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走進(jìn)光伏龍頭:一塊電池片的「AI」智檢之旅

閱讀:71      發(fā)布時(shí)間:2025-5-26
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在長(zhǎng)達(dá)數(shù)百米的自動(dòng)產(chǎn)線上,機(jī)械臂精準(zhǔn)抓起一顆單晶硅片,,經(jīng)過制絨,、擴(kuò)散、刻蝕,、鍍膜,、絲網(wǎng)印刷、燒結(jié)等數(shù)十道關(guān)鍵工藝及層層檢測(cè),,一個(gè)薄如紙片的光伏電池片便下線了,。

光伏組件效率每提高1%,度電成本可節(jié)省6%,,而電池片正是組件的核心,。電池片越薄越能降低成本,卻更易產(chǎn)生隱裂,、斷柵漏漿等缺陷,,一旦漏檢將在EL終檢環(huán)節(jié)造成高達(dá)15%電池片報(bào)廢年損超千萬(wàn),;嚴(yán)防之下,,統(tǒng)檢測(cè)方案頻繁出現(xiàn)誤報(bào)警,人力成本攀升制約生產(chǎn)效能,。

近期,,凌云光為某光伏頭部客戶構(gòu)建了“AOI+F.Brain+GMQM”整體解決方案,對(duì)電池片生產(chǎn)工藝過程中產(chǎn)生的隱裂,、斷柵及漏漿20余類缺陷精準(zhǔn)檢出和剔除,,缺陷實(shí)時(shí)準(zhǔn)確分類率≥98%方案打造的云-邊-端質(zhì)量管理平臺(tái),,實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)生產(chǎn)數(shù)據(jù)和質(zhì)量分析數(shù)據(jù),,建立了質(zhì)量工藝追溯體系,實(shí)現(xiàn)從單機(jī)臺(tái)到跨設(shè)備,、再到跨數(shù)十條產(chǎn)線一致可靠的產(chǎn)品質(zhì)量管理,,推動(dòng)產(chǎn)品良率提升1%,部分工藝人力節(jié)省75%,,并大幅縮短了電池片換型迭代時(shí)間,,在多家頭部客戶落地


誤判停機(jī)銳減 μm級(jí)隱裂"0"漏檢

視覺+算法」高精度、低成本的質(zhì)量突圍

 

  • 絲網(wǎng)印刷AOI:AI二次分類,,降低誤報(bào)誤判

數(shù)十條產(chǎn)線上,,絲網(wǎng)印刷機(jī)正高速為硅片“織網(wǎng)”,經(jīng)多道印刷工序后,,縱橫交錯(cuò)銀線如毛細(xì)血管般鋪展,,導(dǎo)電性能決定發(fā)電效率極限。為提高組件效率,,客戶創(chuàng)新采用特殊導(dǎo)電漿料制作銀柵,。然而,漿料由于反光成像對(duì)比度低引發(fā)設(shè)備誤判率,,設(shè)備一報(bào)警,,質(zhì)檢人員就得跑斷腿去查,但實(shí)際是良品虛驚一場(chǎng),。

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凌云光項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)扎根生產(chǎn)一線對(duì)工藝拆解分析,,兩周內(nèi)提出檢測(cè)方案,,首月AOI設(shè)備即上線:方案通過光學(xué)成像優(yōu)化,,并結(jié)合F.Brain深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行缺陷標(biāo)注、模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu),,實(shí)現(xiàn)對(duì)破片,、漏漿主柵缺失等缺陷精確分類分級(jí),誤判率極大降低,,關(guān)鍵缺陷零漏檢,。同時(shí)該設(shè)備還與產(chǎn)線實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng),當(dāng)批量報(bào)廢缺陷發(fā)生時(shí)能迅速報(bào)警停機(jī),,生產(chǎn)效能顯著提升,,目前該AOI設(shè)備已批量部署。

