Inspection des panneaux photovoltaïques

Inspectez les cellules photovoltaïques pour détecter les défauts

Système de vision en train d’inspecter les défauts des panneaux photovoltaïques

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Les panneaux photovoltaïques fonctionnent généralement sur le terrain pendant 25 à 30 ans. De petits défauts sur les cellules photovoltaïques qui composent chaque panneau réduisent l’efficacité avec laquelle la lumière du soleil est transformée en électricité exploitable ou entraînent une défaillance prématurée. Ces défauts peuvent entraîner un coût important en raison de la perte de production énergétique pendant la durée de vie opérationnelle du panneau. Il est donc impératif de rejeter les cellules avec des défauts, même mineurs, avant l’assemblage.

Chaque cellule photovoltaïque est composée de plusieurs couches, notamment des électrodes métalliques à l’avant et à l’arrière, une couche de silicium et une surface texturée avec un revêtement antireflet. Les cellules photovoltaïques peuvent présenter des variations de texture visuelle et de teinte qui n’impactent pas nécessairement les performances. Les rayures, les fissures, les bulles, les inclusions et les erreurs de formation de contacts sont autant d’éléments qui nuisent à l’efficacité finale. Pour les détecter, diverses techniques d’imagerie sont associées (électroluminescence, photoluminescence et lumière visible).

Les processus d’inspection manuelle sont fastidieux et peuvent constituer un goulot d’étranglement pour la production. La vision industrielle classique a du mal à ignorer toutes les variations de couleur et de texture acceptables, tandis que le large éventail de types, de tailles et d’emplacements des défauts possibles rend difficile la programmation d’un ensemble de règles permettant de les détecter.

Cognex Deep Learning est une technologie idéale pour répondre aux besoins de l’inspection des cellules photovoltaïques. Il s’entraîne sur un ensemble d’images montrant toute la gamme de cellules photovoltaïques acceptables ainsi que sur un ensemble d’images montrant toutes les erreurs possibles. L’outil de détection des défauts apprend à ignorer toutes les variations de texture et de couleur de l’arrière-plan et identifie jusqu’aux plus petits défauts, quels que soient leur apparence ou leur emplacement sur la cellule. Il offre ainsi une meilleure précision et une plus grande rapidité que l’inspection manuelle.

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