山东光伏检测仪器

另外通过EL图像明暗关系还可以反映电池或组件制备工艺缺点，例如断栅片、暗片、黑片等。

电池断栅主要是由印刷不良或烧结时磨损造成，断栅处不能有效收集电池载流子。

暗片一般是由于电池分选不当，低效片混入正常片中，次的电池片在组件工作过程中不能充分发挥其发电能力，从而造成浪费，甚至引起组件发热。

组件中的黑片可能是由于焊接失效或电池片无功率造成，在使用过程中容易引起热斑。

此外，通过EL测试还能表征组件使用过程中的失效缺点，例如二极管击穿缺点、PID缺点等。 欧普泰PL、EL检测设备，电池片、电池串、组件检测准确率与速度均达到或高于国内外同类设备水平，领跑行业。山东光伏检测仪器

虽然看起来,AI数据不直接作用于我们的生活,但AI数据与我们智能生活的体验好坏与否密不可分。通过算法和高质量AI数据的有效配合,人工智能不再是高高在上的概念,而是变为一个个持续落地的产品,并发挥出巨大的商用价值。从这个层面来说,质与量兼得的AI数据将是推动人工智能产业新一轮落地爆发的巨大助力。

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EL照片中黑心片是反映在通电情况下电池片中心一圈呈现黑**域，该部分没有发出1150nm的红外光，故红外相片中反映出黑心，此类发光现象和硅衬底少数载流子浓度有关。这种电池片中心部位的电阻率偏高。

EL检测仪，又称太阳能组件电致发光缺点检测仪，是跟据硅材料的电致发光原理对组件进行缺点检测及生产工艺监控的**测试设备。给晶体硅电池组件正向通入1-1.5倍Isc的电流后硅片会发出1000-1100nm的红外光，测试仪下方的摄像头可以捕捉到这个波长的光并成像于电脑上。因为通电发的光与PN结中离子浓度有很大的关系，因此可以根据图像来判断硅片内部的状况。

待检测物品的缺陷表现在图像上，即为缺陷处的灰度值与标准图像的差异。将缺陷图像的灰度值同标准图像进行比较，判断其差值(两幅图灰度值的差异程度)是否超出预先设定的阈值范围，就能判断出待测物品有无缺陷。在实际应用中，不同产品对缺陷的定义也不一样。一般来说，产品表面缺陷分为结构缺陷、几何缺陷和颜色缺陷等几种类型。常见的工件完整性检测属于结构缺陷检测，尺寸规格检测属于几何缺陷检测，而印刷品质量检测中常需要进行颜色缺陷检测。机器视觉缺陷检测软件通过对目标表面图像进行预处理，并与标准图像对比，找到其中存在的缺陷，然后识别并判断缺陷种类和严重程度，对产品进行分类分级处理。欧普泰AI-EL一人多机系统，人工智能检测缺点，降低成本，提高辨识准确率，减低返修率，欢迎垂询我司。

由于电池片长期暴露在空气中,受日照、雨水、温度、空气质量等环境因素的影响,电池片表面会有一定程度的破损,表面产生缺点,使得太阳能的发电效率降低,故需要定期的对太阳能发电站的太阳能电池板进行检测,查看电池片的质量以及表面缺点情况,并对在实际工作中不合格的或者受到损害的太阳能电池片,及时采取措施进行更换。目前,太阳能电池片表面缺点多采用人工检测,传统的人目测试需要大量的人力和物力去,同时检测的结果又容易受检测人的主观因素影响,且检测效率较低。在太阳能和电能的转换系统中,太阳能发电的主要载体是太阳能电池片,它的质量是影响太阳能发电效率的主要原因之一。欧普泰AI-EL一人多机系统，人工智能检测缺点，节省成本，提高识别准确率，减低返修率，欢迎致电我司。江西视觉检测设备厂家

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在现代工业连续、大批量自动化生产中，涉及各种各样的质量检测，如工件表面是否有划痕、印刷品是否有油污或破损、字符印刷正误和电路板线路正误检查等。质量检测系统的性能优劣在一定程度上直接影响着产品质量和生产效率。能够对产品进行在线高速缺陷检测已经成为高质量和高效率生产的保证。每个处理过程都采用了大量的算法去工作，但由于这些算法的优缺点都各不相同。例如它们的准确性以及工作效率等特性，这也是很多研究人员共同要去提升的方向了。山东光伏检测仪器

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