机器视觉解决太阳能技术难点

本文主要介绍了机器视觉如何解决太阳能技术难点，将机器视觉应用在检测上，降低光伏电池加工处理过程中的损坏率与差异性；将机器视觉应用在自动操作上，拿取单体晶片和固定成品电池板以便运输等等，大大节省了人力物力的消耗。

太阳能指的是太阳光的辐射能量，随着科学技术的进步，新世纪以来，被广泛的应用于发电。太阳能发电具有能源普及、采用方便、使用长久、无污染等优势，同时也存在效率低、成本高等劣势。利用太阳能来替代煤炭和石油是上世纪七十年代美国率先提出的，目前，德国在这方面的应用较其他各国呈领先态势。

我们知道，太阳能电池板是由许多很小的光伏电池组成的，这些电池单元的加工处理环节都需要大量的人力、物力。光伏电池加工完毕后，还需求将其串接在一起，在这一环节控制工程网版权所有，如果电池单元没有正确地安放或者是连接，就会对太阳能电池板的运作以及产生的效率造成直接影响。电池板制作完成后，沉重的工件又给人工搬运造成了一定的困扰。

面对这些繁琐的制作工艺，成本高、耗费人力等劣势就很好解释了。为了能够在一定程度上降低成本，太阳能电池板制造商正在越来越多地使用机器视觉技术，将机器视觉应用在检测上，降低光伏电池加工处理过程中的损坏率与差异性；将机器视觉应用在自动操作上，拿取单体晶片和固定成品电池板以便运输等等，大大节省了人力物力的消耗。

机器视觉技术对太阳能电池板的检测主要包括：外形检测,变宽、厚度、垂直度、翘曲度等；外观检测，隐裂、裂纹、穿孔、微晶、线痕、晶脱、崩边和缺角等；电性能检测，包括导电类型、电阻率和少子寿命等；杂质分析：杂质氧、碳含量分析等。同时，机器视觉灵活性强、稳定性高、效率高，还能被用来组装串接单件光伏电池和晶片这样要求高精度的重复性的操作中，可以定位传送带上运行的晶片或者直接参与安装环节。精确地定位、精密的检测、精准的组装，这些优势都使得具机器视觉技术能够有效地降低成本、提高生产效率、增加质量的稳定性。