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[新品] 組件EL自動識別(AFI-EL-AI-M)

組件EL自動識別
供應商參考報價:¥99999
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產品價值

太陽能組件EL檢測通過自動判斷太陽能組件的內部缺陷,最終實現自動識別,不斷提高檢測的自動化水平,大幅度減少人工干預,將減少太陽能組件EL檢測的人力成本。組件EL檢測非常重要,而利用傳統算法通過人眼觀看的方式識別內部缺陷,容易因人眼疲勞發生誤判、漏判等狀況,影響光伏組件質量。蘇州艾菲茵信息科技有限公司是一家專業從事機器視覺應用領域設備、計算機圖像處理系統及互聯網科技解決方案研發的高科技企業。在光伏領域,已實現AI人工智能的項目落地,采用深入學習算法的AI技術可以有效降低缺陷檢測的誤判率及漏檢率,同時能提供檢測效率,提升產能,成為光伏行業視覺檢測發展的必然趨勢。

技術原理:

1、定制光源:通過定制光源利用特殊角度漫反射方式均勻打光,使用高清相機捕捉組件內部缺陷,將數據以圖片的形式顯示在電腦顯示器上,供組件缺陷的判斷分析。

2、四相機三次成像技術:采用四相機向上直射,組件移動三次成像技術,相當于采用12相機同時拍照,通過視覺識別技術實現自動拼接,將12張圖片拼接在一起,成像效果已達電池片級,清晰度高。采用和PLC聯動判斷組件是否走到位保證圖片的穩定性。

3、異構計算和網格計算:算法實現上采用異構計算和網格計算方式,采用CUDA直接操作顯卡,把浮點、向量計算交給顯卡處理提高速度。

4、遠程控制:分布式網絡模塊將相機拍攝的圖片上傳到網絡上,實現一人操作多臺電腦,減少組件生產線上的人力投入。

通過Libevent封裝完成后一個自定義私有協議完成,自動控制方式上能夠接受遠程控制及數據傳輸。

 

產品功能

項目

功能

管理數量

以車間為單位,根據用戶現場實際情況而定

缺陷檢測方式

無人化自動檢測

圖像處理

GPU高速處理

缺陷判定時間

<3.5S

漏檢率

隱裂:<1%  其它缺陷:<0.5%

誤判率

<5%

深度學習

人工智能缺陷特征訓練,多層學習網絡

系統升級

支持判別軟件更新,功能拓展,二次開發

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