宁夏视觉检测系统厂家

近几年，晶硅组件厂家为了降低成本，晶硅组件越做越薄，从而降低了电池片防止机械破坏的能力，从而导致了在运输和安装过程中组件隐裂的产生，下面让我们详细的了解下组件的隐裂。

什么是光伏组件隐裂？

隐裂是指电池片（组件）受到较大的机械或热应力时，可能在电池单元产生肉眼不易察觉的隐性裂纹。

根据电池片隐裂的形状，可分为5类：树状裂纹、综合型裂纹、斜裂纹、平行于主栅线、垂直于栅线和贯穿整个电池片的裂纹。

电池片产生的电流要依靠“表面的主栅线及垂直于主栅线的细栅线”搜集和导出。当隐裂导致细栅线断裂时，细栅线无法将收集的电流输送到主栅线，将会导致电池片部分甚至全部失效。 欧普泰AI-EL一人多机系统，人工智能检测缺点，节省成本，提高辨别准确率，减低返修率，欢迎致电我司。宁夏视觉检测系统厂家

  扩散是制备晶体Si太阳电池的关键工艺步骤，其直接决定着电池的光电转换效率。扩散的要求是获得适合于太阳电池p-n结需要的结深和扩散层的方块电阻，当p-n结较浅时，电池短波响应好，但同时浅结会引起串联电阻增加。结深过深，死层比较明显，高扩散浓度会引起重掺杂效应，使电池开路电压和短路电流均下降。在利用丝网印刷制电极的电池制作中，考虑到各个因素，太阳电池的结深一般控制在0.3～0.5μm，方块电阻在40～50Ω／□，选择的热扩散方法为液态源扩散法。Si片单片方块电阻的均匀性是衡量高温扩散效果的重要指标。方块电阻均匀性的提高使得电池的p-n结平整性变好，能够提高光生载流子的收集概率，增加短路电流，进而提高电池的转换效率。

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光伏组件性能的检测

光伏电站运行一段时间后，需要进行检测，来确定光伏电站的性能。涉及光伏组件的，主要包含以下项目。

1、功率衰减测试

光伏组件运行1年和25年后的衰减率到底有多少？25年太久，现在可能还没有运行这么长时间的电站。按国家标准，晶硅电池2年的衰减率应该在3.2%以内。但目前这个数据还真的很难说，原因有三：

1）光伏组件出场功率是用实验室标准光源和测试环境标定的，但似乎国内不同厂家的标准光源是存在一定的差异的。那在A厂标定的250W的组件，到了B厂，可能就是245W的组件的。

2）现场检测所用的仪器精确度较差，据说5%以内的误差都是可以接受的。用误差5%的仪器，测2%（1年）的衰减，难度有些大，结果也令人怀疑。

光伏行业的发展使其质量标准出现规范化以及统一化的发展趋势，行业内对太阳能电池组件以及电池片的质量检测越来越严格，特别是太阳能电池组件以及电池片表面缺点的检测。就目前的检测技术而言，虽然机器检测的效率相对较高，但是并不适用于电池组件和电池片检测，从而使得电池组件和电池片缺点检测需要采用人工检测方法，但是人工检测成本较高，而且准确率得不到保障。因此，研究一种全新的太阳能电池组件以及电池片表面缺点检测的方法与软件系统是很有必要的，从该行业的长期发展来看，未来光伏产业对此类软件的需求会越来越高，以保障企业生产部门在检测过程中的效率要求，及时研究新方法并应用新的检测软件系统以便提高检测效率是未来检测市场的大趋势。欧普泰PL、EL检测设备，电池片、电池串、组件检测准确度与速率均达到或超出国内外同类设备水平，领跑行业。

表面缺点检测方法主要有基于电致发光影像技术的瑕疵检测,基于傅立叶重构技术的缺点检测,基于灰度共生矩阵的纹理分割的缺点检测,基于矩阵恢复的缺点检测,其中矩阵恢复算法是实现缺点检测的关键。矩阵恢复算法主要是利用矩阵分解技术将图像矩阵进行变换,得到没有缺点的低秩矩阵图像和有缺点的稀疏矩阵图像。首先,利用核范数和1范数来近似矩阵的秩和零范数,将非确定多项式问题转化成凸优化问题；然后,通过加速梯度逼近算法和非精确拉格朗日乘子法的求解,得到最小化核范数和1范数的分解矩阵,对应为低秩矩阵和稀疏矩阵；再将分解后的稀疏矩阵进行逆变换,得到有缺点的电池片图像,从而实现缺点检测。欧普泰AI-EL一人多机系统，人工智能检测缺点，节约成本，提高辨别准确率，降低返修率，欢迎垂询我司。宁夏视觉检测系统厂家

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电池片外观缺点在线自动识别检测系统  在对电池片进行处理的过程中，很容易导致其断栅、缺角、色差、脏污、水纹等缺点，如这些缺点不能即时快速的被发现，将会影响到太阳能电池组件的质量。 运用机器视觉的原理，对生产完毕的电池片进行实时图像摄取，并通过专门开发的图像处理分析识别软件对图像进行分析，判断电池片外观是否有缺点。如检测到有缺点，就会通过声、光报警提示操作人员及时处理或由输送系统自动筛选。同时缺点电池片的图像被存储到计算机，供事后查询、分析。宁夏视觉检测系统厂家

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