利用太阳的力量——可再生能源领域的诱人选择。图像处理元件对于制造商在竞争激烈的市场中优化生产工艺具有决定性的作用。

有限的石油资源迫使全世界人们的观念发生变化，这大大刺激了可再生能源行业的发展。因此，提高组件转换效率和使用寿命是当今太阳能组件开发和制造所面临的关键挑战。

为了确保在长期使用期间保持稳定和高效，太阳能组件现在和将来都必须达到最高的质量标准。在这方面，工业图像处理元件可发挥重要作用——不只是通过图像处理控制装配机械手。

千里之堤，溃于蚁穴

光伏组件制造商必须在从硅片进料到太阳能组件交货的整个制造过程中，确保稳定的高品质。半导体材料内部即使只有最微小的裂缝，也可能会在生产期间形成裂纹，从而导致昂贵的停机时间成本。

在运行期间，太阳能板需要承受剧烈的温度变化以及其他极端环境因素。在这些条件的作用下，未探测到的微裂纹可能会很快导致电池片发生故障，造成组件转换效率降低或使用寿命缩短。这足以促使那些身处此激烈竞争市场的制造商们寻求不仅能够降低加工成本和缩短制造时间，而且也能提高组件质量的解决方案。越来越多的事实表明，自动化光学检测系统正是该应用而不二选择。整个制造过程均可使用工业相机、视觉传感器等图像处理元件，从而显著降低了生产成本。

硅片是怎样变成太阳能组件的

硅片由单晶或多晶半导体坯料制成，即通常所说的晶锭。首先，将晶锭切割成剃须刀片一样薄的硅片，作为电子组件的基片。在硅片制成为具有导电性的太阳能电池片之后，再将数只电池片串焊在一起并与钢化玻璃和薄膜进行层压封装，形成具有耐候性的电池模组。将电池模组装框，就得到了可用于发电的太阳能组件。

硅片缺陷在生产期间的早期识别

硅片成为太阳能电池片需要经过若干道生产工序。为了实现制造过程的成本最优化，尽早发现存在缺陷的产品至关重要，以免进入下一道工序造成不必要的成本增加。检查必须从硅锭开始。轮廓有缺陷吗?边缘有损坏吗?硅片有染污吗?光学图像处理能够回答这些问题。另外，精确的尺寸对于后续加工也很重要。

例如，可以使用VeriSens? XC系列视觉传感器对边缘进行长度检验。这些使用方便的传感器可以在同一道检查工序中确定各边的夹角是否符合要求。为了获得高精度的图像估算，这些传感器的分辨率高达200万像素，并采用全集成闪光控制器和C-Mount接头。

FEXLoc?专利技术确保了360°零件定位——这意味着现在可以通过对硅片在视觉传感器内的实际位置进行修正，来对那些没有正确安装在装配线上的硅片进行监控。

VeriSens? XC系列视觉传感器和HXG或SXG系列相机等工业图像处理元件能够降低太阳能组件的制造成本。

检查晶体结构，确保长期稳定工作

晶体结构的质量对于组件转换效率和使用寿命有着直接而重要的影响。因此，在制造过程中及时识别出存在缺陷的组件尤为重要。裂缝或结构不规则可以采用电致和光致发光测量方法进行探测。当通电(电致发光)或用短波光线照射(光致发光)进行激发时，硅会发出接近红外光谱的光。具有微裂缝或裂纹等缺陷的材料会发出较强的光，而如果电池片之间的接触发生故障，则根本不发光。通过对图像进行分析，能够得出每块硅片的完整性和效率。发射光的波长(900纳米以上)不仅人眼不可见，而且对于所用的相机也是一个挑战。相对于采用砷化铟镓或深耗尽层传感器的高成本低分辨率相机，特别进行了近红外区(NIR)优化的工业相机是一个具有良好性价比的替代方案。例如，堡盟HX系列相机进行了NIR光谱最优化，对于900纳米以上的波长，比以前采用的硅传感器型号更加灵敏。400万像素HXG40NIR的1:1纵横比特别适合只用一幅图像即可完成检查的正方形电池片。