陕西el检测设备

裂隙:电池裂隙的形成有许多因素。可能是各种各样的外力因素，也可能是由于环境和电池本身的缺点造成的裂纹甚至碎片。因此，很难找到统一的法律或得到明确的答案。裂纹片的成像特征是在EL试验下裂纹产生明显的明暗差异的线(黑线)。电池破裂的可能后果是部分损坏或失去电流。

通过以上分析可知，自动EL测试仪通过EL成像可以快速、准确地检测到太阳能电池和组件的裂纹等缺点。EL缺点探测器采用进口制冷红外摄像机，图像采集清晰准确。独特的镜面反射设计，封闭的光路设计，有效适应不同的工作环境，并具有全功能的PC软件支持，能满足客户不同的需求。 欧普泰AI-EL一人多机系统，人工智能检测缺点，节约成本，提高识别准确度，减低返修率，欢迎垂询我司。陕西el检测设备

EL英文全称Electro Luminescence，即电致发光，也可以叫电子发光检测。通过利用晶体硅的电致发光原理，配合辨率的红外相机拍摄晶体硅的近红外图像，通过图像软件对获取成像图像进行分析处理从而对太阳能电池片、光伏组件等的缺点判定。

目前EL检测应用在光伏行业方面，如光伏组件的缺点检测、太阳能电池片内部缺点检测、硅片隐裂检测等。在光伏组件、光伏电站中采用便携式的EL检测仪，可以适应不同环境、不同场所的应用，方便其对光伏组件产生的内部缺点进行快速识别判断。 上海AI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，提高辨识准确率，减低返修率，欢迎致电我司。

在光伏系统中，组件质量的优劣直接决定了发电情况的好坏。那么，如何区分组件质量好坏?对此，小编想说，虽然我们从肉眼分辨不出质量好坏，但是可以通过EL测试仪来检测。

EL测试仪作为光伏组件缺点检测的一大利器，主要应用在光伏组件生产过程中的质量分析、质量控制及光伏电站日常运维工作中，其优点是测试方法简单快捷、缺点表征直观、设备价格便宜。

    全自动EL测试仪，即太阳能电池组件缺点检测（EL）全自动测试仪，用于晶体硅的缺点检测，可与客户的产线配套，实现自动上下料，自动测试，可人工对缺点进行标记，保存在本地或远端数据库中，PC控制软件可通过以太网接口实现与客户系统对接，传输测试结果和报警信息，并可依据客户需求定制功能。1、EL全自动测试仪结构设计合理，调整方便，可轻松实现与客户产线接口。2D摄像机采用SONY感光芯片（140万/600万）或者柯达感光芯片（830万），成像效果优良；并带有制冷功能，制冷效果可达-20℃，可进一步提升图像质量。摄像机分为140万、600万、830万不同规格，并可配置双相机。3、专业PC软件，不仅可以实现测试流程的监控，还允许客户直接标记缺点类型，随同测试结果一同保存。具有本地数据库可实现测试结果的查询，同时具有同库系统接口功能，可将测试结果及时上传，也可上报设备工作情况。更多功能可由客户的需求定制。4、自动条形码扫描功能。 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。

电位诱发衰减效应是电池组件长期在高电压作用下，使玻璃、封装材料之间存在漏电流，大量电荷狙击在电池片表面，使得电池表面的钝化效果恶化，导致组件性能低于设计标准。PID现象严重时，会引起一块组件功率衰减50%以上，从而影响整个组串的功率输出。

一是系统设计原因：光伏电站的防雷接地是通过将方阵边缘的组件边框接地实现的，这就造成在单个组件和边框之间形成偏压，组件所处偏压越高则发生PID现象越严重。对于P型晶硅组件，通过有变压器的逆变器负极接地，消除组件边框相对于电池片的正向偏压会有效的预防PID现象的发生，但逆变器负极接地会增加相应的系统建设成本;

二是光伏组件原因：高温、高湿的外界环境使得电池片和接地边框之间形成漏电流，封装材料、背板、玻璃和边框之间形成了漏电流通道。通过使用改变绝缘胶膜乙烯醋酸乙烯酯(EVA)是实现组件抗PID的方式之一，在使用不同EVA封装胶膜条件下，组件的抗PID性能会存在差异。

三是电池片原因：电池片方块电阻的均匀性、减反射层的厚度和折射率等对PID性能都有着不同的影响。上述引起PID现象的三方面中，由在光伏系统中的组件边框与组件内部的电势差而引起的组件PID现象被行业所公认。 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。江苏电池串检测系统

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随着国内外对清洁能源需求的增加以及各国对清洁能源补助的提高，光伏组件的需求也在快速增长。为保证产能及组件品质的可靠性，高精度、高速太阳能电池片的全自动焊机成为光伏企业的优先。目前这些设备大多依赖进口，然而进口设备高昂的价格很大程度上增加了太阳能发电的成本，急需研制出高水平的太阳能电池片焊接设备来满足市场的需求。电池片焊接设备的精度、速度与电池片的完整性相关。传统的检测方法精度低、速度慢，而且部分还需依赖人工操作，不能满足市场要求，而基于机器视觉的检测方法能有效地解决这些问题。陕西el检测设备

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