從“眼力”到“AI”,太陽能產業的視覺檢測革命
廠商名稱:阿丘科技
發佈日期:2023-07-07
攤位號碼:S824
隨著可再生能源的發展、政策的推動、產業智慧化的升級,太陽能產業迎來持續穩定的增長。由於行業和產品的特殊性,太陽能產品(太陽能組件、太陽能電池、矽片等)表面裂紋、劃傷、斷柵、缺角等外觀缺陷將直接影響產品的性能和使用壽命,造成潛在風險,這對太陽能的生產工藝和品質都提出了更高的要求。
如何提高太陽能的生產效率和品質、降低生產成本,成為太陽能產業面臨的重要難題。
案例:矽片分選專案
“我們需要檢測矽片表面是否存在缺陷,目前採用的傳統演算法檢測指標不理想、速度較慢,難以滿足現階段我們的檢測需求。
當前,企業在向智慧製造、數位化轉型,所以我們正在尋找一種更快、更準、更穩的檢測方式,以此達到降本增效…”
——太陽能產業某龍頭客戶
01
專案需求
本專案檢測站及對應檢測項目如下:
1. 髒汙站:上下表面髒汙、缺角、反向、遮擋;
上下表面髒汙包括:黑斑、淺斑、條形、浮水印、黑點等
2. 崩邊站:左右表崩、前後側崩
左右表崩包括:黑磕、白磕、磕穿、磨邊
前後側崩包括:磕穿、磕邊深度超過1/2、磨邊、缺角
02
檢測難點
- 該專案缺陷種類多達20+,且需要具體區分缺陷類型;
- 客戶檢測精度要求較高,矽片表面最小尺寸為0.35mm,在保障高精度的同時,需要做到快速檢測,平均檢出時間要求達到180ms/片,對演算法效率要求高。
03
解決方案
基於該專案的實際產線情況和產品特性,阿丘科技使用工業視覺軟體平臺AIDI説明客戶優化檢測流程,提升檢測效率並保障產品品質。
AIDI內置多種應用模組,無需程式設計,即可解決複雜缺陷檢測難題。
此外,AIDI具有強大的相容性,能夠接入太陽能產線上的矽片分選機、電池片PL檢測設備、元件EL檢測設備和元件外觀檢測設備等,對矽片、電池片和元件表面的細小缺陷進行精準定位、檢測、分類及辨別。
針對上下髒汙、缺角,以及左右表崩、前後側崩等在整張圖像中占比極小的缺陷類型,我們先利用AIDI對該類缺陷圖像進行預處理,對整圖進行裁切,並提取出帶有缺陷的小圖,從而在放大缺陷占比的同時,縮短後續影像處理時間,提高缺陷檢出率和產線檢測速度;
再在AIDI中對提取出的缺陷圖進行標注、學習,建構統一的AI檢測模型。該模型可在不斷學習中持續優化檢測指標,實現矽片表面0.35mm及以上缺陷穩定檢出並進行正確分類。
針對氧化片這類缺陷面積較大、顏色較淺使得成像對比度低的缺陷類型,我們結合AIDI和自主開發的傳統演算法庫AQCV,在介面中加入對比度的後處理,成功提升氧化片的檢出效果,降低漏檢率。
針對反向和遮擋這兩類成像特徵明顯的缺陷類型,利用AIDI的分類演算法,通過讓AI學習整圖的特徵,即可達到準確區分良品圖與缺陷圖的效果。
04
專案成果
✅檢測指標和檢測速度大幅提升:
實現矽片表面0.35mm以上缺陷穩定檢出並進行正確分類,關鍵缺陷漏檢率0%,其他缺陷漏檢率0.01%,過檢率不高於0.05%,平均檢出時間180ms/片。
✅機台實現快速批量複製:
基於深度學習演算法,AIDI只需學習少數典型樣本即可快速適應產線機台差異,提高模型的遷移能力,該解決方案已被國內某龍頭太陽能組件客戶批量複製使用。
05
關於我們
阿丘科技深耕工業品檢,專注於工業AI視覺及智慧分析服務,我們為提供更好的產品及行業解決方案持續努力,助力太陽能產業邁向智慧化生產!
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