[云栖号案例|能源]正泰新能源云人工智能质检让瑕疵一秒钟出现

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[云栖号案例|能源]正泰新能源云人工智能质检让瑕疵一秒钟出现

导言:

正泰新能源是正泰集团旗下的一家能源解决方案提供商,集清洁能源开发、建设、运营和管理于一体。致力于光伏组件的生产和销售,光伏电站、储能、输配电、微网和多能源互补等综合能源的投资和建设。它已在全球投资建设了3500兆瓦的光伏电站和2500兆瓦的光伏组件生产能力。

正泰新能源的发展具有很强的行业代表性。一方面,光伏发电的成本正在迅速接近化石能源。一旦成本持平,凭借其在绿色发电方面的绝对优势,光伏产业将迎来市场的一个转折点。但现实依然严峻。正泰,新能源副总裁黄海燕,女士表示,目前中国光伏产业面临三大困难。首先,利润微薄,光伏企业严重依赖国家补贴。补贴政策对企业市场行为影响很大。其次,他们经常成为国家间贸易壁垒的受害者。世界上60%的硅材料、85%的硅芯片和70%的电池芯片都来自中国欧洲的“底价”和美国的“双重反税收”贸易保护政策,严重影响了中国光伏企业在国际市场上的竞争力。第三,顾客对产品质量的要求更加“严格”,间接增加了企业的生产经营成本。

只有提高自己的能力,才能从容应对外部市场环境的波动。正泰新能源多年来一直是智能制造的最佳实践者。从引进先进的自动化生产线到制造执行系统(MES)的自主开发,随着大数据、人工智能和云计算等新一代数字技术的产业化,正泰已经嗅到了新的机遇。

借助AI图像质检技术,攻克质检难题

面对新技术,正泰,新能源质检经理罗刚,表示,公司没有挑战大数据和人工智能落地场景选择的高难度,而是从复杂度相对较低、数据采集难度较小、数据质量有保证、效益明显的场景入手,以确保项目的成功率,起到示范作用。然而,对正泰,来说,电池片和组件的质量检验环节正好满足上述条件。

质量检验一直是一个耗费大量劳动、耗时长、不产生直接价值但又不可忽视的环节。在光伏行业,车间质检人员通过光电设备对产品进行检测,然后通过肉眼寻找缺陷来判断产品等级。识别每张电致发光照片通常需要2秒以上的时间。识别困难的图像需要更多的努力,即低效率和低质量。然而,为了控制劳动力成本,正泰,和多晶,的其他电池制造商一样,不得不采用抽样方法,这导致了泄漏并影响了客户满意度。正泰新能源希望利用人工智能图像技术,从人工抽样检测转变为全机检测,提高产品出厂合格率。

什么是人工智能图像质量检测?简单地说,就是把一块电池放在与电脑相连的摄像头下,电脑就会识别出产品是否有缺陷。事实上,正泰多年来一直使用这项技术来代替人工自动检测单晶细胞。然而,多晶电池的复杂性远远高于单晶。多晶每个晶粒的大小和形状都不一样。即使是当前行业中最聪明的算法也很难准确捕捉到致密晶粒中的微小缺陷。因此,当看到阿里云工业脑在光伏企业如协鑫集团和天合光能,的成功时,正泰,新能源副总裁黄海燕,女士毅然决定

事实上,人工智能质量检测的思维逻辑类似于人类质量检测者的思维逻辑,即在大脑中形成缺陷产品的记忆,并通过记忆与被检测产品的比较来判断产品的缺陷。人工智能的优点是它远远超出了人类的记忆和计算能力,并且不受外界干扰和疲劳。毫秒间可以做出判断。以下四个步骤是打开工业大脑的正确方法:

记忆植入——记忆是决策的基础。该项目的第一个任务是将记忆植入工业大脑。正泰质检部门将过去两三年收集的5万多张产品缺陷图片上传到算法服务器。这张照片涵盖了20多种缺陷,如裂缝、缺角、黑点、黑点、黑线、船形印、指纹印、暗区、烧结不良等。

智力训练——尽管大脑有记忆,但它仍处于婴儿阶段,没有判断是非的能力。因此,有必要在每张图片中明确标出不同的缺陷类型,然后输入到云计算平台,通过深度学习和图像处理技术进行算法训练。算法就像一个数学公式。同样的答案可以有多种解决方案。在电致发光设备的帮助下,智能算法可以每天以成千上万张图片的最佳方式识别产品缺陷,清楚地描述缺陷类型、缺陷长度、面积、形状等。同时进行实时报警。

在离线测试模拟环境中训练的算法需要在离线环境中测试和优化。从最初的几千到几万张照片,该算法可以通过不断向算法输入新的图片进行训练,并进一步对产品缺陷进行精细标记,从而平静地处理所有可能的产品缺陷。

在线测量——实际生产过程中的质量检测环境比离线,复杂,人工智能算法必须在实际生产线上通过测试。实际测量中出现的新问题需要反馈到算法模型中,以便更智能地改进算法,更全面地判断问题。

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最后,经过几轮在线测量,人工智能算法的识别准确率达到97%。不仅如此,从图像拍摄到数据接收和处理,再到数据上传到MES系统进行缺陷判断,最后到MES系统向机械臂发出指令抓取缺陷产品,整个过程只需要不到一秒钟,只有原来的一半,检测过程不需要人工参与。这一结果意味着,虽然质量检查效率提高了一倍,但更多的人可以腾出时间从事更有价值的工作。

多晶工业大脑积累的电池片知识正迅速被复制到单晶电池片和电池组件的质量检验环节。未来,工业大脑将在三个层面上有更大的发挥空间:跨工厂、跨价值流和跨产品。工业大脑将被复制并扩展到正泰,海宁,泰国和世界其他地方的工厂。通过对产品缺陷的分析,工业大脑可以进一步追踪产品质量的来源,识别上游的问题过程,并通过关键因素识别和参数优化来改进生产过程。

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