占世界太阳能电池板约90%的硅太阳能电池板,在其制造、处理或安装过程中经常出现缺陷。这些缺陷会大大降低太阳能电池板的效率,因此,迅速和容易地检测出这些缺陷是很重要的。

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研究人员使用了一个帧率非常高的InGaAs检测器,在施加调制电流时获取太阳能电池板的一系列图像。这种检测器提供的非常快的成像速度使得序列中的图像之间的更多变化得以区分。

在Optica出版集团的《应用光学》杂志上,来自中国南京科技大学的研究人员描述了新硬件和软件的独特组合如何使太阳能电池板的缺陷即使在强光下也能清晰成像和分析。

"今天的缺陷检测系统只能用于在夜间或在已被拆除并移入室内或阴暗环境的太阳能电池板模块上寻找缺陷,"领导该研究小组的钱芸生说。"我们希望这个系统可以用来帮助光伏发电站的检查人员定位缺陷,并更快地识别它们,以便这些系统能够以最大水平发电。"

在新的工作中,研究人员创建了一个全天候的成像系统,可以在任何照明条件下工作。为了使缺陷清晰可见,他们开发了一个软件,对太阳能电池板施加调制电流,使其发出非常快地关闭和开启的光。一个具有非常高帧率的InGaAs检测器被用来在施加电流时获取太阳能电池板的一系列图像。研究人员还添加了一个过滤器,将检测到的波长限制在1150纳米左右,以去除图像中的一些杂散的阳光。

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研究人员开发了一个新系统,可以在完全和部分阳光下检测硅太阳能电池板的缺陷。显示的是在低(左)、中(中)和高(右)太阳光照射下获得的图像。上排(a、b、c)是使用在阳光下无法工作的传统系统获得的,下排(d、e、f)是使用新系统和缺陷显示算法获得的。

"非常快的成像速度允许收集更多的图像,这样就可以区分图像之间更多的变化,"论文的第一作者吴晟说。"关键的发展是一种新的算法,它可以区分图像序列中的调制和未调制部分,然后放大这种差异。这使得太阳能电池板的缺陷能够在高辐照度下被清晰地成像。"

为了测试该系统,研究人员将其应用于单晶硅和多晶硅太阳能板。结果显示,该系统可以在每平方米0至1300瓦的辐照度下检测硅基太阳能电池板的缺陷,这相当于从完全黑暗到完全阳光的光照条件。

研究人员现在正在研究帮助减少数字噪音的软件,以进一步提高图像质量,从而使探测器能够更准确地收集图像变化。他们还想看看是否可以将人工智能应用于采集的图像,以自动识别缺陷类型并进一步简化检查过程。


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