In-Sight 3900 시리즈
In-Sight 3900은 고처리량 생산 라인을 위해 구축된 고속 AI 머신 비전 시스템, 고해상도 이미지 및 고급 검사를 처리하기 위한 강력한 컴퓨팅 및 임베디드 AI를 갖추고 있습니다.
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태양 전지판의 수명은 25~30년이므로 사소한 결함도 성능이 조금이라도 저하되면 시간이 지남에 따라 비용이 많이 들 수 있습니다. 기존의 검사 방법은 종종 허용 가능한 질감 변형을 긁힘, 균열, 기포 또는 접촉 오류와 같은 실제 결함으로 오인합니다. Cognex 검사 시스템은 정상적인 외관 변화를 무시하면서 태양광 패널 결함을 정확하게 감지하는 AI 기반 기술로 이러한 문제를 해결합니다.
열악한 야외 조건에서 수십 년 동안 안정적으로 작동해야 하는 태양광 패널을 제조할 때는 모든 결함이 중요합니다. 긁힘, 균열, 기포, 내포물 또는 접촉 형성 오류 등 태양광 전지의 작은 결함이라도 패널이 태양광을 전기로 변환하는 효율성을 직접적으로 감소시킵니다. 또는 브랜드 평판은 물론 수천 건의 전력 생산 손실로 인한 조기 고장을 초래합니다.
문제는 웨이퍼 처리에서 최종 모듈 어셈블리에 이르기까지 전체 제조 공정에 걸쳐 확장됩니다. 고품질의 신뢰할 수 있는 태양광 패널을 보장하기 위해 제조업체는 다음을 수행해야 합니다.
또한 유리 및 적층 품질 관리는 장기적인 내구성을 위해 중요해지고, 셀 정렬 검증은 패널의 작동 수명 전반에 걸쳐 최적의 전기 성능을 보장합니다.
감지가 매우 중요한 이유는, 결함이 있는 단일 셀이 전체 패널의 출력에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 주요 자본 투자를 나타내는 태양광 설비를 통해 효율성 검증은 단순히 사양을 충족하는 것이 아니라 수십 년 동안 고객의 투자 수익을 보호하는 것입니다. 이러한 까다로운 품질 요구 사항은 즉각적인 성능과 장기적인 신뢰성을 위해 종합 태양열 패널 검사를 필수적으로 만듭니다.
기존 머신 비전 시스템은 종종 태양광 셀의 결함을 감지하는 고유한 문제로 어려움을 겪습니다. 이는 태양 전지가 성능에 전혀 영향을 미치지 않고 시각적 질감과 음영이 크게 다를 수 있기 때문입니다. 이는 규칙 기반 시스템을 혼란에 빠뜨려 완벽하게 양호한 전지를 거부하는 종류의 변형입니다.
표준 검사 시스템의 기능을 넘어서는 기타 주요 과제:
수동 검사는 종종 생산 병목 현상을 일으키며 작업자와 교대조 간에 일관성을 유지할 수 없습니다. 기존 머신 비전도 한계를 보입니다. 수용 가능한 변형을 허용하면서 수많은 결함 가능성에 대한 규칙을 프로그래밍하는 것은 매우 어렵고 시간이 많이 걸리기 때문입니다. 복잡한 표면 텍스처와 다양한 결함 유형이 결합되어, 기존 방법이 일상적으로 중요한 결함을 놓치거나 과도한 잘못된 양호 판정을 내려 생산 흐름을 방해하는 검사 환경이 만들어집니다.
Cognex 비전 소프트웨어는 광범위한 허용 가능한 태양광 셀 외관을 나타내는 종합 데이터 세트에 대해 AI 기반 도구를 훈련시켜 태양열 패널 검사를 간소화합니다. 이 기술은 성능에 영향을 미치지 않는 배경 질감과 색상 변화를 무시하는 동시에 셀의 모양이나 위치에 관계없이 미묘한 결함도 정확하게 식별하는 방법을 학습합니다.
태양광 패널 제조에서 AI 검사를 필수로 만드는 주요 기능:
이 기술은 잉곳 형성 및 웨이퍼 가공에서 광전지 셀 제조 및 최종 모듈 어셈블리에 이르기까지 전체 제조 공정에서 탁월한 성능을 발휘합니다. AI 기반 시스템은 대량 생산에 필요한 속도를 유지하면서 버스 바 품질 검사, 코팅 품질 검증 및 셀 정렬 프로세스에 필요한 정밀도를 제공합니다.
또한 Cognex는 셀프 서비스 및 안내 도움말 리소스와 필요한 지원을 제공하는 글로벌 전문가를 통해 태양열 패널 검사가 원활하게 실행되도록 하는 데 필요한 지원을 제공합니다.