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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...
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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...
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