深度学习+机器视觉，光伏电池片缺陷识别进入智能时代

随着光伏行业不断向高效率、高良率演进，电池片的质量控制正变得越来越关键。作为组件性能的基础环节，电池片一旦出现裂纹、黑斑、划痕等缺陷，将直接影响后续焊接封装效率，甚至造成整片组件性能下降。因此，在高速产线上实现对电池片的实时检测，已经成为许多光伏制造企业的基本配置。

一、为什么要做电池片缺陷检测？

电池片在制绒、扩散、刻蚀、丝印、烧结等工艺环节中，极易因工艺控制不当或设备稳定性问题出现缺陷，比如：隐裂、崩边、异色、虚印、异物等。若不及时剔除，将影响串焊工艺，增加报废率，甚至造成整组件性能不达标。

传统人工检测方式依赖人员经验，易受疲劳、主观判断影响，效率和一致性难以保障。特别是在大型产线上，节拍压力大，人工分辨已无法满足质量管控的需求。因此，在线缺陷智能检测正逐步替代人工，成为提升效率与品质的关键工具。

二、在线检测与人工检测的区别

可见，在线检测不仅提升了整体产线的自动化水平，也为后续的缺陷追溯与质量分析提供了数据基础。

三、光伏电池片缺陷智能检测怎么做？

一套完整的电池片缺陷检测流程，通常包括以下几个步骤：

1. 图像采集：通过高分辨率工业相机与专业照明系统，对电池片进行高速拍摄，获取清晰图像。

2. 图像预处理：去除噪声、增强对比、统一背景，提升识别准确度。

3. 缺陷识别与定位：采用深度学习或图像处理算法，对裂纹、异物、崩边等缺陷进行识别分类。

4. 数据反馈与标记：根据预设规则判断是否良品，反馈至产线系统，控制自动剔除或预警。

5. 数据存储与追溯：检测记录自动归档，支持追踪到具体时间、批次和设备。

四、检测中常用的关键技术

目前，主流的电池片缺陷识别方案大多基于机器视觉，结合AI算法与图像处理方法，构建端到端的检测流程。常见的技术要素包括：

• 视觉采集系统：选用合适的光源（如背光、斜光、结构光）与光学镜头，提升缺陷显现效果；

• 图像增强技术：使用滤波、直方图均衡、对比度拉伸等手段提升图像质量；

• 缺陷识别算法：通过卷积神经网络（CNN）、YOLO等模型实现缺陷定位、分类与严重程度判断；

• 设备联动能力：实现检测结果与分拣机构、MES系统对接，完成自动剔除或报警反馈。

帝视科技在该领域重点布局缺陷图像识别算法与高分辨率视觉检测模块，目前已在电池片、硅片、薄膜等环节部署多个试点，致力于提供灵活适配不同工艺场景的识别能力和模型优化方案。

五、目前行业内的主流实践方向

随着光伏产品多样化和制程复杂度提升，电池片缺陷检测正呈现以下趋势：

• 从规则识别向智能识别转型：早期主要基于设定规则和模板比对，现阶段更倾向于基于深度学习的端到端缺陷检测与自适应分类。

• 融合多种检测方式：部分企业开始将外观检测与EL、电参数、厚度等结合，打造复合型检测平台，提高单次检测价值。

• 边缘计算与实时反馈并重：在检测速度要求高的场景下，边缘端推理可减少延迟，提高系统响应效率。

• 从“检测”走向“分析与优化”：未来系统将不仅承担识别任务，还能为工艺调整、缺陷根因分析、良率改善等提供数据驱动支持。

光伏电池片在线缺陷智能检测，已经从最初的自动化尝试演变为智能制造的核心环节。它不再是简单地替代人工，而是在更大程度上帮助企业实现质量数字化、效率可控化、良率透明化。

对于具备图像算法、视觉系统开发能力的技术企业来说，这一领域仍有广阔空间。帝视科技将继续聚焦于缺陷识别核心算法与视觉检测模组的研发与落地，支持光伏制造企业向更高水平的智能化转型迈进。