是否有现货: | 是 | 认证: | - |
品牌: | 诺威特 | 分类: | 检测仪器仪表 |
类目: | 测定仪 |
诺威特测控供应自动判别EL EL升级实现光伏智造最后“一公里”
当前EL检测需要全天候值守,耗费大量的人力物力,效率低,成本高,漏检率高。诺威特测控推出了一款利用人工智能技术对光伏电池/组件缺陷进行自动判别的方案,轻松解决以上困扰。
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诺威特测控的方案基于人工智能技术,通过产品缺陷特征的深度学习,可以有效的实现组件缺陷的智能识别和抓取,并通过参数的设定帮助生产分选出EL和外观缺陷产品的缺陷类别,全自动、准确率高、人力成本低(降低70%人力成本),大大提高了生产效率。
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电池缺陷判别时间<0.1秒/片
组件缺陷判断时间<1秒/片
自动判断准确性99.95%以上
使用人工智能方法能有效的进行光伏电池、组件产品的EL缺陷检测,能快速准确的找出缺陷的位置,并进行标注(打标)。较传统的使用图片灰度扫描方法进行判断,特别是多晶硅组件电池的EL图片干扰因素复杂,具有绝对的技术优势;我们提供的检测EL的方案使用的是神经网络技术,通过定义单多晶硅组件缺陷产品图片的缺陷类型,软件系统会进行缺陷特征的自学习和深度学习,建立多层网络,从而找出EL图片的缺陷部分。
人工智能技术主要应用于以下场景:
1、人工智能电池片EL自动检测
使用人工智能EL测试方法,可进行电池片在线EL自动检测,隐裂、划伤、断栅、碎片、黑斑、污染等缺陷,自动缺陷测试速度可达到10片/秒,得到准确的缺陷分类信息便于分选机进行电池等级分类。
2、人工智能组串EL自动检测
通过对组串进行EL自动测试,可以发现组串的各种缺陷,并按照生产质量的控制要求,对组串进行返修,以提高后道工序的良品率,减少质量损失。
3、人工智能组件层压前/后EL自动检测
层压前单多晶组件EL缺陷的检查:隐裂、划伤、断栅、虚焊、碎片、黑斑、污染等;可以集成自动外观检查:污染、电池移位返修工位数据库调取带有标识的缺陷组件,进行返修。
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人工智能技术可以提供以下解决方案:
1、在线式电池片EL测试仪AiCS1800_ONL:
高分辨率EL图片采集并进行缺陷自动判断,缺陷分类
2、在线式组串EL测试仪AiCS1800_ONL:
高分辨率EL图片采集并进行缺陷自动判断,NG/OK信号
3、在线式组件层压前后EL测试仪AiMEL4.0:
高分辨率EL图像采集,缺陷自动判断,缺陷分类
4、智能化工厂EL机器升级改造:
可以针对现有EL机器进行智能化改造,实现EL缺陷的人工智能判断和EL缺陷分类
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利用人工智能技术对EL缺陷进行自动判别,
具有如下几点优势:
1、高准确性,提高良品率
单晶电池准确性99.95%;多晶准确性99.82%;准确性还在不断提高……
2、高生产效率,节约制造成本
每条组件生产线比人工检测提升12%的才能,并减少至少75%以上人工投入
3、高精确性
缺陷参数配方设置,可根据实际质量需求设定缺陷长度、宽度、面积、数量等参数,进行电池/组件的分类
4、推动智能化工厂进程
工厂的搬运,上料,下料,包装等环节可实现自动化生产,但是缺陷判别端是瓶颈。只有使用人工智能技术才能解决自动的缺陷判别,实现真正的智能制造,无人工厂。
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诺威特测控在光伏检测、智能制造方面的发展理念超前,经验丰富,技术领先,人工智能EL应用在同行业中的领跑者。通过超过5GW生产线的实际应用,确定了公司人工智能技术的先进性,稳定性,高在缺陷,得到行业的高度认可和客户的一致好评。诺威特测控的人工智能技术及配套的设备解决方案,能为业内更多的企业提供高效稳定的服务,实现光伏智造的最后“一公里”,助力中国智能制造的发展和腾飞。
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