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光伏组件热斑的形成主要由两个内在因素构成，即内阻和电池片自身暗电流。

光伏组件是光伏电站发电的元器件，为了光伏电站发电量正常运行，需要对光伏电站元器件组件进行检查和维护。光伏组件常见的问题有：热斑、隐裂和功率衰减。由于这些质量问题隐藏在电池板内部，或光伏电站运营一段时间后才发生，在电池板进场验收时难以识别，需借助专业设备进行光伏组件检测。光伏组件热斑是指组件在阳光照射下，由于部分电池片受到遮挡无法工作，使得被遮盖的部分升温远远大于未被遮盖部分，致使温度过高出现烧坏的暗斑。

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近年来，我们经常会听到诸如“人工智能”、“工业智造”、“智能机器人”、“机器视觉”、“智能自动化”等等这些比较新奇而又热门的词汇。是的，随着科技的不断进步，互联网、物联网的不断连通，智能化的不断升级发展，我国的工业制造正在发生着质的飞跃，从“中国制造”逐步向“中国智造”方向发展。随着机器视觉和AI人工智能的迅速发展，越来越多的企业开始引进这些技术，为企业的发展引进新的能量。随着生活水平的提高，人们对产品的要求也越来越高，特别是在质量和性能及外观美观度这些方面，给制造企业带来了更大的压力，为了能够满足用户的需求和企业长足的发展，很多企业都对产品的质量有了更严格的把控，于是都把目光转向到了AI人工智能检测上。北京外观检测系统价格欧普泰AI-EL一人多机系统，人工智能检测缺点，降低成本，提高识别准确率，降低返修率，欢迎致电我司。

为解决产业化落地的现实问题,助力AI企业占领未来发展高地。在9月6日的北京服贸会上,数据标注行业的头部企业——云测数据的服务成果正式发布,并向外界展示了高交付精细度达99.99%这一傲人成果。这是目前数据标注领域可达到的高服务标准,成为AI数据服务迈入更高质时代的一大里程碑。借着云测数据在服贸会上 “无数据不AI,云测数据服务标准发布” 成果发布的契机,我们对云测数据进行了专访,以更好向大家展示高质量AI数据能够带来何种未来智能生活上的改变以及人工智能行业意义。

生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视，以便及时发现，从而有效控制产品质量，还可以根据检测结果分析生产工艺中存在的某些问题，从而杜绝或减少缺陷品的产生，同时防止潜在的贸易纠份，维护企业荣誉。人工检测是产品表面缺陷的传统检测方法，该方法抽检率低、准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大、受人工经验和主观因素的影响大，而基于机器视觉的检测方法可以很大程度上克服上述弊端。机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。欧普泰PL、EL检测设备，电池片、电池串、组件检测准确率与速率均达到或超过国内外同类设备水平，领跑行业。

在光伏系统中，组件质量的优劣直接决定了发电情况的好坏。那么，如何区分组件质量好坏?对此，小编想说，虽然我们从肉眼分辨不出质量好坏，但是可以通过EL测试仪来检测。

EL测试仪作为光伏组件缺点检测的一大利器，主要应用在光伏组件生产过程中的质量分析、质量控制及光伏电站日常运维工作中，其优点是测试方法简单快捷、缺点表征直观、设备价格便宜。 欧普泰PL、EL检测设备，电池片、电池串、组件检测准确率和速度均达到或超出国内外同类设备水平，领跑行业。宁夏组件检测

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光伏电池产业链为硅料、硅片、电池片、组件、系统五个环节，根据CPIA（中国光伏行业协会）数据，2018年我国多晶硅、硅片、电池片、组件有效产能分别达116.1GW、146.4GW、128.1GW、130.1GW，产量分别为77.7GW、109.2GW、87.2GW、85.7GW（其中多晶硅产能和产量分别为38.7万吨和25.9万吨，折算成GW），我国硅料、硅片、电池片、组件产量占全球总产量的比重分别为58%、90%、73%、72%，是全球比较大的光伏生产国。2010-2018年，我国电池片、硅片、组件产量分别增加了近8倍、10倍和8倍之多。2019年，尽管在政策调整下，我国光伏应用市场有所下滑，但受益于海外市场增长，我国光伏各环节产业规模依旧保持快速增长势头。截至2019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。宁夏产品瑕疵检测仪器

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