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案例分享|從“眼力”到“AI”,光伏行業(yè)的視覺(jué)檢測(cè)革命

阿丘科技 ? 2023-03-18 10:02 ? 次閱讀
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隨著可再生能源的發(fā)展、政策的推動(dòng)、產(chǎn)業(yè)智能化的升級(jí),光伏行業(yè)迎來(lái)持續(xù)穩(wěn)定的增長(zhǎng)。由于行業(yè)和產(chǎn)品的特殊性,光伏產(chǎn)品(如光伏組件、太陽(yáng)能電池片、硅片等)表面裂紋、劃痕、斷柵、缺角等外觀缺陷將直接影響產(chǎn)品的性能和使用壽命,造成潛在風(fēng)險(xiǎn),這對(duì)光伏的生產(chǎn)工藝和質(zhì)量都提出了更高的要求。

如何提高光伏的生產(chǎn)效率和質(zhì)量、降低生產(chǎn)成本,成為光伏行業(yè)面臨的重要難題。

案例:硅片分選項(xiàng)目

“我們需要檢測(cè)硅片表面是否存在缺陷,目前采用的傳統(tǒng)算法檢測(cè)指標(biāo)不理想、速度較慢,難以滿足現(xiàn)階段我們的檢測(cè)需求。

當(dāng)前,企業(yè)在向智能制造、數(shù)字化轉(zhuǎn)型,所以我們正在尋找一種更快、更準(zhǔn)、更穩(wěn)的檢測(cè)方式,以此達(dá)到降本增效…”


——光伏行業(yè)某頭部客戶

01

項(xiàng)目需求

本項(xiàng)目檢測(cè)工站及其對(duì)應(yīng)檢測(cè)項(xiàng)如下:


1. 臟污工站:上下表面臟污、缺角、反向、遮擋;

上下表面臟污包括:黑斑、淺斑、條形、水印、黑點(diǎn)等

2. 崩邊工站:左右表崩、前后側(cè)崩

左右表崩包括:黑磕、白磕、磕穿、磨邊

前后側(cè)崩包括:磕穿、磕邊深度超過(guò)1/2、磨邊、缺角

02

檢測(cè)難點(diǎn)

該項(xiàng)目缺陷種類多達(dá)20+,且需要具體區(qū)分缺陷類型;

客戶檢測(cè)精度要求較高,硅片表面最小尺寸為0.35mm,在保障高精度的同時(shí),需要做到快速檢測(cè),平均檢出時(shí)間要求達(dá)到180ms/片,對(duì)算法效率要求高。

03

解決方案

基于該項(xiàng)目的實(shí)際產(chǎn)線情況和產(chǎn)品特性,阿丘科技使用工業(yè)視覺(jué)軟件平臺(tái)AIDI幫助客戶優(yōu)化檢測(cè)流程,提升檢測(cè)效率并保障產(chǎn)品品質(zhì)。

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AIDI內(nèi)置多種應(yīng)用模塊,無(wú)需編程,即可解決復(fù)雜缺陷檢測(cè)難題


此外,AIDI具有強(qiáng)大的兼容性,能夠接入光伏產(chǎn)線上的硅片分選機(jī)、電池片PL檢測(cè)設(shè)備、組件EL檢測(cè)設(shè)備和組件外觀檢測(cè)設(shè)備等,對(duì)硅片、電池片和組件表面的細(xì)小缺陷進(jìn)行精準(zhǔn)定位、檢測(cè)、分類及識(shí)別。

針對(duì)上下臟污、缺角,以及左右表崩、前后側(cè)崩等在整張圖像中占比極小的缺陷類型,我們先利用AIDI對(duì)該類缺陷圖像進(jìn)行預(yù)處理,對(duì)整圖進(jìn)行裁切,并提取出帶有缺陷的小圖,從而在放大缺陷占比的同時(shí),縮短后續(xù)圖像處理時(shí)間,提高缺陷檢出率和產(chǎn)線檢測(cè)節(jié)拍;

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再在AIDI中對(duì)提取出的缺陷圖進(jìn)行標(biāo)注、學(xué)習(xí),構(gòu)建統(tǒng)一的AI檢測(cè)模型該模型可在不斷學(xué)習(xí)中持續(xù)優(yōu)化檢測(cè)指標(biāo),實(shí)現(xiàn)硅片表面0.35mm及以上缺陷穩(wěn)定檢出并進(jìn)行正確分類

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針對(duì)氧化片這類缺陷面積較大、顏色較淺使得成像對(duì)比度低的缺陷類型,我們結(jié)合AIDI和自主開(kāi)發(fā)的傳統(tǒng)算法庫(kù)AQCV,在接口中加入對(duì)比度的后處理,成功提升氧化片的檢出效果,降低漏檢率。

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針對(duì)反向和遮擋這兩類成像特征明顯的缺陷類型,利用AIDI的分類算法,通過(guò)讓AI學(xué)習(xí)整圖的特征,即可達(dá)到準(zhǔn)確區(qū)分良品圖與缺陷圖的效果。

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04

項(xiàng)目成果

檢測(cè)指標(biāo)和檢測(cè)節(jié)拍大幅提升:

實(shí)現(xiàn)硅片表面0.35mm以上缺陷穩(wěn)定檢出并進(jìn)行正確分類,關(guān)鍵缺陷漏檢率0%,其他缺陷漏檢率0.01%,過(guò)檢率不高于0.05%,平均檢出時(shí)間180ms/片。


機(jī)臺(tái)實(shí)現(xiàn)快速批量復(fù)制:

基于深度學(xué)習(xí)算法,AIDI只需學(xué)習(xí)少數(shù)典型樣本即可快速適應(yīng)產(chǎn)線機(jī)臺(tái)差異,提高模型的遷移能力,該解決方案已被國(guó)內(nèi)某頭部光伏組件客戶批量復(fù)制使用。

05

關(guān)于我們

阿丘科技深耕工業(yè)質(zhì)檢,專注于工業(yè)AI視覺(jué)及智能分析服務(wù),我們?yōu)樘峁└玫漠a(chǎn)品及行業(yè)解決方案持續(xù)努力,助力光伏行業(yè)邁向智能化生產(chǎn)!

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