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通过机器视觉技术实现太阳能电池片硅片自动化检测

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通过机器视觉技术实现太阳能电池片硅片自动化检测来源:中国五金商机日期:随着人力成本的提高，同时为保证产品的绝对质量，避免众多人为因素造成的产品质量问题，例如二次污染和分选破片。使用机器视觉检测技术代替人工进行客观、可靠地对硅片、电池片质量缺陷监测与分选是光伏制造技术未来发展趋势。

随着人力成本的提高，同时为保证产品的绝对质量，避免众多人为因素造成的产品质量问题，例如二次污染和分选破片。使用机器视觉检测技术代替人工进行客观、可靠地对硅片、电池片质量缺陷监测与分选是光韶山伏制造定向天线技术未来发展趋势。

  随着人力成本的提高，同时为保证产品的绝对质量，避免众多人为因素造成的产品质量问题，例如二次污染和分选破片。使用机器视觉检测技术代替人工进行客观、可靠地对硅片、电池片质量缺陷监测与分选是光伏制造技术未来发展趋势。

  国内较早的机器视觉公司无锡创视新科技公司一直致力于开发、生产和销售机器视觉解决方案。凭借其开拓性的成果以及在研发方面的不断投资，如今的创视新科技（MVC）已经拥成熟的视觉检测技术，业务涉及光伏、薄膜、钢铁、汽车钟怀宁表示：“1是要加强学习、电子等各个行业。

  在光伏行业，创视新科技公司励精图治，开发出多套机器视觉检测系并保持40%左右的复合增速统，并在国内光伏行业得到了应用，许多著名太阳能电池和组件制造商使用创视新科技（MVC）视觉检测系统用于硅片、太阳能电池片和组件检查。

  在太阳能电池板制程中，从前端到后端，其中任何一个环节出错，都会影响到太阳能电池板成品的发电效率。目前中国大多数太阳能生产厂家依赖人工的视觉来判断产品质厚膜电路量，因此带来了许多检测问题。机器视觉检测相对于人工视觉具有如下优点：能够实现检测过程的自动化、精度高、可靠性高、检测效率高。

  创视新科技开发的MVC系列视觉检测系统用于硅片、电池片和组件的质量检测，该系统基于公司在视觉检测领域多年的经验积累，专门针对光伏领域南京的特殊需求研发了一系列定制产品，能为复杂而特殊的检测任务提供特定的解决方案。该系统能可靠地识别微小裂纹、杂质、空隙、边角断裂以及栅线断裂、浆料污渍和色彩偏差。它能快速识别生产过程中的产品质量缺陷，确保持续不断的高质量产品。智能、可靠的分类软件能准确地对电池片根据印刷质量进行分类：A或B级或残次品，同时还可以根据电池片颜色进行分选。

  硅片隐裂检测系统

  MVC硅片隐裂检测系统通过红外线检查未加工的硅片是否有微小裂纹或其他质量问题。该系统包括4096 (4k)像素特殊配置的线性扫描相机。由于使用了专用的近红外（NIR） LED照明装置、特殊配置与高灵敏度的线性扫描相机以及精密的分析和对缺陷的分类，该系统可以3600晶片/h的工作量可靠地检查硅片是否有微裂。

  电池片正反面缺陷检测与颜色分选

  电池片缺陷与颜色分选机配有彩色线性扫描相机的视觉系统的翻新版专门设计用于进行高性能电池分类。它将高分辨率、完美的彩色成像与印刷性能检测相结合，成为拥有两部相机检测站的可替代选项。该版本集成在电池测试仪中，并且只占用一个相机安装位。它包括如下部件：4x线4096(4k) 像素线扫描相机（红、绿、蓝和灰度（黑白））；聚焦白色LED照明模块和背面照明。

  这种最先进的定制的4线彩色扫描相机可在微米范围内精确分析印刷质量和形状，以及颜色特征和颜色缺陷/偏差。4个线性感光单元中的3个配有滤色镜有助于取得3×1600万像素彩色帧图像。第4条感光单元（黑白）专门适应于银浆印刷的高反差率。这种出色的性能可实现非常强大的颜色分类和检测出表面缺陷以及非常敏锐地测量出丝印刷的偏差和断栅。

  经实践证明，使用MVC视觉检测系统能做到完全自动化进行质量检测与分选，有效保证光伏产品的质量（可靠率>9DT导读：随着各行业对材料轻量化和出色性能的寻求9.8%，误判率

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