光伏玻璃在线检测技术与应用

2021-06-07

光伏玻璃又称“太阳能光伏玻璃”或“超白光伏玻璃”，主要应用于单多晶硅太阳能电池组件、光伏系统、薄膜太阳能组件、太阳能热水器等领域，是太阳能模组中的关键部件。光伏玻璃的生产过程包含压延、裁切、磨边、镀膜、钢化等工艺段，常见缺陷可分为原料缺陷（气泡、结石、析晶等）和加工缺陷（崩边、崩角、划伤、洁度），为了保证透光率、强度、安全性等要求，光伏玻璃在出厂前需要进行缺陷检测，防止不良品流入组件生产环节造成资源损失。

光伏玻璃出厂检验方式可分为人工检验和设备检验两类。目前大部分生产厂家的采用人工检验方式，随着人工成本的逐年增加，同时人工操作不能保证判定规则的一致性和长期工作的稳定性，越来越多的生产商开始尝试设备检测方案；

在实际使用中，评价检测设备的主要性能指标包含漏检率、误检率和工作稳定性三方面，其中漏检率指标主要控制不良品流入后道工序的比例，常见的设备漏检率指标应达到1%；误检率指标主要控制合格品判定成不良品回收的比例，常见的设备误检率指标应达到1%。工作稳定性主要指标包含稳定工作时间和故障恢复时间，为了满足生产需求，设备稳定工作时间应达到2000h以上，平均故障恢复时间应小于2h。

光伏玻璃在检测设备主要采用机器视觉技术，通过分析玻璃运行中拍摄到的图像，判断和识别缺陷的类型、尺寸等信息。本文主要介绍两种常用的光伏玻璃在线检测技术，结合应用经验提出一些有待改进的问题和未来技术发展方向。

1. 边角检测设备工作原理

光伏玻璃在线边角检测设备能够检测玻璃磨边区域的崩边、崩角、漏底、焦边、直角等缺陷，系统结构如图1.1所示，主要包含以下几部分：

(1) 支撑结构：包括底部支架、横向运动模组、护罩和指示灯，主要功能是支撑、保护检测模组，横向运动模组允许玻璃宽度变化时将检测模组进行横向位置调整，指示灯用于提示设备工作状态和产品检测结果；

(2) 检测模组：包括相机、镜头、光源，相机常用配置为工业用黑白面阵130万像素分辨率，能够支持成像像素精度高于0.05mm/Pixel，光源常用配置为白色条形光。检测模组主要功能是对玻璃边角位置成像，相机扫描玻璃边部位置并将图像上传至工控机；

(3) 电控柜：包括工控机、电源控制模块、UPS和显示器，主要功能是控制检测模组工作状态，分析处理图像并显示结果。

图1.1 光伏玻璃在线边角检测设备结构

检测模组是在线边角检测设备的关键部件，为了满足成像质量要求，内部光源和相机需要按照固定方式安装，如图1.2所示，由于正常的磨边区域是粗糙面，部分光线经过漫反射能够被相机接收，当磨边区域出现崩边、崩角、漏底等缺陷时，会改变该区域的反射系数，相机接收到的光线变化导致图像对应区域灰度值变化，效果如图1.3所示，通过分析灰度即可判断该区域是否存在缺陷。

图1.2 边角检测模组结构

图1.3 边角检测模组成像效果

2. 表面检测设备工作原理

光伏玻璃在线表面检测设备能够检测玻璃表面区域的气泡（开口、闭口）、结石、杂物、划伤、洁度等缺陷，系统结构如图2.1所示，主要包含以下几部分：

(1) 支撑结构：包括两侧立柱、上部横梁、下部支撑梁和指示灯，主要功能是支撑、保护光源和相机，指示灯用于提示设备工作状态和产品检测结果；

(2) 相机模组：包括相机、镜头和调节机构，相机常用配置为工业用黑白线阵4k或8k分辨率，能够支持成像像素精度高于0.1mm/Pixel；

(3) 光源模组：包括透射光源、反射光源和调节机构，光源常用配置为白色频闪条形光，能够支持高于30KHz的切换频率；

(4) 电控柜：包括工控机、电源控制模块、UPS和显示器，主要功能是控制相机、光源模组工作状态，分析处理图像并显示结果。

图2.1 光伏玻璃在线表面检测设备结构

在线表面检测设备的关键部件是相机和光源模组，透射光源主要用于检测气泡、结石、划伤等缺陷，主要成像原理如图2.2所示，透射光源发出的光线可以通过玻璃表面正常区域被相机接收，当表面出现结石等瑕疵时，光线被遮挡不能通过，从而在图像中出现低灰度区域，效果如图2.3所示；反射光源主要用于检测上表面缺陷，如开口泡、上表面划伤等，主要成像原理如图2.4所示，反射光源发出的光线在玻璃上表面正常区域通过镜面反射被相机接收，当上表面出现破损时，光线被散射，从而在图像中出现灰度变化，效果如图2.5所示，通过分析灰度即可判断该区域是否存在缺陷。

图2.2 表面透射光源成像原理

图2.3 表面透射光源成像效果

图2.4 表面反射光源成像原理

图2.5 表面反射光源成像效果

3. 光伏玻璃检测设备常见问题及改进方向

3.1 设备对于生产环境的适应性

由于光伏玻璃生产车间大部分工艺段对环境灰尘、温度、湿度、腐蚀性气体、玻璃定位要求不高，应用检测设备后，玻璃边缘的挂水和表面的吸附物容易造成误检，腐蚀性气体、玻璃偏斜更是会损坏检测器件。该问题一方面需要设备开发商提高对于环境的抗干扰能力，通过图像处理方法降低误检率；另一方面也需要玻璃生产商对设备进行必要保护，如加装定位靠筒，将设备安装在检测房等。

3.2 缺陷检测自主学习功能

光伏玻璃的缺陷类型多样、形态复杂，很难用简单的规则实现类型的判定，现有设备通常使用基于数据库训练的方式制定分类规则，该方法需要的样本量大，数据库建立时间也较长，而且当出现数据库中不存在的缺陷形态时，判断正确率很低。如何提高设备自主学习能力，减少训练过程中的人工干预，真正实现自动化检测，也是设备开发商需要思考和解决的问题。

3.3 基于大数据和物联网的质量管理系统

随着检测设备的不断推广，更多的缺陷信息（时间、类型、位置、尺寸、形态）将汇总成大数据系统，实现工艺、生产、质量管理的闭环，通过物联网和手机终端实时监控生产质量，能够时间发现、处理质量问题，大数据技术和物联网技术必将成为智能化车间的发展趋势。

4. 结论

在光伏玻璃生产中，使用在线检测设备替代人工是智能化生产的必然发展趋势。现有的技术已经解决了在线检测的关键问题，后续在提高适应能力、自主学习能力、大数据处理能力、物联网接入能力的基础上，检测设备能够给生产带来更高的价值。

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