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Inspeção de Painel Solar

Inspecione células fotovoltaicas em busca de defeitos

Vision system inspecting solar panels for defects

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Os painéis solares normalmente operam em campo por 25 a 30 anos. Pequenos defeitos nas células solares fotovoltaicas (PV) que compõem cada painel diminuem a eficiência com que convertem a luz solar em eletricidade utilizável ou levam a falhas prematuras. Esses defeitos podem impor um custo significativo na geração de energia perdida ao longo da vida operacional do painel, tornando imperativo rejeitar células mesmo com pequenos defeitos antes da montagem final.

Cada célula PV possui várias camadas, incluindo elétrodos metálicos frontal e traseiro, uma camada de silício e uma superfície texturizada com um revestimento antirreflexo. As células PV podem variar em textura visual e tonalidade sem que essas variações tenham qualquer efeito sobre o desempenho. Arranhões, rachaduras, bolhas, inclusões e erros de formação de contato afetam a eficiência final. Eles são detectados por meio de várias combinações de imagens de eletroluminescência (EL), imagens de fotoluminescência (PL) e imagens de luz visível.

Processos de inspeção manual demorados podem ser um gargalo de produção. Os sistemas de visão convencionais têm dificuldade em desconsiderar todas as variações aceitáveis de cor e aparência de textura, enquanto a ampla variedade de tipos de defeitos, tamanhos e localizações possíveis torna difícil programar um conjunto de regras para localizá-los.

O Deep Learning da Cognex é uma tecnologia ideal para solucionar a inspeção de células solares. Ele treina com um conjunto de imagens que mostra toda a variedade de células PV aceitáveis e com um conjunto de imagens que mostra a variedade completa de erros possíveis. A ferramenta de detecção de defeitos aprende a ignorar todas as variações de textura e cor do fundo e identifica até mesmo minúsculos defeitos, não importa sua aparência ou onde apareçam na célula. É mais preciso e significativamente mais rápido do que a inspeção manual.

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