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讓AI來擔當質檢員 提升太陽能電池生產(chǎn)效率
2023年09月25日 10:56:53
來源：化工儀器網(wǎng) 作者：小王 點擊量：5336
近日，俄羅斯科學家開發(fā)出了一套機器學習系統(tǒng)，能夠系統(tǒng)識別太陽能電池結構單元的缺陷，應用到太陽能電池生產(chǎn)過程中，或將有效提升生產(chǎn)效率。
【化工儀器網(wǎng) 行業(yè)百態(tài)】如今，全球大部分國家都在推進可再生能源的發(fā)展，太陽能作為可再生能源中技術成熟、效果理想的一種能源形式，一直以來受到全球的高度關注。無論是光伏發(fā)電涉及的核心技術，還是光伏電池板等核心硬件，都成為了能源進入躍升發(fā)展的“競爭之地”。
從結果上來說，光伏受到高度關注，帶來的是整個產(chǎn)業(yè)的“白熱化”。作為光伏工作的核心，太陽能電池板更是直接成為了硬件市場的關注點。
太陽能電池板的生產(chǎn)工藝可以簡單的理解成硅片加工，其大致流程為硅片檢測、表面制絨、擴散制結、硅玻璃、等離子刻蝕、鍍減反射膜、絲網(wǎng)印刷、快速燒結等，此外，產(chǎn)品化的過程中還涉及到外圍設備的安裝，可以說流程是相對比較復雜的。而這也就導致了生產(chǎn)過程中一些小小的缺陷就會導致產(chǎn)品良品率下降，因此生產(chǎn)過程中常常需要投入大量的人力在產(chǎn)品的生產(chǎn)把關上。
不過未來，這種情況或許會得到改變。近日，俄羅斯科學家開發(fā)出了一套機器學習系統(tǒng)，能夠系統(tǒng)識別太陽能電池結構單元的缺陷，應用到太陽能電池生產(chǎn)過程中，或將有效提升生產(chǎn)效率。
據(jù)悉，該系統(tǒng)由人工智能研究所新材料設計組研究團隊聯(lián)合索爾IT技術公司及赫韋爾公司共同研制。研究人員通過含6.8萬張圖像的數(shù)據(jù)庫訓練人工智能，使其能夠準確的判斷出電池板存在的問題，并指出問題的可能來源。根據(jù)相關的測試結果，準確率高到90%-95%。
而該技術一個重要的突破點就在于解決了電池板故障的復雜性。前文提過，太陽能電池板的生產(chǎn)環(huán)境多，因此，出現(xiàn)產(chǎn)品缺陷的原因也分布在了技術鏈的不同階段。這項技術不但能夠篩選出問題產(chǎn)品，還能一定程度上指出原因，相當于側面降低了了生產(chǎn)線的維護成本，多方面提升了整體的生產(chǎn)效率。
目前這項技術正在進行新一輪的學習，以此來提高缺陷定位的準確性。而根據(jù)相關消息，如果學習完成并且下一階段測試成功，整套系統(tǒng)將有望投入到工業(yè)試運行中，正式進入到太陽能電池的生產(chǎn)工作中。
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