[发明专利]一种产品缺陷检测系统

说明书

一种产品缺陷检测系统，该系统包括，检测机台，待测产品在所述检测机台上被拍摄；算法服务器集群，包括多台用于产品缺陷识别的算法服务器；任务中台，待测产品图像被传送至所述任务中台，所述任务中台识别所述待测产品图像，判断所述待测产品缺陷类型，根据建立的产品缺陷识别任务队列以及所述待测产品缺陷类型，将待测产品缺陷识别任务发送至与产品缺陷类型对应的算法服务器。所述任务中台对于算法服务器集群中的算法服务器进行认证管理。同一个产品缺陷类型的识别算法被部署在多台算法服务器上。

技术领域

本发明属于产品检测技术领域，特别涉及一种光伏产品缺陷检测系统。

背景技术

光伏行业因制造工艺问题，在批量生产的光伏产品(光伏电池片)中会随机性的存在着严重的产品缺陷，例如隐裂、虚焊、失效、断栅等。隐裂是因碰撞按压出现在电池片主栅线或边缘的细线状裂纹；虚焊是焊接不良形成的矩形阴影；失效是明确形状边缘的深黑色块状；断栅是副栅线断裂形成的絮状或块状阴影。因此，对于光伏产品的制造质量的检测是必须解决的问题。

发明内容

本发明实施例之一，一种产品缺陷检测系统，该系统包括，检测机台，待测产品在所述检测机台上被拍摄；

算法服务器集群，包括多台用于产品缺陷识别的算法服务器；

任务中台，待测产品图像被传送至所述任务中台，所述任务中台识别所述待测产品图像，判断所述待测产品缺陷类型，根据建立的产品缺陷识别任务队列以及所述待测产品缺陷类型，将待测产品缺陷识别任务发送至与产品缺陷类型对应的算法服务器。

本发明在光伏缺陷检测场景中，通过设计实现任务队列机制，能够将各类缺陷识别任务自动分配到后端对应的服务，并实现了后端算法服务的分布式部署和调度。任务队列机制降低前后端的耦合度，减少部署环节必要的人工调整，并且分布式的架构也能充分利用计算机资源。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，其中：

图1根据本发明实施例之一的光伏EL智能缺陷检测系统架构图。

图2根据本发明实施例之一的任务队列结构图。

图3根据本发明实施例之一的分布式调度架构图。

具体实施方式

光伏行业现在识别缺陷通行的方案是通电使光伏板发光即El测试。El测试通过外部给晶硅组件施加正向偏置电压，促使电池片内部电子和空穴不断地复合发光，放出光子，再利用红外CCD相机捕捉到这些光子，通过计算机进行处理后以图像的形式显示出来。EL测试图像的明暗度与电池片的少子寿命(或扩散长度)和电流密度成正比，当晶硅太阳电池内部存在缺陷时，其少子寿命分布的差异导致图像存在明暗差异，由此可以检测太阳能电池组件的内部缺陷。

关于缺陷的识别，行业内已经有一些人工智能的应用。这些应用在实际部署中普遍采用简单的C/S架构，将人工智能算法进行服务化，面向单个或多个检测站点提供服务。由于业务上缺陷种类的不同，需将对应的识别模型分别部署，并人工配置IP端口等信息来建立前后端关联。又因为人工智能模型对计算机算力要求较高，在这种模式下，每台服务器机器需要装配各自的GPU资源。

根据一个或者多个实施例，光伏EL智能缺陷检测系统工作流程从产线机台开始，机台上装有定制化的客户端程序，用于拍摄显示El照片以及配置缺陷检测项。客户端将需要检测的照片统一回传到任务中台(英文名称Mission Hub)中，由Mission Hub把检测任务下发给算法服务器，并整理好服务器给出的检测结果，然后写入数据库。基于此数据库，系统提供了MES(制造企业生产过程执行管理系统)。为了算法服务器中的AI模型能快速的更新迭代，系统也包含了AI模型训练平台。