浙江视觉检测设备

时间:2022年01月09日 来源:

上海欧普泰科技创业股份有限公司1、太阳能电池组件缺点检测(EL)全自动测试仪利用晶体硅的电致发光原理,利用辨率的CCD相机拍摄组件的近红外图像,获取并判定组件的缺点。2、具有灵敏度高、检测速度快、结果直观形象等优点,是提升光伏组件品质的关键设备;红外检测可以掌握太阳电池内部问题,为改进生产工艺提供依据,提升产品质量,可以对问题组件进行及时返修,尽可能的降低损失。3、原装进口日本TDK-LAMBDA可编程电源,从100VAC到240VAC大范围的工作输入电压,保证了工作状态稳定性;其输出电压、电流和其它各功能操作的切换和调节可通过人工和控制软件界面控制,输出精确度到千分位;其带载输出功率比较大可到760瓦,且自带过载保护,避免了误操作对电池片的损坏。4、全封闭光学系统和恒温冷却系统使测试环境保持在全暗室和恒温环境下,保证了整个系统运行的稳定性;避免了因外界杂光和温度不均造成测试成像噪点,保证了测试的直观性和准确性。5、专业PC控制软件,监控整个测试流程,并可与客户系统对接,满足不同应用需求。上海欧普泰科技创业股份有限公司是一家专业提供检测的公司,期待您的光临!浙江视觉检测设备

目前在系统应用领域的功率衰减问题,其主要原因还是组件的质量问题造成的输出功率下降,这种情况的功率衰减,是没有办法在后期应用过程中避免的,我们更多应该做的是控制生产过程中的质量,改进生产工艺,提高产品质量。另外很重要的一点,热斑效应是导致功率衰减的重要原因之一,建议组件厂商订购相关检测设备,减少导致热斑效应因素的产生。热斑可能导致整个电池组件损坏,甚至造成整个电厂的瘫痪,造成损失。因此,需要认真研究热斑形成的内外在原因,从而减小热斑形成的可能性。浙江视觉检测设备上海欧普泰科技创业股份有限公司检测服务值得放心。

光伏电池产业链为硅料、硅片、电池片、组件、系统五个环节,根据CPIA(中国光伏行业协会)数据,2018年我国多晶硅、硅片、电池片、组件有效产能分别达116.1GW、146.4GW、128.1GW、130.1GW,产量分别为77.7GW、109.2GW、87.2GW、85.7GW(其中多晶硅产能和产量分别为38.7万吨和25.9万吨,折算成GW),我国硅料、硅片、电池片、组件产量占全球总产量的比重分别为58%、90%、73%、72%,是全球比较大的光伏生产国。2010-2018年,我国电池片、硅片、组件产量分别增加了近8倍、10倍和8倍之多。2019年,尽管在政策调整下,我国光伏应用市场有所下滑,但受益于海外市场增长,我国光伏各环节产业规模依旧保持快速增长势头。截至2019年底,我国多晶硅产能达到46.2万吨,同比增长19.4%,产量约34.2万吨,同比增长32.0%;硅片产量134.6GW,同比增长25.7%;电池片产量108.6GW,同比增长27.7%;组件产量98.6GW,同比增长17.0%。随着传统化石能源的日益减少,可再生能源的消耗比重逐年增加,光伏发电的比重更是增加迅速。根据规划预测,到2050年中国的光伏装机达到2000GW,年发电量达2600TWh,占全国总发电量的26%。我国光伏业仍处于成长期,未来发展空间大。

EL照片中黑心片是反映在通电情况下电池片中心一圈呈现黑域,该部分没有发出1150nm的红外光,故红外相片中反映出黑心,此类发光现象和硅衬底少数载流子浓度有关。这种电池片中心部位的电阻率偏高。EL检测仪,又称太阳能组件电致发光缺点检测仪,是跟据硅材料的电致发光原理对组件进行缺点检测及生产工艺监控的测试设备。给晶体硅电池组件正向通入1-1.5倍Isc的电流后硅片会发出1000-1100nm的红外光,测试仪下方的摄像头可以捕捉到这个波长的光并成像于电脑上。因为通电发的光与PN结中离子浓度有很大的关系,因此可以根据图像来判断硅片内部的状况。检测,就选上海欧普泰科技创业股份有限公司,让您满意,有想法可以来我司咨询!

说到表面缺陷我们就能联想到产品的质量问题,任何产品在生产过程中都会出现一些表面局部不匀称的区域,例如金属表面中的划痕、斑点、等等,这些缺陷除了会影响产品的美观度,还会影响产品的质量问题,给用户带来很不好的体验,因此很多制造厂商企业针对这些缺陷问题是十分的重视。人工检测是产品表面缺陷的传统检测方法,该方法抽检率低、准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大、受人工经验和主观因素的影响大,而基于机器视觉的检测方法可以很大程度上克服上述弊端。检测,就选上海欧普泰科技创业股份有限公司,让您满意,欢迎您的来电!浙江视觉检测设备

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生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视,以便及时发现,从而有效控制产品质量,还可以根据检测结果分析生产工艺中存在的某些问题,从而杜绝或减少缺陷品的产生,同时防止潜在的贸易纠份,维护企业荣誉。人工检测是产品表面缺陷的传统检测方法,该方法抽检率低、准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大、受人工经验和主观因素的影响大,而基于机器视觉的检测方法可以很大程度上克服上述弊端。机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像。浙江视觉检测设备

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