太阳能电池人工智能检测深度学习

通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别，深度学习是机器学习中一种基于对数据进行特征学习的方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地 表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，缺点类型）。

使用人工智能方法能有效的进行光伏电池、组件产品的EL缺点检测，能快速准确的找出缺点的位置，并进行标注，较 传统的使用图片灰度扫描方法进行判断，特别是多晶硅组件电池的EL图片干扰因素复杂，具有绝dui的技术优势；我们提供 的检测EL的方案使用的是神经网络技术，通过定义单多晶硅组件缺点产品图片的缺点类型，软件系统会进行缺点特征的自学习和深度学习，建立多层网络，从而找出EL图片的缺点部分。

太阳能电池人工智能检测EL测试分选机

太阳能电池人工智能检测利用***的判断准确性和高速的检测速度，依据用户的生产工艺和质量管理要求，我们提供 AiC2000系列在线和离线式二种测试机，在线式测试模块可与生产线无缝对接，满足生产的在 线测试速度和分类规则；离线式分选机由上料机械手、测试模块、分选机械手组成，满足客户特 殊的分选要求。

在线或离线分选机可加配AOI测试模块，进行电池片颜色和外观的测试分选。

优势特点

无人值守；快速准确的缺点自动判别功能；

内嵌“PFM生产配方管理” 软件模块参数设定； 实现电池生产线在线自动判别和分选； 高可靠性的自动化设计和工作节拍； 生产品质数据统计；是太阳能电池人工智能检测的**产品。

产线人工智能判别升级改造DCMS

对于制造厂智能化升级改造的需求，我们在客户现有的主流EL测试仪的基础上进行人工智能自动判别的升级改造，我们提供的DCMS系统，使用“人 工智能超级图像处理器AiSIP2.0TM ”在不改变原有EL机器硬件的情况下实时获取EL测试仪上拍摄的组件EL图片后进行自动判别和分类，判断的结果存储在 本地的数据库系统中，并通过MES系统上传判断结果和图片。

该方案能在节约客户投入的情况下实现智能化判别改造，通常情况下，我们升级改造只需要停机1-2小时即可完成，**缩短了设备的停机时间。

在层压前改造后，客户返修工位可以通过扫码从数据库中调取带有标识的缺点组件图片，方便直观的进行返修。

诺威特get黑科技：太阳能电池人工智能检测