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发布时间： 2024-01-19 17:53 更新时间： 2024-12-02 12:00

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太阳能电池企业面临的课题随着全球市场对绿色能源需求量的不断，太阳能电池/电池板的产量正在大幅。因此，高速、准确的太阳能电池/电池板生产线将是保证产品和产能的关键，而且在很大程度上决定着生产厂商的利润空间和市场竞争力。对此，康耐视(COGNEX)产品经理邓辉认为，如何快速的生产出大尺寸合格晶片，将成为太阳能电池生产企业面临的重要课题。他强调说，机器视觉的关键技术在，而目前硬件日益集成化、小型化的趋势也很明显。未来，3D相机的使用在市场需求前景上被普遍看好。譬如，如何进行3D物体抓取、如何在倾斜不平的表面上进行抓取，都是非常值得研究的课题。康耐视方面提供的信息称，目前该公司4大产品线在太阳能电池生产领域都有着广泛应用，特别是In-Sight智能相机和VisiONPro视觉。例如，在拉晶工艺中使用In-Sight智能相机监控晶棒尺寸，与配合使晶棒直径更加准确，一致性更好；在晶片印刷工艺中使用专门的视觉工具检测母线和栅线的，判断是否有断裂，晶片本身是否有破损、缺角、裂痕等；在组装工序，利用PatMax算法定位晶片的位置和角度，从而使机器人可以准确快速的进行自动组装。该公司近期推出的DataMan 500是一个亮点。邓辉介绍说，DataMan 500使用了康耐视IDMax代码读取，可读取激光读码器无法读取的一维条形码，包括损坏、变形、模糊、带划痕、低高度和低对比度的编码，实现了更高的读取率。DataMan 500处理图像的速度可达到每秒1,000 帧，还可以从任意方向读取编码、数据矩阵和QR等二维代码以及同一图像中的多个编码。此外，DataMan 500还提供了多种其他优势，包括自动触发、自动聚焦以及“无读取”反馈。主机支持C型安装镜头和各种焦距选择。自动聚焦功能使用了液态镜头技术，该技术可速的应用提供操作范围灵活性。这项证的新技术已和康耐视工业读码器相集成，快速可靠且可以较低的耗电量提供较高的光学。当然。该市场另一重要玩家NI的声音也不容忽视。来自NI的声音 NI技术市场工程师汤敏在接受本刊采访时就表示，太阳能电池板生产流程中涉及各种检查和，包括兼容性、太阳能面板的机器视觉检查、以及各种机械和电子方面的验证和认证，例如热循环、电连接器、机械影响、疲劳和超声无损检测等。对于生产商而言的挑战就是在短时间内出集成各种项目的自动化。比如，在完成光伏电池面板装配之后，必须进行I-V特性，对每个模块的功率输出进行验证，确保每个电池能够输出预定的功率。而进行这些是比较复杂的，因为人员必须照每个面板上的已知光量，从而能够同时确定面板的电压和电流。过去，人员通过箱式仪器手动使用多个顺序完成这程，不但步骤复杂，而且测得的I-V特性曲线点数很少，测量精度低。因此，业界需要一种自动化的，以更高的精度完成I-V特性，并其吞吐量。 NI技术市场工程师方慧敏补充说，NI的视觉方案中包含了适合不同的丰富的硬件平台以及高性能的图形化视觉处理。例如，NI提供了可用于复杂生产的嵌入式视觉，支持基于红外视觉的光伏温度检测等。此外，光伏生产线还涉及兼容性、I-V曲线、超声无损检测等多种检测，NI完善的测量和自动化平台在统一的下，提供了完整的解决方案。此前，西班的光伏太阳能电池板制造商之一的Silikon Renewable Energy就将NI产品应用到了整个生产流程中，除了在硅提纯中采集硅粒子的图像并进行远程分析外，还涉及面板制造、验证与安装等流程。机器视觉的关键所在 “取像、图像处理和运动是机器视觉的关键技术所在。”凌华科技()有限公司应用工程中心主任顾问丁辰龙对记者说，“取像主要帮助应用所需的待测物体清晰特征的高对比度图像；图像处理则帮助获取图像中待测物体的具体特征值，并进行分类或统计；而运动则保证前两种技术在实际应用中的实用性或者及时性。” 作为业内少数几家能够提供完整的从平台、图像采集、采集、高速数字IO、到运动全套工业组件的公司，凌华科技目前每年在全球有超过10个千万级别的新应用，涵盖测量、定位、检测和识别等四大类应用。但他也同时提醒业界说，尽管机器视觉市场机遇空前广大，但在市场成熟度依然不高的前提下，行业的分工和细化不够，造成整体利润链的分配不合理或者竞争的无序；其次，行业人才积累和储备不够，鱼龙混杂，技术人员心态比较急躁，潜心研究的沉稳，往往容易造成“案例很多，但真正成功的案例并不多”的尴尬局面。