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发光成像方法为太阳电池缺点检测提供了一种非常好的解决方案，这种检测技术使用方便，类似的二维化面检测。本文讨论的是光致发光技术在检测晶体Si太阳电池上的应用。光致发光(photoluminescence，PL)检测过程大致包括激光被样品吸收、能量传递、光发射及CCD成像四个阶段。通常利用激光作为激发光源，提供一定能量的光子，Si片中处于基态的电子在吸收这些光子后而进入激发态，处于激发态的电子属于亚稳态，在短时间内会回到基态，并发出以1150 nm的红外光为波峰的荧光。利用冷却的照相机镜头进行感光，将图像通过计算机显示出来。发光的强度与本位置的非平衡少数载流子的密度成正比，而缺点处会成为少数载流子的强复合中心，因此该区域的少数载流子密度变小导致荧光效应减弱，在图像上表现出来就成为暗色的点、线，或一定的区域，而在电池片内复合较少的区域则表现为比较亮的区域。因此，通过观察光致发光成像能够判断Si片或电池片是否存在缺点。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，有想法可以来我司咨询！山东人工智能检测仪器

太阳能的光伏发电系统是由非常多的部件组成的，这其中包括太阳能的电池、电池的充和放电的控制器，计算机的监控设备和蓄电池以及一些辅助的设备。太阳能的光伏发电的原理主要是利用阳光的照射，在阳光照射太阳能电池的表面的时候，太阳光中的光子就会被太阳能电池的硅材料吸收，这样光子的能量就会通过硅原子使得太阳能电池内的电子发生变化。在太阳能电池与外部的电路相连接的时候，就是产生一定的输出功率，这个过程就是一个光能转化为电能的过程。太阳能电池连接着蓄电的电池组，这样就可以将光能转化为电能的能源储存起来。进而通过电能的输送装置输送到电网中，以便人们使用。陕西pl检测仪检测，就选上海欧普泰科技创业股份有限公司，用户的信赖之选。

由于前几年市场供不应求使得部分企业加大扩产，加上部分落后产能未能有效退出，两种因素叠加，在市场增速放缓的情况下，行业将面临关键转折点。而通过此次转折、行业整合后，光伏产业有望逐步实现高质量发展。就中国而言，新能源行业作为新经济的引擎，同时事关国家污染防治战略的布局，国家将会为新能源行业的发展提供强大的政策支持，从长远看，新能源行业前途是光明的。短期看，高额补贴不具备持续性，国家规划2020年要实现光伏发电的平价入网，可知补贴退坡的趋势不可逆转。另外，实现光伏发电的平价上网，光伏企业的组件成本就必须降下来。可以预见，从短期看，去产能淘汰落后产能是近期光伏行业必须面临的选择，从长期看，大力推动技术创新，提高行业集中度实现规模化效应，从根本上降低组件成本，光伏企业才能在浪潮中顽强生存。新的博弈已经开始，新政策会加速光伏行业洗牌。

EL（Electroluminescence，电致发光）是简单有效的检测隐裂的方法。其检测原理如下。电池片的部分是半导体PN结，在没有其它激励（例如光照、电压、温度）的条件下，其内部处于一个动态平衡状态，电子和空穴的数量相对保持稳定。如果施加电压，半导体中的内部电场将被削弱，N区的电子将会被推向P区，与P区的空穴复合（也可理解为P区的空穴被推向N区，与N区的电子复合），复合之后以光的形式辅射出去，即电致发光。当被施加正向偏压之后，晶体硅电池就会发光，波长1100nm左右，属于红外波段，肉眼观测不到。因此，在进行EL测试时，需利用CCD相机辅助捕捉这些光子，然后通过计算机处理后以图像的形式显示出来。给晶硅组件施加电压后，所激发出的电子和空穴复合的数量越多，其发射出的光子也就越多，所测得的EL图像也就越亮；如果有的区域EL图像比较暗，说明该处产生的电子和空穴数量较少，该处存在缺点；如果有的区域完全是暗的，该处没有发生电子和空穴的复合，也或者是所发光被其它障碍所遮挡，无法检测到信号。上海欧普泰科技创业股份有限公司为您提供检测，有需要可以联系我司哦！

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，有需求可以来电咨询！上海产品缺陷检测

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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，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。山东人工智能检测仪器