售前咨询
400-006-5266
在光伏电池片生产线上，外观缺陷是影响良率的关键因素。划痕、裂纹、黑点这些小问题，肉眼看不清、人工检不准，一不小心就可能影响整片电池的转换效率。那现在越来越多企业用的视觉检测系统，到底是怎么识别这些缺陷的？它又是靠什么“看懂”电池片的问题的？
第一步是对电池片进行高清图像采集。
系统会用高分辨率工业相机或图像传感器，把电池片的每个角落都拍下来，确保没有遗漏。不同类型的缺陷需要不同的成像方式，比如裂纹要高对比度、黑点要均匀光源，只有“看得清”，算法才能“看得准”。
拍下来的图像往往会带点噪声或亮度不均，接下来系统会自动做图像预处理，包括：
对比度增强，让细节更突出；
去噪，让图像更干净；
灰度或颜色空间转换，方便算法识别。
这一阶段就像人类“戴上眼镜”，为后面的识别做好准备。
系统会从清晰图像中提取有用信息，比如：
边缘特征：判断裂纹、崩边；
纹理特征：识别烧痕、污染；
颜色特征：发现异色或虚印。
这些数据会被“翻译”为数字特征，送入AI模型进行判断。
在这方面，帝视科技推出的光伏电池片外观缺陷视觉检测方案，已经在多条生产线上落地应用。
不同于传统系统，帝视通过自研的图像增强算法和智能识别模型，实现裂纹、划痕、黑斑、虚印等多类型缺陷的精准识别。
系统还能自动适配不同品牌和尺寸的电池片，通用性强、精度高。
实际使用中，许多企业反馈检测准确率和产线稳定性显著提升，效率也更高。
400-006-5266
2023 © 福建帝视科技集团有限公司
闽ICP备17016438号 ICP许可证：闽B2-20221023
