我国光伏行业高增长趋势显著，在国际市场上扮演着重要的角色，已实现端到端自主可控，并有望率先成为高质量发展典范的战略性新兴产业，也是推动我国能源变革的重要引擎。

海康机器人积极投身光伏行业智造升级浪潮，深入研究行业需求，结合机器视觉软硬件产品优势，不断优化系统能力，提供串EL外观检、排版定位、接线盒焊后检测等视觉解决方案，与光伏行业合作伙伴共同推进产业智能化升级。

光伏组件生产的质量守护

光伏组件利用光生伏特效应将光能直接转变为电来发电，光伏组件制备的具体工艺流程可分为：串焊→叠焊→层压→EL 测试→装框→装接线盒→IV测试→成品检验→包装等，其中串焊是将太阳能电池片通过焊带串联焊接，经过电池串排版后进入叠焊环节：通过汇流带将已经焊接成串的电池串首末端进行正确连接，并利用其他辅助材料进行叠层，最终完成电池串与电池串的连接。

叠焊工艺的好坏直接关乎着组件导电聚电的性能，但叠焊过程中可能会引入一些缺陷，如焊带偏移等，因此对汇流带的焊接质量进行检测尤为重要。而目前常用的检测方式为人工目检，由于检测位置多、检测项多，且受流水线速度影响，人检往往会检验不充分。海康机器人光伏组件汇流带视觉检测解决方案采用视觉对叠焊机产出的汇流带进行检测，可大幅提升检测效率。

挑战：汇流带纹理、引出线对检测造成干扰；EVA膜拱起等会让焊锡特征呈现随机形态；中间汇流带焊带呈现交叉、重叠、单根虚焊等多种形态。

线阵相机优质成像+深度学习算法

硬件方案

本方案采用海康机器人自研高性能彩色线阵相机（MV-CL042-91GC），光学成像经过多基地的测试验证已经形成标准方案，同时还搭配自研采图信号控制模组。硬件系统的相机、镜头、工控机、光源、线材等硬件均由海康机器人提供。

软件方案

■ 提取不同通道图像，各检测项在对应通道图像上处理；

■ 传统算法定位汇流条及引出线的位置，实现汇流条缺失“0”误漏检；

■ 基于引出线的位置完成对电池片位置的确定，准确测量串间距、爬电距离等

■ 采用AI图像分割算法将焊带从汇流带上分割出来，实现焊带定位及完整特征提取；

■ 通过对每根焊带的面积、长度、轴比等特征进行综合处理，判断焊带是否存在焊带超出、空焊、内缩等缺陷。

强大检测性能，高达12项检测项

误判率≤0.5%；漏检率＜0.1%；图像直观、稳定、清晰

■ 相较于彩色面阵方案，出图连续不需要拼接，不存在错位误差问题；相较于黑白线扫方案，图像直观清晰，且方案对物料差异兼容性强；

■ 专用的光学成像方案确保焊带特征信息和电池片、汇流带边缘等多种特征明显；

■ 自研采图信号控制模组能够解决首尾速度不一致导致的图像拉伸问题，保证出图稳定。

可检测项达12项，开启/屏蔽自由选择

■ 本方案可对焊带和汇流带焊接质量进行检测，系统可稳定检测出各种常见的焊带和汇流带焊接质量缺陷，如：焊带超出、焊带偏移、虚焊、内缩、无汇流条、焊带缺失等；

■ 包含间距类检测和判断：爬电距离、电玻璃距离、串间距、汇流带偏移。

数据直观可视化，根据需求灵活配置

■ 生产信息、缺陷统计信息

■ 不同组件方案配方快速切换，调试参数配置

■ 存图设置、权限管理