1.背景 太阳能作为可再生绿色能源在《中国制造2025》，十三五规划得到国家大力支持，已经成为国家战略性产业之一。然而，光伏电池的色差分选、外观检测和EL测试环节仍然需要大量人工操作。人工分选已经成为光伏电池生产效率、产品质量提升、智能制造的瓶颈。 基于图像大数据分析的太阳能电池表面缺陷一体化智能检测和分选机器人系统系统，国际上仍然处于空白。2.意义 多晶硅电池外观检测、EL缺陷检测和色差分类技术和一体化智能化机器人设备对于提升我国光伏产业的产品质量、生产效率，信息化和智能化具有重大的推动作用，信息化、智能化产业升级需求巨大，对于保持我国光伏产业的全球领先地位具有重大价值。因此，本项目的实施不但有利于促进河北省相关企业的智能化升级改造，还必将对国内相关行业的技术发展起到推动作用。主要体现在以下几个方面：1）太阳能光伏行业智能化设备需求巨大，大约1867套，经济效益显著。2）取代人工，降低生产成本，助推京津冀地区的产业升级和智能制造。3）控制产品质量成本，提升经济效益。4）本项目成果转化后，每年为光伏电池制造行业提升直接经济效益约40亿元。5）本项目研发的表面缺陷检测系统可以推广到带钢、纺织、LCD液晶、木材、陶瓷、瓷砖、焊缝质量评估等行业，需求巨大，市场前景十分广阔。3.内容 本项目主要解决了以下6个方面的关键技术开发和应用研究，并在生产线中实现了初步应用验证。拟开展如下的6个方面工作。1)设计制造了光伏电池色差、外观、EL缺陷一体化视觉检测机器人系统。可以实现一体化视觉检测、高速节拍运行、自主感知上料，包含送料机器人、AB面并行精密传送平台、色差、外观缺陷和EL缺陷下料机器人，视觉检测、网络化控制系统。2）EL缺陷智能检测系统 3）外观缺陷智能检测系统 4）色差智能分类系统 5）组件EL智能检测系统 6）组件外观智能检测系统。以上6各部分包含智能硬件的设计和智能软件的开发两个主要部分：a)智能硬件设计 实验室测试系统主要包含EL缺陷检测模块、外观缺陷检测模块、色差分类模块、PL缺陷检测模块。使用太阳能缺陷视觉检测实验室系统平台做实际验证，仅仅需要有限的缺陷片和良好片即可，因此不需要考虑自动化的上下料仅仅考虑手动上下料即可。根据空间的限制可以采用一体式和分体式设计。一体式设计可以方便地实现每个单独模块的开放和关闭。分体式设计便于移动式展示，方便独立测试调试。b)智能软件开发包含以下三个部分 研发缺陷检测算法和软件、研发模式识别算法和软件和研发深度学习算法和软件。4.市场评估 1）智能化设备需求巨大，经济效益显著。2）取代人工，降低生产成本，助推京津冀地区的产业升级和智能制造。3）控制产品质量和成本，提升经济效益。5.价值 本项目依托表面缺陷图像数据库，可以开展模式识别、机器学习的算法、软件的研发，增强与行业的深度融合，提升自动化学科理论研究与企业需求的深度融合，加强学生原创能力培养，产生一批河北工业大学原创性成果，并计划申请一批发明专利，发表一批高水平研究论文，培养一批高水平研究生、博士生。