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診脈“神經系統”:維視智造發掘光伏產線機器視覺新剛需

??2022-07-04 閱讀:553

在光伏組件的生產中,“匯流帶焊接機”是把每塊電池片的引線焊接到匯流帶上的設備,而引線焊接檢測位于“匯流帶焊接機”之后,是針對“匯流帶焊接機”生產結果的閉環實現。

以往的生產實踐,因為匯流帶焊接普遍合格率高,之后的檢測部署便常常被忽視,常見的解決方式是人工肉眼檢測,人眼看板子上的180個焊點,每塊板則至少需要1分鐘。

然而低壞品率依然不是小問題。引線和匯流帶是電池板的神經系統,引線和匯流帶之間的焊接工藝,直接影響到電池片能否正常使用:如漏焊,雖概率極低,但問題最致命,出現一個點就是一起重大質量事故;少錫,會影響電池板的使用壽命,使電池板未到報廢時間前發生問題等。引線焊接不良將100%收到產品質量問題投訴,靠賠償解決將不斷為企業帶來經濟損失、人物力浪費和品牌聲譽損耗。


                                                                                                               (電池片上的引線與匯流帶)

目前所有光伏生產工廠都在向“工業4.0”方向發展。其核心要求就是保證質量的前提下,盡可能降本,這直接關系清潔能源的電費定價。光伏生產的降本首先要求“減人”,就是機器代人;其次是追溯,任何質量問題必須要能追溯到相應的生產環節。其中引線焊接作為最關鍵的“匯流”工藝,是必須要實時全檢且留存“工藝數據”的。

近日,維視智造研發團隊再次發布光伏行業機器視覺新成果——匯流帶“引線焊接質量”檢測解決方案,該方案可保證在“0漏檢”的前提下,使“誤檢率”低至0.01%。

首先,維視團隊深度優化了一套專用光學成像方案,使焊錫部分的特征均清晰可見,焊錫特征最大化,最終成像效果OK、少錫、漏焊特征清晰明顯,相機拼圖可保證每個單元中心是錫絲的中心,圖像上不會出現非檢錫絲。


                                                                             (引線尺寸檢測)                          (少錫)                        (漏焊)

其次,基于該項目檢測的特征隨機多樣、干擾因素繁雜的痛點,采用了“傳統算法+深度學習+深度學習”的三嵌套方式進行方案實施,即:

(1)采用通用傳統算法獲取焊點粗略所在位置,準確率100%;

(2)基于粗定位坐標系,再使用深度學習定位引線位置;

(3)基于深度學習算法檢測焊點是否合格,使用最嚴檢測標準,確保“0漏檢”,允許10%左右的“誤檢率”;

(4)根據上一步的“誤檢數據”,訓練深度學習過濾模型,進行“過檢”過濾。最終實現“0漏檢”的前提下,“誤檢率”控制在0.01%以下。


                                                                                  (粗定位——深度學習“精”定位——深度學習&深度學習過濾嵌套)

除達到2秒1板,誤檢極低的技術突破之外,面對各產線新舊不同的機器設備、產品、廠內環境,此套解決方案更具有簡單易部署、兼容性強的特點,將進一步為廠商的設備升級、產線提效增速。

維視智造20余年來,一直專注于機器視覺產品和解決方案的研發、應用,如今針對具體行業已搭建了專門的研發團隊,深入其中為產業鏈上各層級的廠商提供前沿、專業、系統、定制化、高性價比的技術支持。做大浪淘沙中的洞見者,維視將攜手每一位客戶,共赴智造時代。


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