别分析、精准降落的智能化巡检体系。针对光伏面板和电网线路缺陷，风机叶片破损，油气管线泄露等问题进行精准打击，保证发电量的持续稳定供应，减轻场站巡检

作者，武汉大学为唯一署名单位。从右至左：周顺(博士生)、付世强(博士生)、方国家、柯维俊、王晨(博士生)新型金属卤化物钙钛矿是一种分子通式为ABX3的晶体材料，具有制备工艺简单、缺陷容忍度高、吸收系数高
自发氧化是行业内的巨大痛点之一。研究结果表明AspCl可以有效地抑制二价锡氧化，和减少有害的四价锡杂质。进一步的研究还表明AspCl的引入可以钝化钙钛矿材料的缺陷，调节费米能级，抑制有害的离子迁移等

避免交付客户后因产品缺陷导致退货返厂问题。同时所需检测的位置及缺陷种类多，包含电池片正反面、背板及边框位置的各种缺陷，人工漏判的可能性大。检测效率受员工熟练程度、疲劳、白夜班等方面影响，也会影响生产线整体

基钙钛矿薄膜的结晶速率快，并且从Sn2+到Sn4+的不期望的氧化，导致薄膜形貌和覆盖率较差。如高密度缺陷。厦门大学宣曈曈和解荣军等人提出了一种配体工程策略，通过使用L-谷胱甘肽还原(GSH)作为表面
了Sn2+的氧化和缺陷的形成。改进的纯红光钙钛矿薄膜不仅表现出优异的均匀性、密度和覆盖率，而且还表现出增强的光学性能和稳定性。最后，纯红光钙钛矿LED在基于PEA2SnI4 的器件领域实现了9.32%的创纪录外量子效率。这项工作表明配体工程是增强锡基钙钛矿LED电致发光性能的可行途径。

/c-Si界面缺陷能级的增加，为了抑制该衰减，应切断波长小于420 nm的光，但是选择截止波长时必须考虑初始特性和长期退化速率之间的平衡。大规模量产重塑异质结产业链价值随着降本路径的逐渐清晰、产业链

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

类卤素阴离子工程已成为基于钙钛矿的光电子学领域感兴趣的表面钝化策略;但到目前为止，类卤素阴离子导致缺陷钝化不充分，从而导致不希望的深层杂质态。迄今为止，类卤素阴离子化学空间的大小(106个分子)限制
工作流程，使用全密度泛函理论计算来训练模型，以加快发现过程。基于物理的机器学习模型使我们能够精确定位有前景的分子，其头部基团可防止晶格畸变和反位点缺陷形成，尾部基团经过优化可牢固附着在表面上。鉴定了15

这块智能识别和缺陷报告这块，我们不再需要人为干预，大大提高了效率。通过智能无人机技术，我们能够确保光伏板的稳定运行，减少了因人为巡查可能造成的疏漏。”*红外视角实时回传无人机巡检飞行中及时发现由灰尘