諾威特光伏組件功率檢測-電池片EL測試儀
人工智能缺陷檢測
諾威特簡介
諾威特（NOVTEC） 成立于2003年，總部位于江蘇蘇州，是專業(yè)從事測試解決方案的高科技企業(yè)，在光伏領(lǐng)域具有12年的從業(yè)和服務經(jīng)驗，為企業(yè)和研究機構(gòu)提供大量的測試儀器設備解決方案。使用人工智能Artificial inligence（Ai）深度學習對復雜多變的光伏產(chǎn)品EL或外觀缺陷進行有效識別和判斷，內(nèi)建的深度學習建立多層神經(jīng)網(wǎng)絡，特殊的圖 像處理方式和復雜的算法，使EL缺陷的漏判率可以達到“零”，解決了多年來人工判別的漏檢和錯檢問題。其極快的判斷 速度和高準確性滿足在線檢測的需求，為光伏行業(yè)的“工業(yè)4.0”和“中國制造2025”提供了可靠的技術(shù)保障。
深度學習
通過算法，使得機器能從大量歷史數(shù)據(jù)中學習規(guī)律，從而對新的樣本做智能識別，深度學習是機器學習中一種基于對 數(shù)據(jù)進行特征學習的方法。觀測值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來表示，如每個像素強度值的向量，或者更抽象地 表示成一系列邊、特定形狀的區(qū)域等。而使用某些特定的表示方法更容易從實例中學習任務（例如，缺陷類型）。
使用人工智能方法能有效的進行光伏電池、組件產(chǎn)品的EL缺陷檢測，能快速準確的找出缺陷的位置，并進行標注，較 傳統(tǒng)的使用圖片灰度掃描方法進行判斷，特別是多晶硅組件電池的EL圖片干擾因素復雜，具有的技術(shù)優(yōu)勢；我們提供 的檢測EL的方案使用的是神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)，通過定義單多晶硅組件缺陷產(chǎn)品圖片的缺陷類型，軟件系統(tǒng)會進行缺陷特征的自 學習和深度學習，建立多層網(wǎng)絡，從而找出EL圖片的缺陷部分。
人工智能電池片EL測試分選機
利用的判斷準確性和高速的檢測速度，依據(jù)用戶的生產(chǎn)工藝和質(zhì)量管理要求，我們提供 AiC2000系列在線和離線式二種測試機，在線式測試模塊可與生產(chǎn)線無縫對接，滿足生產(chǎn)的在 線測試速度和分類規(guī)則；離線式分選機由上料機械手、測試模塊、分選機械手組成，滿足客戶特 殊的分選要求。
在線或離線分選機可加配AOI測試模塊，進行電池片顏色和外觀的測試分選。
優(yōu)勢特點
無人值守； 快速準確的缺陷自動判別功能；
內(nèi)嵌“PFM生產(chǎn)配方管理” 軟件模塊參數(shù)設定； 實現(xiàn)電池生產(chǎn)線在線自動判別和分選； 高可靠性的自動化設計和工作節(jié)拍； 生產(chǎn)品質(zhì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計；
規(guī)格參數(shù)
備注：
①單機檢測速度的瓶頸因素是自動化單元，AiSIP2.0TM判別處理速度可達20-30片/秒
②AiSIP2.0TM是集成人工智能深度學習和判別功能的超級處理硬件包
③準確率是基于建立合理的學習網(wǎng)絡并進行了充分的深度學習，計算公式： 準確率= 1 - 漏檢數(shù)+過檢數(shù) x*
人工智能電池串EL測試模塊
為了節(jié)約和優(yōu)化組件生產(chǎn)效率和提升良品率，在組件生產(chǎn)制程中，電池串焊接工藝尤為重要， 我們提出把問題發(fā)現(xiàn)在源頭，盡早的發(fā)現(xiàn)缺陷并進行返修整改，有效的進行測試管理，杜絕因電池 片來料缺陷或焊接不良流入到層壓環(huán)節(jié)，降低層壓前返修量，降低質(zhì)量損失和工時成本。
