7月23日，浙江正泰新能源與阿里云ET工業(yè)大腦合作的AI質檢已經可以實現(xiàn)單、多晶電池片EL缺陷的毫秒級自動判定，識別隱裂、黑斑等20余種瑕疵，相比人工檢測速度提升2倍以上。

　　浙江正泰新能源是國內規(guī)模最大的民營光伏發(fā)電投資企業(yè)，并在全球如泰國、西班牙、印度、羅馬尼亞等國家建設了光伏發(fā)電站，年產能可達2500兆瓦。

　　而如今，市場對電池片質量的要求不斷提高，實現(xiàn)電池片全檢、提高質檢水平的訴求就顯得尤為重要。

　　一塊標準電池片只有0.18-0.2mm厚，必須依靠紅外線掃描，確定特定形狀才能確實為瑕疵片。

　　AI質檢 VS 人工質檢

　　傳統(tǒng)人工質檢需要工人時刻盯著機器屏幕，從紅外線掃描圖中發(fā)現(xiàn)電池片EL缺陷，速度大約保持在2秒一張。如果一張電池片的瑕疵難以判斷，可能還要再花上幾秒思考，一天最多看1-2萬張電池片。一個新工人還要學習1-2個月才能熟練上手。

　　阿里云ET工業(yè)大腦發(fā)布AI視覺產品“見遠“，集中學習了40000多張樣片，將圖像轉換為機器能讀懂的二進制語言，從而能讓質檢機器實時、自動判斷電池片的缺陷，大幅節(jié)省人力，提高產品生產效率及精度穩(wěn)定性效果。

　　值得一提的是，“見遠”的識別準確度已達95%。

　　正泰新能源副總裁黃海燕

　　“這是光伏行業(yè)首次實現(xiàn)單多晶電池片的自動檢測，目前AI質檢的速度、準確度已經超過預期，正在推廣到其他產線。未來，這一套質檢方法還將用于組件生產。”

　　阿里巴巴機器智能實驗室副主任、視覺計算團隊負責人華先勝

　　目前“見遠”已經應用在電池片瑕疵檢測、蠶絲瑕疵、道路裂縫檢測、垃圾分類、智能養(yǎng)殖等多個領域。

　　除此之外，“見遠”還能被應用到更多其他領域。例如，可通過列車底部/側面照片，自動檢測列車是否有故障。除車輛外，在橋梁、路面檢測中“見遠”顯得更為重要。它能夠通過無人機搭載的高清攝像頭，實時發(fā)現(xiàn)橋梁存在的外觀病害，如構件變形、裂縫、滲水等。即使是一個頭發(fā)絲粗細的裂縫，都可以發(fā)現(xiàn)。而在之前，大多都是通過肉眼完成，漏檢率高、速度慢。

　　阿里云一直致力推動產業(yè)AI的落地，并且擁有從底層硬件基礎設施到行業(yè)解決方案的豐富人工智能產品家族，是國內最全的人工智能解決方案商。ET工業(yè)大腦已經幫助工業(yè)制造企業(yè)創(chuàng)造利潤數(shù)十億元。