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2024年4月8日 · EL检测仪,全方位称为电致发光检测仪,是一种利用电致发光原理对太阳能电池片进行缺陷检测的设备。 当太阳能电池片在光照条件下产生电流,并在外加电压的作用下,电流将激发出荧光,形成EL图像。
2024年11月4日 · 通过高分辨率红外相机与深度学习算法,该设备能够实现对太阳能电池片内部缺陷的精确准检测,确保每一个环节的质量把控。高效率 PL设备能够在短时间内完成大量电池片的检测,大幅度提升生产效率。其快速的响应能力有助于缩短生产周期。智能化
2024年12月17日 · 1.电池片裂纹:由机械应力、热应力、材料缺陷等因素引起,导致功率下降、开路或短路2.电池片划痕:由物体接触或清洗不当引起,造成电阻增加、电流分布不均,影响组件发电效率
2024年12月6日 · 电池片大饼片检测系统采用高精确度的面阵相机,检测精确度达到2pixel≥1mm,能够全方位面检测电池片的各类缺陷。 这一精确度确保了即使是微小的瑕疵也不会漏网,全方位面提升了检测的可信赖性。
2024年10月23日 · 光伏电池片EL检测设备基于电致发光现象,检测内部缺陷,具高灵敏度和精确性,可诊断效率问题,用于质量控制和现场维护,保障光伏组件质量和性能。
2023年12月29日 · EL检测仪,全方位称为电致发光检测仪,是一种利用电致发光原理对太阳能电池片进行缺陷检测的设备。 当太阳能电池片在光照条件下产生电流,并在外加电压的作用下,电流将激发出荧光,形成EL图像。
2024年10月28日 · 维视智造光伏电池片外观检测能满足客户需求,以更全方位面、效率更高的机器视觉部署,完成太阳能电池片这个光伏组件生产环节的效率飞跃。 登录 / 注册会员中心
2024年10月31日 · 视觉检测技术通过高分辨率的摄像头和图像处理技术,实现对光伏电池片表面细微瑕疵的精确准识别与定位。其原理主要包括图像采集、预处理、特征提取、缺陷识别与分类等步骤。图像采集 ：利用高清摄像头和光源获取电池片的图像信息。
2024年9月16日 · 首先,采用自校准光照学习(self-calibrated illumination, SCI)方法对低光照图像进行预处理,以增强太阳能电池片缺陷的有效特征信息。然后,引入一个空间到深度的注意力模块(space-to-depth, SPD),替换主干网络的第二个跨步卷积层,避免跨步卷积导致的信息
2024年11月17日 · 本篇文章将带您了解光伏电池片外观缺陷视觉检测技术的核心原理及应用价值。 1. 高精确度图像采集. 电池片检测依赖高质量的图像采集系统,包括高分辨率相机和精确密传感器。 无论是传统的晶硅电池片,还是最高新的PERC和HJT技术电池片,都需要确保采集的图像覆盖全方位面、细节清晰,为后续分析奠定基础。 2. 预处理提升图像质量. 采集到的图像往往包含噪声、对比