AI视觉光伏电池片隐裂检测：EL图像与微裂分割

在光伏组件端，EL图像对隐裂、断栅、黑斑敏感，但产线节拍下人工判读易疲劳，微裂纹也常与栅线阴影、碎片伪影混淆。计算机视觉实验室近期做了一组实验性验证：以电致发光（EL）灰度图为输入，先做几何配准与亮度均衡，再用轻量分割网络提取裂纹像素，最后结合形态学与规则引擎给出等级。

进展：在约1.2万张产线样本上，像素级IoU约0.78，裂纹单图召回约93%，过检集中在低对比度隐裂与边缘崩边；单张推理约35ms（TensorRT，FP16）。
下一步：引入正常样本自监督预训练，并加入串焊/层压工位的光照漂移补偿，验证跨班次、跨设备稳定性。