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走進光伏龍頭:一塊電池片的「AI」智檢之旅

來源:凌云光技術股份有限公司   2025年05月26日 13:36  
在長達數百米的自動產線上,機械臂精準抓起一顆單晶硅片,經過制絨、擴散、刻蝕、鍍膜、絲網印刷、燒結等數十道關鍵工藝及層層檢測,一個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,卻更易產生隱裂、斷柵漏漿等缺陷,一旦漏檢將在EL終檢環節造成高達15%電池片報廢、年損超千萬;嚴防之下,檢測方案頻繁出現誤報警,人力成本攀升制約生產效能。

近期,凌云光為某光伏頭部客戶構建了“AOI+F.Brain+GMQM”整體解決方案,對電池片生產工藝過程中產生的隱裂、斷柵及漏漿20余類缺陷精準檢出和剔除,缺陷實時準確分類率≥98%。方案打造的云-邊-端質量管理平臺,實時關聯生產數據和質量分析數據,建立了質量工藝追溯體系,實現從單機臺到跨設備、再到跨數十條產線一致可靠的產品質量管理推動產品良率提升1%,部分工藝人力節省75%,并大幅縮短了電池片換型迭代時間,在多家頭部客戶落地。


誤判停機銳減 μm級隱裂"0"漏檢

視覺+算法」高精度、低成本的質量突圍

 

  • 絲網印刷AOI:AI二次分類,降低誤報誤判

數十條產線上,絲網印刷機正高速為硅片“織網”,經多道印刷工序后,縱橫交錯銀線如毛細血管般鋪展,導電性能決定發電效率極限。為提高組件效率,客戶創新采用特殊導電漿料制作銀柵。然而,漿料由于反光成像對比度低引發設備誤判率設備一報警,質檢人員就得跑斷腿去查,但實際是良品虛驚一場。

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凌云光項目團隊扎根生產一線對工藝拆解分析,兩周內提出檢測方案,首月AOI設備即上線:方案通過光學成像優化,并結合F.Brain深度學習算法進行缺陷標注、模型訓練與調優,實現對破片、漏漿主柵缺失等缺陷精確分類分級,誤判率極大降低,關鍵缺陷零漏檢。同時該設備還與產線實時聯動,當批量報廢缺陷發生時能迅速報警停機,生產效能顯著提升,目前該AOI設備已批量部署。

  • 單相機隱裂檢測:低硬件成本

隱裂是光伏電池片最隱蔽的“致命傷”,是光伏電池片優先級最高的視覺檢測工藝之一。一根頭發絲寬(≥20μm)的裂紋可能引發碎片卡堵導致產線停止,碎片沾水還將污染整爐工藝環境造成數千片報廢,單次損失超數萬元。

行業早期一般采用雙相機方案銦鎵砷+CMOS,硬件成本高,且無法拍攝硅片底部崩邊缺陷。凌云光采用單相機方案,結合定制近紅外LED光源,優化光學及圖像處理算法對正反面隱裂及崩邊缺角等缺陷高速成像,成為行業新的主流方案。

 

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  • PL檢測系統:早發現早處理,高速無損

凌云光PL檢測系統基于光致發光原理,支持每小時8000片高速無損檢測,隱裂、霧狀發黑、吸盤印、皮帶印等缺陷識別準確率98%,零接觸避免二次隱裂(頭部客戶復購率100%)。項目團隊創新集成GMQM模塊,貫通擴散、刻蝕、LECO、燒結、成品等多工藝段在線過程監控,將終檢問題前置攔截與質量追溯,推動質量管理從“事后堵漏”轉向“主動檢測”。

 

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數十產線隨時換型 從周級縮短至小時級

AI+數據」從AOI質檢向全流程的效率突圍

 

光伏行業對效率有著極致追求,慢走等于退步,效率決定效益。為快速響應產品技術迭代需求,產線平均2-3個月就需更換一次網版,每次換型柵線背景均會發生變化,傳統的算法模型檢測效果下降明顯。此外,客戶在缺陷樣本采集導入以及模型部署更新上耗費了大量人力,由于缺乏統一的模型管理,整個迭代穩定過程耗時耗力需要近一周時間

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為此,凌云光引入雙輸入模板比對算法,通過同時輸入“正常”(OK品)和“異常”(缺陷)模板,模型真正學習到缺陷本身的特征實時準確檢出缺陷,而不受背景變化影響,能夠隨時應對任意網版換型。

同時,AOI設備和AI算法平臺直接連通,缺陷樣本采集模型訓練、封裝、部署全程在線打通,從而實現模型在線迭代/部署,無需人工采集/拷貝/傳遞,電池片換型時間大大縮短:常規缺陷迭代穩定僅需12h;突發缺陷或者缺陷漏檢應急情況下,也僅需2h即可敏捷響應同時,樣本收集時間減少80%,模型部署效率提升90%,模型管理效率提升95%。整個模型迭代效率大大提升,而且數據不出廠、安全有保障。

未來,凌云光將持續深化視覺+AI”融合,AI缺陷分析、質量檢測及質量預警等質量管理方案,驅動光伏行業持續提質降本增效,服務好行業智能制造訴求。

 

 

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