陽光照射在組件下，因為遮擋到了部分電池片而沒辦法工作，導致被遮蓋的部分升溫遠遠小于被遮蓋的部分，溫度過高就出現了燒壞的暗斑。這就是光伏組件熱斑。內阻與電池片自身暗電流這兩個即是光伏組件熱斑的形成的兩個內因。熱斑耐久試驗是為確定太陽電池組件承受熱斑加熱效應能力的光伏組件檢測試驗。為了表明光伏電池可以在規定的條件下長期使用，就通過恰當的時間和過程對光伏電池組件進行檢測。紅外線熱像儀可以用于熱斑檢測，紅外熱像儀可用于熱成像技術，可見熱圖顯示被測目標溫度和它的分布。檢測，就選上海歐普泰科技創業股份有限公司，用戶的信賴之選，有需要可以聯系我司哦！江西檢測儀廠家

待檢測物品的缺陷表現在圖像上，即為缺陷處的灰度值與標準圖像的差異。將缺陷圖像的灰度值同標準圖像進行比較，判斷其差值(兩幅圖灰度值的差異程度)是否超出預先設定的閾值范圍，就能判斷出待測物品有無缺陷。在實際應用中，不同產品對缺陷的定義也不一樣。一般來說，產品表面缺陷分為結構缺陷、幾何缺陷和顏色缺陷等幾種類型。常見的工件完整性檢測屬于結構缺陷檢測，尺寸規格檢測屬于幾何缺陷檢測，而印刷品質量檢測中常需要進行顏色缺陷檢測。機器視覺缺陷檢測軟件通過對目標表面圖像進行預處理，并與標準圖像對比，找到其中存在的缺陷，然后識別并判斷缺陷種類和嚴重程度，對產品進行分類分級處理。上海產品檢測上海歐普泰科技創業股份有限公司為您提供檢測，歡迎您的來電！

生產企業對產品的表面缺陷檢測非常重視，以便及時發現，從而有效控制產品質量，還可以根據檢測結果分析生產工藝中存在的某些問題，從而杜絕或減少缺陷品的產生，同時防止潛在的貿易糾份，維護企業榮譽。人工檢測是產品表面缺陷的傳統檢測方法，該方法抽檢率低、準確性不高、實時性差、效率低、勞動強度大、受人工經驗和主觀因素的影響大，而基于機器視覺的檢測方法可以很大程度上克服上述弊端。機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的傳感器自動地接收和處理一個真實物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置。

EL（Electroluminescence，電致發光）是簡單有效的檢測隱裂的方法。其檢測原理如下。電池片的部分是半導體PN結，在沒有其它激勵（例如光照、電壓、溫度）的條件下，其內部處于一個動態平衡狀態，電子和空穴的數量相對保持穩定。如果施加電壓，半導體中的內部電場將被削弱，N區的電子將會被推向P區，與P區的空穴復合（也可理解為P區的空穴被推向N區，與N區的電子復合），復合之后以光的形式輔射出去，即電致發光。當被施加正向偏壓之后，晶體硅電池就會發光，波長1100nm左右，屬于紅外波段，肉眼觀測不到。因此，在進行EL測試時，需利用CCD相機輔助捕捉這些光子，然后通過計算機處理后以圖像的形式顯示出來。給晶硅組件施加電壓后，所激發出的電子和空穴復合的數量越多，其發射出的光子也就越多，所測得的EL圖像也就越亮；如果有的區域EL圖像比較暗，說明該處產生的電子和空穴數量較少，該處存在缺點；如果有的區域完全是暗的，該處沒有發生電子和空穴的復合，也或者是所發光被其它障礙所遮擋，無法檢測到信號。檢測，就選上海歐普泰科技創業股份有限公司。

(1)根據EL測試儀原理可以知道，光伏組件中所有能引起內部電池少子壽命降低的缺點都通過EL圖像反應，例如黑心片、黑斑片等材料缺點，以及碎片、隱裂等電池缺點。黑心片和黑斑片主要跟電池制備所用的硅材料有關，有黑心片和黑斑片的電池少子壽命較低，對組件輸出功率也會有影響。電池碎片和隱裂片一般由外力造成。其中碎片一般可由肉眼看到，對組件的功率輸出有較大影響;隱裂通過肉眼難以發現，對組件功率輸出有一定影響，容易形成熱斑，可發展為碎片。(2)另外通過EL圖像明暗關系還可以反映電池或組件制備工藝缺點，例如斷柵片、暗片、黑片等。電池斷柵主要是由印刷不良或燒結時磨損造成，斷柵處不能有效收集電池載流子。暗片一般是由于電池分選不當，低效片混入正常片中，次的電池片在組件工作過程中不能充分發揮其發電能力，從而造成浪費，甚至引起組件發熱。組件中的黑片可能是由于焊接失效或電池片無功率造成，在使用過程中容易引起熱斑。(3)此外，通過EL測試還能表征組件使用過程中的失效缺點，例如二極管擊穿缺點、PID缺點等。上海歐普泰科技創業股份有限公司是一家專業提供檢測的公司，有想法的可以來電咨詢！上海el檢測系統廠家

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人工智能和機器學習領域國際的學者吳恩達曾發表過以“AI is the new electricity”為主題的演講,在其闡述AI的時候,重點強調了數據的重要性,“AI的崛起正改變著公司的競爭格局。公司的壁壘不再是算法,而是數據,讓算法利用足夠的數據,使得產品運行起來”對此,云測數據表示:隨著神經網絡、深度學習等技術的高速發展,人工智能應用層面出現爆發式增長,其推動經濟增長與時代進步的"新引擎"角色已經成為共識。人工智能產業落地的發展離不開AI數據的支撐,從智能家居到無人商店,從無人駕駛到農作物監測,數據在其中發揮著不可或缺的作用。數據越多、越精細,算法訓練后獲得的AI應用也就越智能、越好用。江西檢測儀廠家