2023-10-27-英特尔-2023中国光伏行业机器视觉系统应用白皮书_63页_3mb

2023年中国光伏行业机器视觉系统应用白皮书总结

核心内容概述

本白皮书由英特尔（中国）有限公司与陕西维视智造科技股份有限公司联合发布，全面分析了机器视觉系统在光伏行业各生产环节的应用现状、需求与发展趋势，以及相关的技术攻关与解决方案。白皮书指出，随着全球“碳中和”趋势的推动，中国光伏行业实现了制造规模、装机量、发电量的“三个世界第一”，机器视觉作为智能制造的重要组成部分，正逐步在光伏产业链中发挥关键作用。

主要观点与关键信息

1. 机器视觉系统在工业中的应用

• 定义：机器视觉是人工智能的重要分支，通过成像、信号分析、决策与执行，实现自动检测、过程控制和机器人引导。
• 应用方向：主要应用于制造业，包括识别、定位、测量和检测四大类。
• 市场数据：2022年中国机器视觉行业市场规模达375.4亿元，预计到2025年将增长至560.1亿元。
• 应用优势：
  • 节省人力成本；
  • 提高生产精度与稳定性；
  • 实现自动化升级与“无人工厂”；
  • 支持工业4.0的数字化与智能化。

2. 光伏行业机器视觉应用现状

• 行业背景：光伏作为可再生能源，近年来发展迅速，2022年全球新增装机达230GW，中国光伏产业技术领先，专利申请量占全球的80.14%。
• 应用现状：
  • 硅片端应用率达80%；
  • 电池片端应用率接近100%；
  • 组件端应用率约60%。
• 应用环节：覆盖硅片检测、电池片检测、组件焊接、层压、测试等多个工序。

3. 光伏行业机器视觉应用需求与趋势

• 需求方向：
  • 缺陷检测；
  • 定位与引导；
  • 尺寸测量；
  • 标识识别。
• 应用趋势：
  • 政策支持推动智能化升级；
  • 技术迭代提升设备自动化水平；
  • 深度学习、AI等技术推动视觉系统向更智能、更高效方向发展；
  • 3D与深度学习结合，提升检测精度与灵活性。

4. 光伏生产环节机器视觉应用介绍

(一) 硅片生产段

• 应用环节：
  • 表面缺陷检测；
  • 尺寸测量；
  • 定位引导；
  • 缺陷分类与分析；
  • 条码识别与数据管理。
• 痛点与难点：
  • 高分辨率与高灵敏度要求；
  • 恶劣环境下的图像采集与处理；
  • 快速处理与低宕机率需求。
• 解决路径：
  • 使用深度学习算法进行缺陷识别；
  • 采用高分辨率线阵相机与面阵相机结合；
  • 优化图像处理流程，提高检测效率与精度。

(二) 电池片生产段

• 应用环节：
  • 品质检测；
  • 尺寸测量；
  • 定位与对位；
  • 缺陷分析。
• 痛点与难点：
  • 高精度检测要求；
  • 复杂的图像处理；
  • 环境干扰大；
  • 实时性要求高。
• 解决路径：
  • 使用第12代英特尔®酷睿™处理器，提升数据处理能力；
  • 采用深度学习与传统算法结合；
  • 利用英特尔®TCC和TSN技术，实现高效实时数据调用。

(三) 组件生产段

• 应用环节：
  • 缺陷检测；
  • 定位引导；
  • 尺寸测量；
  • 标识识别。
• 痛点与难点：
  • 高精度与高效率要求；
  • 复杂图像处理需求；
  • 实时性要求高。
• 解决路径：
  • 采用高性能混合架构与AI加速技术；
  • 使用深度学习算法提升检测准确率；
  • 优化视觉系统与生产线的集成度与兼容性。

机器视觉系统解决方案

1. 硅片与电池片检测解决方案

• 硅片外观缺陷检测：
  • 应用高分辨率线阵相机与定焦镜头；
  • 配合深度学习软件实现快速检测；
  • 实现0漏检，误检率<0.1%。
• 电池片EL/PL检测：
  • 使用近红外相机进行检测；
  • 配合深度学习算法进行缺陷识别；
  • 0漏检，误检率<0.05%。

2. 组件检测解决方案

• 排版机视觉定位：
  • 使用双相机组合实现精准定位；
  • 定位精度±0.3mm，效率是人工的3-5倍。
• 串焊机视觉检测：
  • 使用高分辨率相机进行定位与缺陷检测；
  • 误检率<0.1%，检测速度≤7200 pcs/h。
• 汇流带引线焊接质量检测：
  • 使用高分辨率相机与深度学习算法；
  • 实现0漏检，误检率≤0.05%。
• 汇流条抚平设备检测：
  • 使用多相机组合与定制光源；
  • 定位精度<0.1mm，检测准确率高。
• 绝缘片定位与检测：
  • 使用三台面阵相机，实现精准定位；
  • 定位精度±0.01mm，检测无误。
• 层压后整版缺陷检测：
  • 高分辨率线扫相机与深度学习结合；
  • 实现0漏检，误检率<0.1%。
• 接线盒自动安装机检测：
  • 采用三相机系统，实现精准定位与检测；
  • 重复定位精度±0.01mm，0漏检。
• 自动贴标机检测：
  • 使用双相机两次曝光；
  • 实现0漏检，误检率<0.1%。

编写单位介绍

1. 主编单位

• 英特尔（中国）有限公司：
  • 全球领先的半导体与计算创新企业；
  • 提供基于AI、5G、边缘计算等技术的解决方案；
  • 推动机器视觉技术在光伏行业的应用。
• 陕西维视智造科技股份有限公司：
  • 国内领先的AI工业视觉解决方案提供商；
  • 提供机器视觉部件、传感器、系统等产品；
  • 在光伏行业占据85%的市场占有率，产品广泛应用于新能源、电子、汽车等行业。

2. 参编单位

• 海目星激光科技集团股份有限公司：
  • 提供激光与自动化综合解决方案；
  • 产品包括全自动激光焊接机、无损激光划裂设备、TOPCon激光掺杂设备等；
  • 服务全球头部企业，推动光伏行业智能化发展。
• 广东利元亨智能装备股份有限公司：
  • 专注于智能装备研发与生产；
  • 提供光伏智造一体化超级工厂解决方案、HJT异质结整体解决方案等；
  • 覆盖多个光伏制造环节，实现高效自动化生产。
• 科圣达（苏州）智能科技有限公司：
  • 研发与生产自动化光伏设备；
  • 主要产品包括接线盒焊接设备、汇流条抚平贴标一体机等；
  • 提供多种组件类型适配的解决方案，提升生产效率与质量。

结论

本白皮书全面展示了机器视觉系统在光伏行业各生产环节的应用现状、需求与发展趋势，以及相关的解决方案。随着技术的不断进步和政策的大力支持，机器视觉系统将在光伏行业实现更广泛的应用与更高效的检测，推动光伏制造向智能化、自动化方向发展，助力实现“智慧工厂”和“零碳未来”。