AI光伏EL隐裂检测定制：图像增强与缺陷分级

在光伏组件EL检测环节，隐裂、断栅、黑斑等缺陷对比度低、形态细长，人工判片容易漏检，且不同班次一致性差。本实验室近期在合作产线做了一组实验性探索：以EL原图为基础，先做自适应直方图均衡与细节增强，再用轻量分割网络提取缺陷区域，最后按面积、长宽比、位置与灰度梯度进行分级，输出可追溯的组件级报告。进展：在约1.2万张带标注EL图像上，隐裂召回率提升至93.5%，误报率控制在2.1%左右；单张推理约180ms，可在现有工控机加边缘卡上跑通。下一步：补充分布式采样，增加不同板型与工艺批次的域适应；将分级结果与IV曲线、EL复测工位联动，验证缺陷等级与功率衰减的相关性，再决定是否扩大产线试点。