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电位诱发衰减效应是电池组件长期在高电压作用下，使玻璃、封装材料之间存在漏电流，大量电荷狙击在电池片表面，使得电池表面的钝化效果恶化，导致组件性能低于设计标准。PID现象严重时，会引起一块组件功率衰减50%以上，从而影响整个组串的功率输出。一是系统设计原因：光伏电站的防雷接地是通过将方阵边缘的组件边框接地实现的，这就造成在单个组件和边框之间形成偏压，组件所处偏压越高则发生PID现象越严重。对于P型晶硅组件，通过有变压器的逆变器负极接地，消除组件边框相对于电池片的正向偏压会有效的预防PID现象的发生，但逆变器负极接地会增加相应的系统建设成本;二是光伏组件原因：高温、高湿的外界环境使得电池片和接地边框之间形成漏电流，封装材料、背板、玻璃和边框之间形成了漏电流通道。通过使用改变绝缘胶膜乙烯醋酸乙烯酯(EVA)是实现组件抗PID的方式之一，在使用不同EVA封装胶膜条件下，组件的抗PID性能会存在差异。三是电池片原因：电池片方块电阻的均匀性、减反射层的厚度和折射率等对PID性能都有着不同的影响。上述引起PID现象的三方面中，由在光伏系统中的组件边框与组件内部的电势差而引起的组件PID现象被行业所公认。检测，就选上海欧普泰科技创业股份有限公司，让您满意，欢迎新老客户来电！江苏AI检测设备

光伏组件是光伏电站发电的元器件，为了光伏电站发电量正常运行，需要对光伏电站元器件组件进行检查和维护。光伏组件常见的问题有：热斑、隐裂和功率衰减。由于这些质量问题隐藏在电池板内部，或光伏电站运营一段时间后才发生，在电池板进场验收时难以识别，需借助专业设备进行光伏组件检测。 当下,人工智能和大数据已经发展到爆发增长的阶段,作为5G的新生元年,AI、IoT、VR/AR等技术已经开始多元化的场景应用。其中,作为人工智能的三要素之一的重要产业——AI数据服务,是人工智能是否能实现产业化落地的关键。上海人工智能检测仪器价格上海欧普泰科技创业股份有限公司致力于提供检测，有想法的不要错过哦！

光伏组件在出厂前会进行EL成像检测，所使用的仪器为EL检测仪。该仪器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。EL检测仪能够检测光伏电池组件有无隐裂、碎片、虚焊、断栅及不同转换效率单片电池异常现象。隐裂是指电池片中出现细小裂纹，电池片的隐裂会加速电池片功率衰减，影响组件的正常使用寿命，同时电池片的隐裂会在机械载荷下扩大，有可能导致开路性破坏，隐裂还可能会导致热斑效应。隐裂的产生是由于多方面原因共同作用造成的，组件受力不均匀，或在运输、倒运过程中剧烈的抖动都有可能造成电池片的隐裂。

根据电池片隐裂的形状，可分为5类：树状裂纹、综合型裂纹、斜裂纹、平行于主栅线、垂直于栅线和贯穿整个电池片的裂纹。电池片产生的电流要依靠“表面的主栅线及垂直于主栅线的细栅线”搜集和导出。当隐裂导致细栅线断裂时，细栅线无法将收集的电流输送到主栅线，将会导致电池片部分甚至全部失效。近几年，晶硅组件厂家为了降低成本，晶硅组件越做越薄，从而降低了电池片防止机械破坏的能力，从而导致了在运输和安装过程中组件隐裂的产生，下面让我们详细的了解下组件的隐裂。什么是光伏组件隐裂？隐裂是指电池片（组件）受到较大的机械或热应力时，可能在电池单元产生肉眼不易察觉的隐性裂纹。检测，就选上海欧普泰科技创业股份有限公司，欢迎客户来电！

机器视觉检测的研究和应用范围涵盖了工业、农业、医药、、交通和安全等国民经济的各个领域，基于机器视觉的产品表面质量检测在现代自动化生产中得到了越来越多的重视和应用。机器视觉表面检测比较复杂，涉及众多学科和理论，机器视觉是对人类视觉的模拟，但是目前对人的视觉机制尚不清楚，尽管每一个正常人都是“视觉**”，但难以用计算机表达自己的视觉过程，因此构建机器视觉检测还要进一步通过研究生物视觉机理来完善，使检测进一步向自动化和智能化方向发展。检测，就选上海欧普泰科技创业股份有限公司，用户的信赖之选，欢迎新老客户来电！上海人工智能检测仪器价格

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表面缺点检测方法主要有基于电致发光影像技术的瑕疵检测,基于傅立叶重构技术的缺点检测,基于灰度共生矩阵的纹理分割的缺点检测,基于矩阵恢复的缺点检测,其中矩阵恢复算法是实现缺点检测的关键。矩阵恢复算法主要是利用矩阵分解技术将图像矩阵进行变换,得到没有缺点的低秩矩阵图像和有缺点的稀疏矩阵图像。首先,利用核范数和1范数来近似矩阵的秩和零范数,将非确定多项式问题转化成凸优化问题；然后,通过加速梯度逼近算法和非精确拉格朗日乘子法的求解,得到小化核范数和1范数的分解矩阵,对应为低秩矩阵和稀疏矩阵；再将分解后的稀疏矩阵进行逆变换,得到有缺点的电池片图像,从而实现缺点检测。江苏AI检测设备

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