帝视科技打开智能制造新“视”界

“数字从原点出发”系列报道　自主研发“火眼金睛”，可精准识别电池片瑕疵——

帝视科技打开智能制造新“视”界

【数字之窗】

作为国家级高新技术企业，福建帝视科技集团有限公司致力于将人工智能与机器视觉技术应用于工业领域，赋能全球制造型企业。帝视科技自主研发的光伏硅片电池视觉AOI检测设备，利用人工智能、机器视觉等前沿技术，在线检测光伏电池片生产过程，对各类瑕疵的识别精度及准确度达99%以上。其产品矩阵中，花篮检测、石英舟碎片检测、防混料检测系统等行业首创产品已与多家头部光伏企业达成深度合作。

帝视科技技术人员正在研究光伏AOI检测设备。（帝视科技供图）

装载着硅片的花篮通过“安检门”，剔除缺陷片后，进入下一道工序……安徽省一家全球光伏行业领先的智能化工厂，每天可以诞生700万片太阳能电池片。高速运转的生产线上装着一双双“火眼金睛”，其中就有来自福建帝视科技集团有限公司的自研产品——光伏硅片电池视觉AOI检测设备。

从屋顶到车棚，将太阳能转化为电能的光伏面板越来越常见。这些光伏板由一个个电池片拼装而来。近年来，光伏企业争相创造出更高效率的电池片。为了赢得这场竞争，可靠的质量控制不可或缺，任何细小的缺陷，都将影响电池性能。

市场有技术需求，帝视科技则有技术积累。帝视科技光伏检测事业部研发总监谢军伟介绍，帝视科技从2018年起就深耕AI工业视觉领域，构建起“算法-光学-软件-机械-电气”五位一体的新一代智能制造产品能力，成功研发出一套标准化、模块化、智能化的机器视觉软件平台，提供高精度尺寸测量及瑕疵检测方案。

帝视科技在光伏领域的“代表作”便是光伏硅片电池视觉AOI检测设备。目前，该设备产品矩阵已有16套专业视觉检测模组，可实现硅片电池隐裂、破片、带液、色差检测等诸多专业检测。

作为工业自动化的“智慧之眼”，机器视觉真的拥有超越人眼的检测能力吗？谢军伟以花篮检测模组为例，向记者展示了机器视觉的过人之处。

清洗制绒是电池片生产中的一道关键工序，可以提升电池转换效率。记者看到，硅片被插入光伏花篮，要浸入液体前，得先烘干。这些动作之后，有可能产生错齿、碎片、带液等瑕疵。此时，花篮带液智能检测系统上场了。这是一套专注于花篮中缺陷硅片或槽齿缺陷检测的产品，先由工业相机配合特制光源为花篮“拍照”，系统通过先进算法分析图像，几秒钟就定位了缺陷片，并触发设备暂停和剔除功能。

一个花篮中插着上百张硅片，记者也尝试从中“找茬”，而一个瑕疵点如沧海一粟，很难在短时间内发现。对一些隐蔽的裂痕，还得用上特定激光，人眼是无能为力的。

“在光伏电池片高速生产线上，传统人工检测无法应对每秒3片的生产速率，导致大量电池片未经检测就进入下一流程。”谢军伟介绍，光伏AOI检测设备能精确识别并剔除不同工序上的不良品，确保只有合格的电池片才能进入后续流程，从而有效提升良品率。

要实现这些功能其实并不容易。“电池片缺陷多样且细小，最小只有0.2毫米，对算法检测的准确性要求极高。而细微的缺陷识别需要高分辨率图像，意味着每张图像数据处理量巨大，我们还得跟上生产线运行的节奏。”谢军伟说。

面对速度快、图像大、精度高的挑战，帝视科技通过算法优化、采用液态可变焦工业相机及光学照明方案的持续改进，成功解决了图像清晰度和处理速度问题。目前，光伏AOI检测设备处理一组图像的速度已从最初的7秒提升到5秒。

据了解，图像处理速度的提升就和百米赛跑的纪录一样，每一秒都是难以逾越的高山。在AI工业视觉赛道上，帝视科技坚持技术创新，不断为智能制造打开新“视”界。（记者 莫思予）