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诺威特 窦军:神经网络技术在光伏组件EL缺陷检测中的应用

2017-11-7 14:06| 发布者: eaven| 查看: 961| 评论: 0|来自: testpv

摘要: 光伏组件制造过程中的缺陷检测涵盖的数据量庞大,对于质量和工艺管理的重要性高,技术难度较大。目前绝大部分的制厂还是通过传统的人工判断来进行缺陷的检查和分类,但是因为人工检查的一致性、准确性、效率性较低、 ...

      2017 13thCSPV大会 – 中国光伏绿色智能制造论坛演讲嘉宾:窦军
姓名:窦军
 
单位:苏州诺威特测控科技有限公司
 
职务:事业部总经理
 
201713thCSPV大会 – 中国光伏绿色智能制造论坛演讲主题:
神经网络技术在光伏组件EL缺陷检测中的应用
 
报告摘要
 
      光伏组件制造过程中的缺陷检测涵盖的数据量庞大,对于质量和工艺管理的重要性高,技术难度较大。目前绝大部分的制厂还是通过传统的人工判断来进行缺陷的检查和分类,但是因为人工检查的一致性、准确性、效率性较低、误判错判等问题,不利于质量提升和现代化智能制造的发展。利用人工智能“神经网络”技术可以彻底解决这一难题,通过对缺陷的定义,机器的深度学习后可准确的进行缺陷的识别,准确率可以达到99.94%以上;具有识别速度快、准确率高、智能化程度高、集成方便、节约制造成本等优点。在光伏制造的识别判断制程如EL检测、标签判断、外观检查等环节具有广阔的应用,可真正实现智能制造。
 
嘉宾介绍
 
       窦军 苏州诺威特测控科技有限公司 事业部总经理
       现任苏州诺威特测控科技有限公司副总经理,新能源光伏事业部总经理。超过12年的光伏和电子行业工作经验,负责诺威特公司光伏测试,光伏智能制造项目的开发、运营和管理。目前带领团队进行组件制程的EL检测和外观检测的无人化智能检测系统集成和方案优化,该项目目前属于比较前沿性的技术领域,可以提高工厂的运行效率和判断准确性,提升产品良品率,并能有效的降低人力管理成本。
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