太阳能光伏电池串外观人工智能检测

面对全球巨大的增量空间，国产**厂商未来将受益。据统计，2019年单晶硅片市占率达到65%，超过多晶硅片。国金证券指出，硅棒/硅片环节是目前整个光伏产业链利润**丰厚的环节，光伏行业**隆基股份、中环股份的利润主要来自此环节；硅片环节开始向210mm超大尺寸硅片方向发展，单晶硅及相关设备有望进行新一轮行业洗牌。2020年，光伏项目支持政策提前开始部署，1月23日，国家能源局发布《关于2020年风电、光伏发电项目建设有关事项通知（征求意见稿）》，财政部、发改委、能源局联合发布《关于促进非水可再生能源发电健康发展若干意见》，以及《可再生能源电价附加资金管理办法》。征求意见稿继续明确优先支持平价项目，要求项目信息于2020年3月中旬报送能源局，项目必须在2020年年底前能够备案且开工建设。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，准确率与速度持续领跑行业。太阳能光伏电池串外观人工智能检测

行业历史与前景分析与预测：在国外，人工智能视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。另外，人工智能视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。据前瞻产业研究院《中国人工智能视觉产业发展前景与投资分析报告》数据，近年来，全球人工智能视觉行业发展迅猛，2015年，全球人工智能视觉系统及部件市场规模已达42亿美元，2018年市场规模超过50亿美元。北京本地光伏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，准确度与速率持续领跑行业。

深度学习这一概念来自于人工神经网络领域，属于机器学习的范畴。随着科学技术的发展，人工智能技术在工业领域的应用越来越，技术人员也可以将深度学习技术引入工业领域，通过深度学习技术的应用，实现工业行业的自动化发展。以光伏行业为例，将深度学习技术应用于太阳能电池组件以及电池片的表面缺点检测，可以降低人工检测成本，提高检测效率以及检测的准确性。从计算角度来分析，传统的太阳能电池缺点检测采用人工检测方法，很容易受到检测人员的主观影响从而影响准确率。

作为资本密集型产业，我国光伏产业的发展离不开资本的支持。随着光伏产业的发展对资本的需求量不断的增大。在发展初期，对资金的需要主要用于企业购买技术和设备从事光伏产品的生产、经营和销售。我国光伏产业进入快速发展阶段以后，对资金的需求量更大，主要因为国外市场对我国光伏产品的需求增加，加快扩大我国光伏产业规模，无疑需要更多的资金支持。但是快速发展带来的无序竞争，使我国光伏产品产能过剩，光伏产品的价格急剧下降，**终遭遇“双反”调查，严重打击了我国太阳能光伏产业市场，使其陷入了前所未有的困境，国内光伏企业大量倒闭， 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检测领域，准确率与速度持续领跑行业。

针对目前中国光伏产业遭受的贸易，美国和印度如果都对中国光伏产业施行贸易管制，那对于我国的光伏发展肯定会形成不利的影响。如果我们没有进一步的应对措施的话，或将造成整个产业链价格的进一步下滑。就国内市场来说，2018年很难再复制2017年的盛况，所以在国内需求放缓的情况下，国际贸易的存在会造成光伏产品价格下降。但这些影响只是暂时的，并不能对我国光伏产业整体的发展形成实质性的阻碍。因为相比于2011年、2012年，现在的中国光伏产业已经占据了全球光伏市场的百分之五十，已经摆脱了两头在外的尴尬局面；而且经历了2011年-2012年的风波之后，国内的企业和市场都更加成熟，应对国际贸易也更加从容。海外市场的限制也会从另一方面激发国内自发自用光伏市场的发展。所以总体而言，国际贸易的存在可能会在短期内使光伏产品价格出现下降，但依然无法阻挡我国光伏业向前迈进的步伐。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检测领域，准确率与速度始终领跑行业。北京本地光伏

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近期，光伏行业的媒体及**对2020年光伏的新增装机量进行了测算和预估，普遍认为今年光伏的新增装机预期将调低至25-35GW，新增装机将以地面电站为主，而在分布式光伏电站中，将以国家政策补贴支持的户用光伏为主。

由于受资金压力、消纳及建设周期短等多种因素的影响，光伏行业近两年增量市场增速逐渐放缓，国内光伏电站资产开始转向存量市场。尤其是531之后，随着光伏发电的补贴问题逐渐凸显，光伏电站的盈利能力开始大幅度缩水，负债问题自然也逐渐凸显，企业现金流已成为制约企业乃至整个光伏行业发展的主要因素。

若干民营投资企业，正因补贴拖欠带来的财务压力，急于寻求相关途径进行资产变现以维持企业正常运转。同时，以国有企业为主力军的投资商正迅速的切入市场，而我国光伏电站交易市场已在2018年531之后，开始呈现规模化迅速增长的态势。 太阳能光伏电池串外观人工智能检测

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