【视觉知识】机器视觉在光伏行业的应用

【视觉知识】机器视觉在光伏行业的应用

一、光伏检测的重要性

太阳能是一种清洁和有吸引力的替代电力来源。对光伏组件的需求不断增加，在太阳能转换方面，光伏组件更便宜、效率更高。太阳能电池是太阳能发电系统的基础，通常由晶体硅组成。在晶体硅器件中，由微裂纹引起的太阳能电池板破裂可导致重大问题，并影响模块性能。这些结构缺陷可能源于硅加工方面的挑战、晶体晶格的质量或其他外部影响。为了解决这些问题，近年来，一系列基于相机检测系统的光发射诊断和质量控制工具发展迅速。

二、国内现状

近年来，随着厂家对产品质量的重视。对产品的分档有了越来越高的要求，尤其是在光伏工艺的前段，如果不合格的硅片如尺寸不合格、崩边等流入后道工序将造成巨大的浪费。人工检测的话因为费时费力，所以只能抽检。仍有大量的不合格片流入后道工序，对成品的品质造成了影响。因此光伏行业对硅片的自动检测有了巨大的需求。

光伏企业如何保障可靠的太阳能产品，光伏材料源头-硅片生产过程中的质量控制至关重要。一方面，硅片的内部缺陷和杂质会直接影响电池的效率和稳定性，另一方面，硅片的外观缺陷和表面质量对电池的制造和外观也有直接的影响。

三、光伏行业机器视觉的应用

1.电致发光-电池片检测

传统成像系统无法直观地观察到许多缺陷。检测其缺陷的一个方法是采用称为电致发光成像（EL）的测量方法。

电致发光（Electroluminescence），又可称电场发光，简称EL，是通过加在两极的电压产生电场，被电场激发的电子碰击发光中心，而引致电子在能级间的跃迁、变化、复合导致发光的一种物理现象。

发光二极管就是典型的注入电致发光显示器件的代表

EL成像是晶体和薄膜太阳能模块的强大质量评估工具。

包括将直流电施加在太阳能模块中，以及通过红外相机来检测光发射。当正确调整和配置时，系统能够在很短的时间内准确检测出许多故障和老化影响。

电致发光系统是，将太阳能电池置于无环境光的情况下，系统连接到恒定电流源，当电流进入单元格时，相机会捕捉图像。在可靠的检测软件的协助下，研究该图像的暗缺陷、均匀性和整体效率。

2.光致发光-电池片、硅片

光致发光（Photoluminescence），简称PL，是指物体依赖外界光源进行照射，从而获得能量，产生激发导致发光的现象，它大致经过吸收、能量传递及光发射三个主要阶段，光的吸收及发射都发生于能级之间的跃迁，都经过激发态。

而能量传递则是由于激发态的运动。紫外辐射、可见光及红外辐射均可引起光致发光。

光致发光可以提供有关材料的结构、成分及环境原子排列的信息，是一种非破坏性的、灵敏度高的分析方法。激光的应用更使这类分析方法深入到微区、选择激发及瞬态过程的领域，使它又进一步成为重要的研究手段，应用到物理学、材料科学、化学及分子生物学等领域，逐步出现新的边缘学科。

3.其他应用

组件封装环节：在光伏组件封装时，机器视觉系统可实现自动定位，确保电池片准确排列，同时监控EVA（乙烯-醋酸乙烯共聚物）膜、背板、接线盒等组件材料的位置和质量，以及最终成品的外观完整性。

工艺缺陷追溯与分析：机器视觉技术能够实时记录并追踪生产过程中产生的各类缺陷，结合深度学习和大数据分析，可以对缺陷类型、分布规律以及产生原因进行深入剖析，为生产工艺的改进和优化提供数据支持，进一步提高产品的稳定性及可靠性。

在线质量预测与控制：通过实时采集光伏产品在各工序中的图像信息，机器视觉系统可实现对产品质量的动态预测与控制，提前预警可能出现的问题，减少不良品产出，并根据反馈信息调整工艺参数，达到预防性维护的目的。

环境适应性与稳定性提升：光伏行业生产环境多变，如光照强度变化、温度差异等因素均可能影响产品质量。机器视觉具有良好的环境适应性，能在各种条件下稳定工作，确保检测结果的一致性和准确性。

可持续发展与绿色制造：随着全球对清洁能源需求的增长和环保要求的提高，引入机器视觉技术有助于光伏企业实现精益生产和绿色制造，助力企业在保障产品质量的同时，有效节约资源、减少浪费，推动整个行业的可持续健康发展。