电池片的污染、隐裂、电极不良等问题依靠人工目检效率低下,增加了补投成本· 设备视觉系统对人机作业能力要求高光伏产线所使用的自动化设备往往来自多家设备商,搭载的视觉系统一般是满足其特定需求而开发,因此每台
: · 提升检测精度,提高产品质量VisionBank AI 优秀的全栈算法能力和低门槛操作界面,帮助光伏企业快速检出多类及小微产品瑕疵,及时归类不良品,可保证0漏检,缺陷检出率≥99.5%· 提高生产效率
的检测需求,自主研发了一系列基于AI深度学习技术的视觉检测设备。覆盖了层前EL、串EL、叠层外观、层后外观、终检EL、终检外观、接线盒检测等。产品搭载了核心自研的先进视觉检测技术,功能覆盖了测量、定位
工艺和严苛的质量检验,每一块组件均经过52道产品质检,2 次 100%的 EL全检,能适应高温、强风、冰雪及盐水腐蚀等各种严酷环境,确保了每一块组件产品的可靠性、转换效率及生命周期。连续5年入选
:2016的引用
明确EL测试及暗态IV测试作为标准建议使用的测试项目而非强制性测试项目,用以甄别包装运输测试后的电池裂片或隐裂 修订并完善重检要求
去除在前板/背板厚度变化
: 超大尺寸组件的新附录
已创建有关IEC 61730-2所有测试项对于是否能使用代表样品代替全尺寸样品的表格
下一步将在草案中将该表格转化为新附录
关于B序列中MST 54紫外老化测试时
组件EL瑕疵AI自动检测,通过少量的EL机器和人力实现电池片EL全检。同时,工厂实现设备状态全时段监控和预警,有别于传统的上网系统,可以对组件从开始投料到结束做到全生命周期的追踪和检测。 Q
看出,针对各结点,我们都有对应的视觉检测解决方案。
图1 光伏组件流程梳理
2.2.1 EL及外观串检
串焊机作为整个组件生产环节中层前最重要的工序,对其进行在线实时检测,及时发现运行参数
波动,避免批量缺陷产生,对整线运行有着突出的重要性。
(1)EL串检
串EL的AI模型可以覆盖全部电池片及串的工艺类型。系统可以可以自主设定15x-210的电池片尺寸、兼容有无倒角电池片;缺陷类型
的效率。参考标准见表二。序号标准名称 表二、红外扫描测试相关标准 测试样图 复杂地形地面电站EL全检 随着光伏电站投融资过程中对组件质量的高要求,以及近年来极端天气的
材料和优越先进的制造工艺,生产优质的太阳能组件。每一块组件,都经过52道产品质检,在组件端采用业内先进的全高清1600万像素设备进行EL全检,用最严苛的质量检验最大程度的确保每一块组件产品的可靠性
层前层后组件EL及串检EL提供整线EL-AI的软件系统。 欧普泰凭借强大的Al软件团队,在2019年就已经帮助滁州隆基一期20条线实现层后EL-AI产品落地,达到人力成本降幅80%的效果。这是光伏行业
原材料的严苛把控和先进的组件生产工艺,尚德始终坚持严把质量关,每一块组件都要经过52道质检步骤,在组件端采用业内先进的EL检测设备进行2次100%EL全检,用最严苛的质量检验,最大程度地确保每一块组件产品