服务热线: 4000-222-035    市场专线: 18913500435
 
 
 
产品中心 Products
 联系我们 
  • 市场专线:18913500435
  • 客服热线:4000-222-035
  • 邮箱:info@novtec.com.cn
  •  
  •  
  •  
型号:
时间: 2018 - 12 - 17
对组件EL和外观AOI进行有效的判别,特别是在层压前能找出EL和AOI缺陷进行返修,能有效的降低产品损失。我们使经过别布局的高清晰的EL相机和AOI柜机进行图像采集,使用高效的人工智能图像超级处理器进行快速运算并智能判断缺陷类型,判断结果反馈到ERP或MES系统。从层压前,我们通过智能判断并标识出组件缺陷的位置,并把标识好的图片存储本地服务器系统中,返修时通过扫描组件条码即可调取出标识好缺陷的组件进行直观快速的返修。 优势特点无人值守快速准确的自动判别功能友好的人机界面内建“PEM生产配方管理”参数设定缺陷图片可视化,方便自观的组件返修生产品质数据统计 规格参数整机性能在线式 AiM4.0检测速度≤20秒/片上下料方式流水线传输缺陷判别模式人工智能自动判别人工智能超级图像处理AiSIP2.0TM样品类型单晶、多晶硅太阳能组件适用工位层压前、层压后EL测试模块EL相机像素230万,多相机上电流方式探针接触、压力可控EL缺陷类型隐裂、划伤、黑心、缺边、断栅、污物等自动判断准确率单晶≥99.90%  多晶≥98.00%自动漏检率单、多晶≤0.05%AOI测试模块...
型号:
时间: 2018 - 12 - 17
为了节约和优化组件生产效率和提升良品率,在组件生产过程中,电池串焊接工艺尤为重要,我们提出把问题发现在源头,迟早的发现缺陷并进行返修整改,有效的进行测试 管理,杜绝因电池片来料缺陷或焊接不良流入到层压环节,降低层压前返修量,降低质量损失和工时成本。在线式AIS-ONL测试模块,可依据生产流程,灵活安装在串焊机、流水线或摆串机端。对电池进行EL缺陷或AOI缺陷进行有效的自动判别,按照质量控制要求,有效的发现不良产品,并通过机械手把不良电池串旋转在返修料盒内。优势特点无人值守快速准确的版判别功能内建“PFM生产配方管理”参数设定及时发现缺陷电池,降低质量损失定制化模块和灵活的安装方式适用于串焊机、摆串机、流线线体工位生产品质数据统计规格参数整机性能在线式 AIS-ONL检测速度2秒/串碎片率≤0.05%上下料方式机械手抓取缺陷判别模式人工智能自动判别人工智能超级图像处理AiSIP2.0TM样品类型5”、6”及半片等各类型单晶、多晶电池串适用工位串焊机、摆串机工位端EL测试模块EL相机像素230万,多相机上电流方式探针接触、压力可控EL缺陷类型隐裂、划伤、黑心、缺边、断栅、污物等自动判断准确...
型号:
时间: 2018 - 12 - 17
对于制造厂智能化升级改造的需求,我们在客户现有的主流E测试仪的基础上进行人工智能自动判别的升级改造。我们提供的DCMS系统,使用“人工智能超级图像处理器AiSIP2.0™”在不改变原有EL机器硬件的情况下实时获取EL测试仪上拍摄的组件EL图片后讲行自动判别和分类,判断的结果存储在本地的数据库系统中,并通过MES系统上传判断结果和图片。该方案能在节约客户投入的情况下实现智能化判改造,通常情况下,我们升级改造只需要停机1-2小时即可完成,大大缩短了设备的停机时间。在层压前改造后,客户返修工位可以通过扫码枪从数据库中调取带有标识的缺陷组件图片,方便直观的进行返修。 规格参数工序段层压前层压后EL组件类型单晶、多晶硅太阳能组件图片要求格式;清晰度;平整度EL缺陷类型隐裂、划伤、断栅、虚焊、碎片、黑斑、脏污缺陷判断时间<1S/片返修客户端标配无分布式联控1-5台AOI测试模块(选配)外观检查缺陷类型:色差、条形码错误、方正偏移、玻璃面印痕、玻璃面脏污、异物、划伤、气泡、白斑、焊带偏移、电池片间距、电池片错位备注:升级改造的方案会根据用户的生产线、机器、质量管理要求不同而量身定制。具体解...
型号:
时间: 2017 - 11 - 22
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...
型号:
时间: 2018 - 12 - 17
利用卓越的判断准确性和高速的检测速度,依据用户的生产艺和质量管理要求,我们提供 AiC2000系列在线和离线式两种测试机 ,在线式测试模块可与生产线无缝对接 ,满足生产的在线测试速度和分类规则,离线式会造机,由上料机械手、测试模块、分注机械手组成,满足客户特殊的分选要求 。在线或离线分选机可加配AOI测试模块,进行电池片颜色和外观的测过分选。优势特点·无人值守;·快速准确的缺陷自动判别功能;·内嵌 “PFM生产配方管理”软件模块参数设定;·实现电池生产线在线自动判别和分选;·高可靠性的自动化设计和工作节拍;·生产品质数据统计;规格参数               整机性能AiC2000-ONL AiC2000-OFL  检测速度①≥2600片/小时≥2000片/小时碎片率≤0.05%上下料方式流水线自动上下料料盒手上下料缺陷判别模式人工智能自动判别人工智能超级图像处理②AiSIP2.0TM样品类型5”、6”单多晶电池片EL测试模...
Copyright ©2005 - 2020 苏州诺威特测控科技有限公司
犀牛云提供云计算服务
地址:中国江苏省苏州市吴中区吴中大道2588号第一工园 C21 栋
客服热线:4000-222-035
市场专线:18913500435
邮编:330520
5
电话
  • 18913500435
6
二维码
回到顶部