走進光伏龍頭：一塊電池片的「AI」智檢之旅

光伏組件效率每提高1%，度電成本可節省6%，而電池片正是組件的核心。電池片越薄越能降低成本，卻更易產(chan) 生隱裂、斷柵及漏漿等缺陷，一旦漏檢將在EL終檢環節造成高達15%電池片報廢、年損超千萬(wan) ；嚴(yan) 防之下，傳(chuan) 統檢測方案頻繁出現誤報警，人力成本攀升製約生產(chan) 效能。

近期，淩雲(yun) 光為(wei) 某光伏頭部客戶構建了“AOI+F.Brain+GMQM”整體(ti) 解決(jue) 方案，對電池片生產(chan) 工藝過程中產(chan) 生的隱裂、斷柵及漏漿等20餘(yu) 類缺陷精準檢出和剔除，缺陷實時準確分類率≥98%。方案打造的雲(yun) -邊-端質量管理平台，實時關(guan) 聯生產(chan) 數據和質量分析數據，建立了質量工藝追溯體(ti) 係，實現從(cong) 單機台到跨設備、再到跨數十條產(chan) 線一致可靠的產(chan) 品質量管理，推動產(chan) 品良率提升1%，部分工藝人力節省75%，並大幅縮短了電池片換型迭代時間，已在多家頭部客戶落地。

• 絲網印刷AOI：AI二次分類，降低誤報誤判

數十條產(chan) 線上，絲(si) 網印刷機正高速為(wei) 矽片“織網”，經多道印刷工序後，縱橫交錯銀柵線如毛細血管般鋪展，導電性能決(jue) 定發電效率極限。為(wei) 提高組件效率，客戶創新采用特殊導電漿料製作銀柵。然而，漿料由於(yu) 反光成像對比度低引發設備誤判率高，“設備一報警，質檢人員就得跑斷腿去查，但實際是良品虛驚一場”。

淩雲(yun) 光項目團隊紮根生產(chan) 一線對工藝拆解分析，兩(liang) 周內(nei) 提出檢測方案，首月AOI設備即上線：方案通過光學成像優(you) 化，並結合F.Brain深度學習(xi) 算法進行缺陷標注、模型訓練與(yu) 調優(you) ，實現對破片、漏漿及主柵缺失等缺陷精確分類分級，誤判率極大降低，關(guan) 鍵缺陷零漏檢。同時該設備還與(yu) 產(chan) 線實時聯動，當批量報廢缺陷發生時能迅速報警停機，生產(chan) 效能顯著提升，目前該AOI設備已批量部署。

• 單相機隱裂檢測：低硬件成本

隱裂是光伏電池片最隱蔽的“致命傷(shang) ”，是光伏電池片優(you) 先級最高的視覺檢測工藝之一。一根頭發絲(si) 寬（≥20μm）的裂紋可能引發碎片卡堵導致產(chan) 線停止，碎片沾水還將汙染整爐工藝環境造成數千片報廢，單次損失超數萬(wan) 元。

行業(ye) 早期一般采用雙相機方案（銦镓砷+CMOS），硬件成本高，且無法拍攝矽片底部崩邊缺陷。淩雲(yun) 光采用單相機方案，結合定製近紅外LED光源，優(you) 化光學及圖像處理算法對正反麵隱裂及崩邊缺角等缺陷高速成像，成為(wei) 行業(ye) 新的主流方案。

• PL檢測係統：早發現早處理，高速無損
  

淩雲(yun) 光PL檢測係統基於(yu) 光致發光原理，支持每小時8000片高速無損檢測，隱裂、霧狀發黑、吸盤印、皮帶印等缺陷識別準確率98%，零接觸避免二次隱裂（頭部客戶複購率100%）。項目團隊創新集成GMQM模塊，貫通擴散、刻蝕、LECO、燒結、成品等多工藝段在線過程監控，將終檢問題前置攔截與(yu) 質量追溯，推動質量管理從(cong) “事後堵漏”轉向“主動檢測”。

光伏行業(ye) 對效率有著極致追求，慢走等於(yu) 退步，效率決(jue) 定效益。為(wei) 快速響應產(chan) 品技術迭代需求，產(chan) 線平均每2-3個(ge) 月就需更換一次網版，每次換型柵線背景均會(hui) 發生變化，傳(chuan) 統的算法模型檢測效果下降明顯。此外，客戶在缺陷樣本采集導入以及模型部署更新上耗費了大量人力，由於(yu) 缺乏統一的模型管理，整個(ge) 迭代穩定過程耗時耗力需要近一周時間。

為(wei) 此，淩雲(yun) 光引入雙輸入模板比對算法，通過同時輸入“正常”（OK品）和“異常”（缺陷）模板，模型真正學習(xi) 到缺陷本身的特征實時準確檢出缺陷，而不受背景變化影響，能夠隨時應對任意網版換型。

同時，將AOI設備和AI算法平台直接連通，從(cong) 缺陷樣本采集到模型訓練、封裝、部署全程在線打通，從(cong) 而實現模型在線迭代/部署，無需人工采集/拷貝/傳(chuan) 遞，電池片換型時間大大縮短：常規缺陷迭代穩定僅(jin) 需12h；突發缺陷或者缺陷漏檢等應急情況下，也僅(jin) 需2h即可敏捷響應。同時，樣本收集時間減少80%，模型部署效率提升90%，模型管理效率提升95%。整個(ge) 模型迭代效率大大提升，而且數據不出廠、安全有保障。

未來，淩雲(yun) 光將持續深化“視覺+AI”融合，以AI缺陷分析、質量檢測及質量預警等質量管理方案，驅動光伏行業(ye) 持續提質降本增效，服務好行業(ye) 智能製造訴求。