本地光伏组件

一个典型的人工智能检测系统组成部分包括：光源、镜头、相机（包括CCD相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。

（一）部件：

智能相机：黑白智能相机、线扫描智能相机、彩色智能相机、CMOS智能相机、ID读码器等；

板卡：黑白采集卡、图像压缩/解压板卡、彩色采集卡等；

软件包：图像处理软件、机器视觉工具软件；

配件：工业相机、CMOS相机、CCD相机、面阵相机、行扫描相机、红外相机、1394接口相机；

工业镜头：FA镜头、辨率镜头、图像扫描镜头、聚光透镜、远心镜头等；

光源：LED光源、紫外照明系统、红外光源、光纤照明系统等；

辅助产品：传感器、标定块、光栅、垫圈、连线及连接器、电源、底板。

（二）辅件：

图像处理系统：光学文字、识别系统、自动化/机器人技术、红外图像系统； 欧普泰产品在常规单/多晶、半片、多主栅和叠瓦等光伏产品的自动识别检测领域，准确度与速度持续领跑行业。本地光伏组件

（1）深度学习技术：研究并使用深度学习的算法，优化训练参数并生成学习模型，并能根据实际图片做自动学习，反馈优化模型提高识别效果，提供待检测产品的缺点类型分析结果。

（2）分布式技术：针对现场实际的生产环境，优化检测系统的部署方式，在软件系统中实现对不同生产线，不同车间以及不同厂区的分布式检测监控，提高生产管理水平。

（3）智能图像识别与拼接技术： 针对不同的检测设备生成的图片，可以智能识别图像边缘并做切割和智能拼接图片，可以根据模板自动学习完成拼接。

（4）云计算：AI服务采用云计算技术，搭建高扩展的AI服务平台，可以针对客户定制服务的部署方式，完成算法模型的自动学习与识别。 江苏节能光伏电池串欧普泰设备在常规单/多晶、半片、多主栅和叠瓦等光伏产品的自动识别检测领域，准确性与速度持续领跑行业。

从政策来看，2035年能源规划将大力支持新能源产业发挥。从推动技术发展的顶层设计来看，新能源（光伏+车）、5G、半导体仍然是三驾马车，重中之重。光伏作为新能源与半导体交叉的行业，无疑会得到政策的大力支持。从需求来看，短期维度，2020年或是18-20年三年光伏顺周期中需求比较好的一年，2020年装机有望在45-50GW，同比与19年的35GW，有较大的涨幅。而从中长期维度来看，中国在2020年后将实现的平价上网，光伏正逐步从一个补充能源成为主力能源，全球光伏将迈入新一轮的高速发展。

从市场开发看，自2013年开始，我国光伏发电新增装机连续7年全球。自2015年开始，累计装机规模连续5年居世界**，2019年当年装机30．1吉瓦，占全球装机的四分之一。到2019年底，中国光伏累计装机达到205吉瓦，占全国电力装机的10．2％，发电量达到2240亿千瓦时，占全国总发电量的3．1％，在我国能源转型的道路上迈出了坚实的一步。就中国而言，迫于能源供给和温室气体减排的压力，能源转型势在必行。如何推动能源和电力转型是中国电力**终要解决的问题。欧普泰产品在常规单/多晶、半片、多主栅和叠瓦等光伏产品的自动识别领域，准确性与速率始终领跑行业。

深度学习技术具备完善且丰富的建模语言，利用深度学习的建模系统，技术人员可以明确表示不同数据间的丰富关系与架构，实现算法优化，有效提升数据分析的准确性。另外人工检测方法在人员的招聘和培训方面都要花费大量的人力和财力。而基于深度学习的表面缺点检测软件系统，可以实现检测的自动化进行，从而降低了太阳能组件以及电池片生产企业的人工成本。利用深度学习原理以及图像识别的智能算法，搭建一款AI智能识别与缺点检测软件系统，通过对待检太阳能电池组件和电池片的成像图片进行学习训练，生成优化的训练模型，并利用该模型能自动识别出产线的缺点产品以及各种缺点类型。欧普泰设备在常规单/多晶、半片、多主栅和叠瓦等光伏产品的自动识别检测领域，准确度与速度持续领跑行业。广东光伏电池片

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截至到2019年年底，我国多晶硅产能达到46.2万吨，同比增长19.4%，产量约34.2万吨，同比增长32.0%;硅片产量134.6GW，同比增长25.7%;电池片产量108.6GW，同比增长27.7%;组件产量98.6GW，同比增长17.0%。随着传统化石能源的日益减少，可再生能源的消耗比重逐年增加，光伏发电的比重更是增加迅速。根据规划预测，到2050年中国的光伏装机达到2000GW，年发电量达2600TWh，占全国总发电量的26%。我国光伏业仍处于成长期，未来发展空间大。本地光伏组件

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