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全自动智能EL测试仪(EL4.0Ai)

全自动智能EL测试仪
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人工智能EL缺陷检测

人 工 神 经 网 络

机器学习的一个分支,与之相对应的是生物神经网络,我们将模拟生物神经网络的数学模型统称为人工神经网络模型,简称人工神经网络或神经网络。

深 度 学 习

通过算法,使得机器能从大量历史数据中学习规律,从而对新的样本做智能识别。

深度学习是神经网络的一个大分支,深度学习的基本结构就是深度神经网络。简而言之是机器学习中一种基于对数据进行特征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域 等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。

 

光 伏 应 用

使用人工智能方法能有效的进行光伏电池、组件产品的EL缺陷检测,能快速准确的找出缺陷的位置,并进行标注。较传统的使用图片灰度值扫描方法进行判断,特别是多晶硅组件电池的EL图片干扰因素复杂,高效准确的判断比较困难;我们提供的EL检测的方案使用神经网络技术,通过定义单多晶硅组件缺陷产品图片的缺陷类型,软件系统进行缺陷特征的自学习和深度学习,通 过建立多层学习网络, 能够快速准确找出EL图片的缺陷,大大提高生产效率。

 

核 心 技 术

机器视觉应用多样化的制造业缺陷产品的数据和***的图像解析技术能力

深度学习在现有的机器视觉检测中引入深度学习,提升检测准确度及速度

超级计算机

在制造工厂可实时应用快速的数据处理速度

 

优  势

检测的准确性专门适用于制造业的算法及方法更快的速度

在GPU中直接处理深度学习的算法,每张样品处理 速度<1S

降低人工成本

通过改善低效率的人工检测流程达到降低成本的效果

 

全自动智能EL测试仪 EL4.0Ai

El产线升级改造 DCMS系统

我们可以提供全新的EL4.0Ai测试仪进行组件生产线配套使用。另外,在现有的组件生产线智能化升级中,可以在不改变原有EL机器硬件,甚至不影响正常生产的情况下嵌入我们的智能化EL软件系统进行智能 化判别升级,使用专用的DCMS实现多线分布式控制;在层压前的返修工位使用条码扫描从数据库中调取带 有缺陷标识的组件图片进行返修处理,省去了人工手写标签的工作,大大提高返修效率。

组件层压前后EL自动检测

层压前后单多晶组件EL缺陷的检查:隐裂、划伤、断栅、虚焊、碎片、黑斑、污染等 层压前可集成自动外观检查:污染、电池移位 层压前返修客户端从数据库扫码调取带有标识的缺陷组件图片,进行快速返修

CMS

CMS软件系统;单机版的人工NG料缺陷类型判别终端 Manual状态时NG料图片将由人工在本机进行NG料图片二次判别 Auto状态时,人工不能再直接进行NG料判别,NG图片直接发送至DCMS进行判断

DCMS

DCMS系统接收多线NG料图片同时进行人工二次判断

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