太陽電池

太陽光発電パネル検査

太陽光発電セルの欠陥検査

Vision system inspecting solar panels for defects

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ソーラーパネルの耐用年数は、通常25〜30年です。各パネルを構成する太陽光発電(PV)セルの小さな欠陥があると、太陽光を使用可能な電気に変換する効率が低下したり、早期故障を引き起こす可能性が生じます。このような欠陥は、パネルの運用期間にわたって発電低下による大きな損失となる可能性があるため、最終的な組み立て前に小さな欠陥のあるセルを取り出すことが不可欠です。

PV セルは、前面と背面の金属電極、シリコン層、反射防止コーティングが施された表面など、複数の層で構成されています。PV セルは、視覚的な質感と陰影で変化する可能性があり、そのようなばらつきがあることで性能に影響を及ぼす可能性があります。傷、亀裂、気泡、含有、接触によるエラーはすべて最終効率に影響を与えます。これらは、電界発光 (EL) 画像、フォトルミネセンス (PL) 画像、および可視光画像を組み合わせて検出されます。

時間のかかる手動検査は、生産の妨げになる可能性があります。従来のマシンビジョンは、色や質感など、すべての許容可能な外観のばらつきを無視することができませんでした。また、欠陥の種類、大きさ、位置などが幅広いため、見つけるためのルールをプログラムするのは困難でした。

コグネックスのディープラーニングは、太陽電池検査の問題解決に理想的なテクノロジです。これは、許容可能な PV セルを示す一連の画像と、考えられるエラーを示す一連の画像の両方を登録します。欠陥検出ツールは、すべての背景テクスチャと色のばらつきを無視する方法を学び、その見え方や見える場所に関わらず、小さな欠陥も見逃さず特定します。手動検査よりも正確で遥かに高速です。

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