在線式AIS-ONL測試模塊，可依據(jù)生產(chǎn)流程，靈活安裝在串焊機、流水線或擺串機端。對電 池串進行EL缺陷或AOI缺陷進行有效的自動判別，按照質(zhì)量控制要求，有效的發(fā)現(xiàn)不良產(chǎn)品，并 通過機械手把不良電池串放置在返修料盒內(nèi)。
優(yōu)勢特點
無人值守； 快速準確的自動判別功能；
內(nèi)建“PFM生產(chǎn)配方管理”參數(shù)設定； 及時發(fā)現(xiàn)缺陷電池，降低質(zhì)量損失； 定制化模塊和靈活的安裝方式； 適用于串焊機、擺串機、流線線體工位； 生產(chǎn)品質(zhì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計；
人工智能全自動組件EL測試機
優(yōu)勢特點
對組件EL和外觀AOI進行有效的判別，特別是在層壓前能找出EL和AOI缺陷并進行返修，能 有效的降低產(chǎn)品損失。我們使用經(jīng)過特別布局的高清晰的EL相機和AOI相機進行圖像采集，使用 高效的人工智能圖像超級處理器進行快速運算并智能判斷缺陷類型， 判斷結(jié)果反饋到ERP或 MES系統(tǒng)。
從層壓前，我們通過智能判斷并標識出組件缺陷的位置，并把標識好的圖片存儲在本地服務 器系統(tǒng)中，返修時通過掃描組件條碼即可調(diào)取出標識好缺陷的組件進行直觀快速的返修。
無人值守； 快速準確的自動判別功能； 友好的人機界面；
內(nèi)建“PFM生產(chǎn)配方管理”參數(shù)設定； 缺陷圖片可視化，方便直觀的組件返修； 生產(chǎn)品質(zhì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計；
產(chǎn)線人工智能判別升級改造DCMS
對于制造廠智能化升級改造的需求，我們在客戶現(xiàn)有的主流EL測試儀的基礎(chǔ)上進行人工智能自動判別的升級改造，我們提供的DCMS系統(tǒng)，使用“人 工智能超級圖像處理器AiSIP2.0TM ”在不改變原有EL機器硬件的情況下實時獲取EL測試儀上拍攝的組件EL圖片后進行自動判別和分類，判斷的結(jié)果存儲在 本地的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，并通過MES系統(tǒng)上傳判斷結(jié)果和圖片。
在層壓前改造后，客戶返修工位可以通過掃碼槍從數(shù)據(jù)庫中調(diào)取帶有標識的缺陷組件圖片，方便直觀的進行返修。
該方案能在節(jié)約客戶投入的情況下實現(xiàn)智能化判別改造，通常情況下，我們升級改造只需要停機1-2小時即可完成，大大縮短了設備的停機時間。
OK/NG組件圖片 及打標圖片 上傳數(shù)據(jù)庫
OK組件 進入下道 生產(chǎn)工序
通過掃碼從數(shù)據(jù)中調(diào)取打標 的NG組件，方便高效直觀 的進行缺陸組件維修
數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫上傳MES
組件類型單晶、多晶硅太陽能組件
圖片要求格式：清晰度；平整度
EL缺陷類型隱裂、劃傷、斷柵、虛焊、碎片、黑斑、臟污 缺陸判斷時間＜1S/片
DCMS層壓前DCMS層壓后
返修客戶端標配無
分布式聯(lián)控1-5臺
AOI測試模塊（選配）
外觀檢查缺陸類型：色差、條形碼錯誤、方正偏移、玻璃面印痕、玻璃面臟污、異物、劃傷、氣泡、白斑、焊帶偏移、電池片間距、電池片錯位
備注：升級改造的方
據(jù)用戶的生產(chǎn)線、機器、質(zhì)量 理等要求不同而量 定制。 體 決方 需和我們的技術(shù)工程師詳細溝通。
