天津光伏检测

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。 欧普泰AI-EL一人多机系统，人工智能检测，降低成本，提高辨识准确率，降低返修率，如需，欢迎致电我司。天津光伏检测

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。

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。

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光伏电池产业链为硅料、硅片、电池片、组件、系统五个环节，根据CPIA（中国光伏行业协会）数据，2018年我国多晶硅、硅片、电池片、组件有效产能分别达116.1GW、146.4GW、128.1GW、130.1GW，产量分别为77.7GW、109.2GW、87.2GW、85.7GW（其中多晶硅产能和产量分别为38.7万吨和25.9万吨，折算成GW），我国硅料、硅片、电池片、组件产量占全球总产量的比重分别为58%、90%、73%、72%，是全球比较大的光伏生产国。2010-2018年，我国电池片、硅片、组件产量分别增加了近8倍、10倍和8倍之多。2019年，尽管在政策调整下，我国光伏应用市场有所下滑，但受益于海外市场增长，我国光伏各环节产业规模依旧保持快速增长势头。截至2019年底，我国多晶硅产能达到46.2万吨，同比增长19.4%，产量约34.2万吨，同比增长32.0%;硅片产量134.6GW，同比增长25.7%;电池片产量108.6GW，同比增长27.7%;组件产量98.6GW，同比增长17.0%。随着传统化石能源的日益减少，可再生能源的消耗比重逐年增加，光伏发电的比重更是增加迅速。根据规划预测，到2050年中国的光伏装机达到2000GW，年发电量达2600TWh，占全国总发电量的26%。我国光伏业仍处于成长期，未来发展空间大。

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、组件检测准确率和速度均达到或超出国内外同类设备水平，领跑行业。

机器视觉检测技术是一种无接触、无损伤的自动检测技术，是实现设备自动化、智能化和精密控制的有效手段，具有安全可靠、光谱响应范围宽、可在恶劣环境下长时间工作和生产效率高等突出优点。机器视觉检测通过适当的光源和图像传感器(CCD摄像机)获取产品的表面图像，利用相应的图像处理算法提取图像的特征信息，然后根据特征信息进行表面缺陷的定位、识别、分级等判别和统计、存储、查询等操作; 此外，机器视觉缺陷检测系统中重要两个优势是图像处理和分析算法，主要工作流程是包括图像的预处理、目标区域的分割、特征提取和选择及缺陷的识别分类。欧普泰AI-EL一人多机系统，人工智能检测缺点，降低成本，提高识别准确率，减低返修率，欢迎垂询我司。天津人工智能检测设备

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光伏组件是光伏电站发电的元器件，为了光伏电站发电量正常运行，需要对光伏电站元器件组件进行检查和维护。光伏组件常见的问题有：热斑、隐裂和功率衰减。由于这些质量问题隐藏在电池板内部，或光伏电站运营一段时间后才发生，在电池板进场验收时难以识别，需借助专业设备进行光伏组件检测。 当下,人工智能和大数据已经发展到爆发增长的阶段,作为5G的新生元年,AI、IoT、VR/AR等技术已经开始多元化的场景应用。其中,作为人工智能的三要素之一的重要产业——AI数据服务,是人工智能是否能实现产业化落地的关键。天津光伏检测

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