在工业数字信息化、智能制造转变发展方式与经济转型和“双碳”目标的引领下，制造业、新能源等产业的众...
在工业数字信息化、智能制造转变发展方式与经济转型和“双碳”目标的引领下，制造业、新能源等产业的众多领域，正在以前所未有的速度步入工业4.0智能制造时代。全球“碳中和”的大趋势涌动，光伏发电产业作为目前最具发展的潜在能力的可再次生产的能源产业之一，整体发展迅猛。
自动化、智能化生产设备作为光伏制造企业的核心发展，其性能、技术发展对光伏产品的生产效率、产品质量、生产所带来的成本有着重要影响。为了进一步提升光伏产品的光电转化率，实现生产的降本增效，搭载AI技术的机器视觉克服了人工目检缺陷，实现光伏生产全过程的精准定位识别、质量检验、数据管理、工艺优化等光伏系统集成道路。
目前，DLIA工业缺陷检验测试系统在光伏产线的覆盖率尚未达到饱和，部分工艺环节仍处于技术攻关阶段，诸多工业场景下的技术应用仍存在比较大的突破空间。为此，虚数科技基于长期深耕深度学习算法和机器视觉应用积累的成熟经验，针对电池片/硅片生产与组件生产等多个具体应用场景下的机器视觉系统应用存在的痛点与优化路径，给出了AI机器视觉的解法方案。
DLIA工业缺陷检验测试系统采用了深度学习算法和机器视觉技术，它具有更高的检测精度和效率，同时也能够降低生产所带来的成本和提升产品质量。当然，DLIA工业缺陷检验测试系统不但可以应用于光伏产业，还能应用于其他制造业领域，如汽车制造、半导体制造等。通过AI机器视觉技术，能轻松实现自动化、智能化生产，提高生产效率和产品质量，降低生产所带来的成本和能耗，助力制造业的转型升级。
随着工业数字信息化、人机一体化智能系统转变发展方式与经济转型和“双碳”目标的不断推进，AI机器视觉技术的应用前景将更加广阔。未来，我们将继续深耕深度学习算法和机器视觉应用领域，为更多行业提供更优质的AI机器视觉解决方案，助力实现制造业的智能化和绿色化发展。返回搜狐，查看更加多