  • 單相機(jī)隱裂檢測(cè):低硬件成本

隱裂是光伏電池片最隱蔽的“致命傷”,,是光伏電池片優(yōu)先級(jí)最高的視覺檢測(cè)工藝之一,。一根頭發(fā)絲寬(≥20μm)的裂紋可能引發(fā)碎片卡堵導(dǎo)致產(chǎn)線停止,碎片沾水還將污染整爐工藝環(huán)境造成數(shù)千片報(bào)廢,,單次損失超數(shù)萬(wàn)元,。

行業(yè)早期一般采用雙相機(jī)方案銦鎵砷+CMOS,硬件成本高,,且無(wú)法拍攝硅片底部崩邊缺陷,。凌云光采用單相機(jī)方案,結(jié)合定制近紅外LED光源,,優(yōu)化光學(xué)及圖像處理算法對(duì)正反面隱裂及崩邊缺角等缺陷高速成像,,成為行業(yè)新的主流方案。

 

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  • PL檢測(cè)系統(tǒng):早發(fā)現(xiàn)早處理,高速無(wú)損

凌云光PL檢測(cè)系統(tǒng)基于光致發(fā)光原理,,支持每小時(shí)8000片高速無(wú)損檢測(cè),,隱裂、霧狀發(fā)黑,、吸盤印,、皮帶印等缺陷識(shí)別準(zhǔn)確率98%,零接觸避免二次隱裂(頭部客戶復(fù)購(gòu)率100%),。項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新集成GMQM模塊,,貫通擴(kuò)散、刻蝕,、LECO,、燒結(jié)、成品等多工藝段在線過程監(jiān)控,,將終檢問題前置攔截與質(zhì)量追溯,,推動(dòng)質(zhì)量管理從“事后堵漏”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)檢測(cè)”。

 

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數(shù)十產(chǎn)線隨時(shí)換型 從周級(jí)縮短至小時(shí)級(jí)

AI+數(shù)據(jù)」從AOI質(zhì)檢向全流程的效率突圍

 

光伏行業(yè)對(duì)效率有著極致追求,,慢走等于退步,,效率決定效益。為快速響應(yīng)產(chǎn)品技術(shù)迭代需求,,產(chǎn)線平均2-3個(gè)月就需更換一次網(wǎng)版,,每次換型柵線背景均會(huì)發(fā)生變化,傳統(tǒng)的算法模型檢測(cè)效果下降明顯,。此外,,客戶在缺陷樣本采集導(dǎo)入以及模型部署更新上耗費(fèi)了大量人力,由于缺乏統(tǒng)一的模型管理,,整個(gè)迭代穩(wěn)定過程耗時(shí)耗力需要近一周時(shí)間,。

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為此,凌云光引入雙輸入模板比對(duì)算法,,通過同時(shí)輸入“正常”(OK品)和“異常”(缺陷)模板,,模型真正學(xué)習(xí)到缺陷本身的特征實(shí)時(shí)準(zhǔn)確檢出缺陷,而不受背景變化影響,,能夠隨時(shí)應(yīng)對(duì)任意網(wǎng)版換型,。

同時(shí),AOI設(shè)備和AI算法平臺(tái)直接連通,,缺陷樣本采集模型訓(xùn)練,、封裝、部署全程在線打通,,從而實(shí)現(xiàn)模型在線迭代/部署,,無(wú)需人工采集/拷貝/傳遞,,電池片換型時(shí)間大大縮短:常規(guī)缺陷迭代穩(wěn)定僅需12h;突發(fā)缺陷或者缺陷漏檢應(yīng)急情況下,,也僅需2h即可敏捷響應(yīng),。同時(shí),樣本收集時(shí)間減少80%,,模型部署效率提升90%,,模型管理效率提升95%。整個(gè)模型迭代效率大大提升,,而且數(shù)據(jù)不出廠,、安全有保障

未來(lái),,凌云光將持續(xù)深化視覺+AI”融合,,AI缺陷分析、質(zhì)量檢測(cè)及質(zhì)量預(yù)警等質(zhì)量管理方案,,驅(qū)動(dòng)光伏行業(yè)持續(xù)提質(zhì)降本增效,,服務(wù)好行業(yè)智能制造訴求。

 

 

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