寧夏el檢測儀價格

發(fā)光成像方法為太陽電池缺點檢測提供了一種非常好的解決方案，這種檢測技術使用方便，類似的二維化面檢測。本文討論的是光致發(fā)光技術在檢測晶體Si太陽電池上的應用。光致發(fā)光(photoluminescence，PL)檢測過程大致包括激光被樣品吸收、能量傳遞、光發(fā)射及CCD成像四個階段。通常利用激光作為激發(fā)光源，提供一定能量的光子，Si片中處于基態(tài)的電子在吸收這些光子后而進入激發(fā)態(tài)，處于激發(fā)態(tài)的電子屬于亞穩(wěn)態(tài)，在短時間內(nèi)會回到基態(tài)，并發(fā)出以1150 nm的紅外光為波峰的熒光。利用冷卻的照相機鏡頭進行感光，將圖像通過計算機顯示出來。發(fā)光的強度與本位置的非平衡少數(shù)載流子的密度成正比，而缺點處會成為少數(shù)載流子的強復合中心，因此該區(qū)域的少數(shù)載流子密度變小導致熒光效應減弱，在圖像上表現(xiàn)出來就成為暗色的點、線，或一定的區(qū)域，而在電池片內(nèi)復合較少的區(qū)域則表現(xiàn)為比較亮的區(qū)域。因此，通過觀察光致發(fā)光成像能夠判斷Si片或電池片是否存在缺點。上海歐普泰科技創(chuàng)業(yè)股份有限公司為您提供檢測，有需要可以聯(lián)系我司哦！寧夏el檢測儀價格

上海歐普泰科技創(chuàng)業(yè)股份有限公司，在太陽能電池片生產(chǎn)中，EL檢測儀可以應用于太陽能電池片分機來識別機器視覺系統(tǒng)不容易識別的內(nèi)部缺點，如黑心、黑斑、斷柵、隱裂、碎片等缺點。在電池片、硅片的分選中，普通的缺點、顏色可通過機器視覺系統(tǒng)進行識別判斷，但對于一些內(nèi)部缺點系統(tǒng)不易識別或容易漏檢，這樣就導致分選設備誤判或漏判分選效率不高。目前的EL檢測儀技術可實現(xiàn)電池片正、反缺點、顏色、內(nèi)部缺點進行識別判斷分選，檢測速度達到國際同類水平，檢測效率大幅提高。天津視覺檢測系統(tǒng)廠家上海歐普泰科技創(chuàng)業(yè)股份有限公司為您提供檢測，有想法可以來我司咨詢！

光伏背板檢測內(nèi)容包括物理性能(拉伸強度、伸長率、收縮率);絕緣阻隔性能(局部放電、擊穿電壓、水分透過率);耐候性能(紫外老化、濕熱老化);粘結性能(和背板的剝離強度);交聯(lián)度(EVA之間的粘接強度)。EVA雖然對PET基材和EVA膠膜粘合性好，但對PET保護差、抗紫外性能差。PE膜也會有同樣的問題。在電池組件中硅片的空隙中，紫外線通過EVA直接照在背板上，如果是PE或EVA下面直接PET，背板整體抗紫外老化的能力就會降低很多，進而導致鼓包、變黃的問題，并終導致光伏組件失效。背板發(fā)展趨勢向是具備高可靠性、輕量化、分布式光伏配套性能、價格更低化等特點的方向發(fā)展。

光伏組件熱斑的形成主要由兩個內(nèi)在因素構成，即內(nèi)阻和電池片自身暗電流。光伏組件是光伏電站發(fā)電的元器件，為了光伏電站發(fā)電量正常運行，需要對光伏電站元器件組件進行檢查和維護。光伏組件常見的問題有：熱斑、隱裂和功率衰減。由于這些質(zhì)量問題隱藏在電池板內(nèi)部，或光伏電站運營一段時間后才發(fā)生，在電池板進場驗收時難以識別，需借助專業(yè)設備進行光伏組件檢測。光伏組件熱斑是指組件在陽光照射下，由于部分電池片受到遮擋無法工作，使得被遮蓋的部分升溫遠遠大于未被遮蓋部分，致使溫度過高出現(xiàn)燒壞的暗斑。檢測，就選上海歐普泰科技創(chuàng)業(yè)股份有限公司，用戶的信賴之選，歡迎您的來電！

近幾年，晶硅組件廠家為了降低成本，晶硅組件越做越薄，從而降低了電池片防止機械破壞的能力，從而導致了在運輸和安裝過程中組件隱裂的產(chǎn)生，下面讓我們詳細的了解下組件的隱裂。什么是光伏組件隱裂？隱裂是指電池片（組件）受到較大的機械或熱應力時，可能在電池單元產(chǎn)生肉眼不易察覺的隱性裂紋。根據(jù)電池片隱裂的形狀，可分為5類：樹狀裂紋、綜合型裂紋、斜裂紋、平行于主柵線、垂直于柵線和貫穿整個電池片的裂紋。電池片產(chǎn)生的電流要依靠“表面的主柵線及垂直于主柵線的細柵線”搜集和導出。當隱裂導致細柵線斷裂時，細柵線無法將收集的電流輸送到主柵線，將會導致電池片部分甚至全部失效。檢測，就選上海歐普泰科技創(chuàng)業(yè)股份有限公司，用戶的信賴之選，有需要可以聯(lián)系我司哦！寧夏pl檢測系統(tǒng)廠家

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表面缺點檢測方法主要有基于電致發(fā)光影像技術的瑕疵檢測,基于傅立葉重構技術的缺點檢測,基于灰度共生矩陣的紋理分割的缺點檢測,基于矩陣恢復的缺點檢測,其中矩陣恢復算法是實現(xiàn)缺點檢測的關鍵。矩陣恢復算法主要是利用矩陣分解技術將圖像矩陣進行變換,得到?jīng)]有缺點的低秩矩陣圖像和有缺點的稀疏矩陣圖像。首先,利用核范數(shù)和1范數(shù)來近似矩陣的秩和零范數(shù),將非確定多項式問題轉(zhuǎn)化成凸優(yōu)化問題；然后,通過加速梯度逼近算法和非精確拉格朗日乘子法的求解,得到小化核范數(shù)和1范數(shù)的分解矩陣,對應為低秩矩陣和稀疏矩陣；再將分解后的稀疏矩陣進行逆變換,得到有缺點的電池片圖像,從而實現(xiàn)缺點檢測。寧夏el檢測儀價格