在光伏組件的生產中，“匯流帶焊接機”是把每塊電池片的引線焊接到匯流帶上的設備，而引線焊接檢測位于“匯流帶焊接機”之后，是針對“匯流帶焊接機”生產結果的閉環實現。
以往的生產實踐，因為匯流帶焊接普遍合格率高，之后的檢測部署便常常被忽視，常見的解決方式是人工肉眼檢測，人眼看板子上的180個焊點，每塊板則至少需要1分鐘。
然而低壞品率依然不是小問題。引線和匯流帶是電池板的神經系統，引線和匯流帶之間的焊接工藝，直接影響到電池片能否正常使用：如漏焊，雖概率極低，但問題最致命，出現一個點就是一起重大質量事故；少錫，會影響電池板的使用壽命，使電池板未到報廢時間前發生問題等。引線焊接不良將100%收到產品質量問題投訴，靠賠償解決將不斷為企業帶來經濟損失、人物力浪費和品牌聲譽損耗。
（電池片上的引線與匯流帶）
目前所有光伏生產工廠都在向“工業4.0”方向發展。其核心要求就是保證質量的前提下，盡可能降本，這直接關系清潔能源的電費定價。光伏生產的降本首先要求“減人”，就是機器代人；其次是追溯，任何質量問題必須要能追溯到相應的生產環節。其中引線焊接作為最關鍵的“匯流”工藝，是必須要實時全檢且留存“工藝數據”的。
近日，維視智造研發團隊再次發布光伏行業機器視覺新成果——匯流帶“引線焊接質量”檢測解決方案，該方案可保證在“0漏檢”的前提下，使“誤檢率”低至0.01%。
首先，維視團隊深度優化了一套專用光學成像方案，使焊錫部分的特征均清晰可見，焊錫特征最大化，最終成像效果OK、少錫、漏焊特征清晰明顯，相機拼圖可保證每個單元中心是錫絲的中心，圖像上不會出現非檢錫絲。
（引線尺寸檢測） （少錫） （漏焊）
其次，基于該項目檢測的特征隨機多樣、干擾因素繁雜的痛點，采用了“傳統算法+深度學習+深度學習”的三嵌套方式進行方案實施，即：
（1）采用通用傳統算法獲取焊點粗略所在位置，準確率100%；
（2）基于粗定位坐標系，再使用深度學習定位引線位置；
（3）基于深度學習算法檢測焊點是否合格，使用最嚴檢測標準，確保“0漏檢”，允許10%左右的“誤檢率”；
（4）根據上一步的“誤檢數據”，訓練深度學習過濾模型，進行“過檢”過濾。最終實現“0漏檢”的前提下，“誤檢率”控制在0.01%以下。
（粗定位——深度學習“精”定位——深度學習&深度學習過濾嵌套）
除達到2秒1板，誤檢極低的技術突破之外，面對各產線新舊不同的機器設備、產品、廠內環境，此套解決方案更具有簡單易部署、兼容性強的特點，將進一步為廠商的設備升級、產線提效增速。
維視智造20余年來，一直專注于機器視覺產品和解決方案的研發、應用，如今針對具體行業已搭建了專門的研發團隊，深入其中為產業鏈上各層級的廠商提供前沿、專業、系統、定制化、高性價比的技術支持。做大浪淘沙中的洞見者，維視將攜手每一位客戶，共赴智造時代。
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