本页面显示了关于太阳能硅片和电池的所有检测解决方案

通过以下方式确保成本效益高的生产，同时保持最高的电池质量：

产量增加:利用充分开发的生产潜力实现最大产量

资源节省：材料、设备和工程时间的最佳利用

完整的工艺透明度：尽早预测工艺弱点

最高的检验标准和独特的检验组合

生产和工艺保证:依靠MW到GW级别的集成专业知识

快速服务和现场支持，反应时间短

硅片和电池检测的简介

适用于每一个工艺步骤的理想系统-来自ISRA VISION/GP Solar的太阳能电池检测解决方案

对更强大的电池的需求正在以几乎不可阻挡的速度增长。同时，制造商需要最好的质量和最大的产量才能更经济地生产

凭借我们独特的检测组合，我们确保满足所有质量要求，同时不仅在系统或生产线层面，而且在整个现场实现完全的生产透明度。您可以从最大的效率、灵活性和成本效益中获益。

这些解决方案得到了我们品牌的支持：

探索我们的解决方案 - 几何和轮廓检测

几何和轮廓检测

在不到1秒的周期时间内检测边缘歪曲和几何不规则性。我们的检测系统根据被检测硅片的几何特性将其分为不同的质量类别。因此，不符合所需质量的硅片可以在进一步加工前移除，从而确保高质量，实现卓越的模块效率，并永久降低保修成本。

“Copy Exact”校准概念允许用户在生产线之间快速传输检查配方和设置。这确保了统一的检查标准，并减少了系统设置工作量。

优势

特征，典型缺陷和技术参数

特征

全方形硅片或半切割样品的来料质量控制
检查外部轮廓是否有任何破损或损坏
使用矩阵相机确保测量尺寸精度的完美可靠性
高效：只需一次图像采集即可评估两个或多个半片
可追溯到国家标准的精确计量校准
无缝集成到Connected PV中，用于集中配方管理和工厂缺陷产量和效果概述

典型缺陷

尺寸缺陷：非直角性（角度<>90°）、尺寸不匹配（边缘长度<>指定值）、倒角长度偏差
外形缺陷：侵入、V型断裂、断裂、崩边

技术参数

不停顿式式测量和停顿式自动化解决方案
- 不停顿式，仅检查几何图形和轮廓
- 停顿式，结合表面检查
- 不停顿式，边缘崩边，结合微隐纹

探索我们的解决方案 - 隐裂检测

隐裂检测

硅片或电池中的微裂纹可能会在下游工艺或成品组件中造成断裂。这可能导致生产产能降低或现场性能下降。非接触式裂纹检测技术可识别受影响的硅片和电池，而无需对材料施加机械应力。立即剔除降低了加工成本，提高了资源效率生产。

优势

提高生产产能-消除因硅片损坏而造成的停机时间

节省资源——使用材料和机器只处理不会断裂的硅片

改进您的工艺：识别（处理）引入裂纹的设备，并修复它们以减少停产

回收有微裂纹的硅片——改善硅片供应商的制造和搬运的工艺流程

特征，典型缺陷和技术参数

特征

全方形硅片或半切/三切样品的来料质量控制
在任何工艺步骤检查微裂纹（全面积金属不可能，金属覆盖位置（例如，主栅/栅线下方）不进行检查
独特的照明技术，使最小的微裂纹可见
o由于半切和三切硅片的激光/机械组合分离，对边缘崩边非常敏感

典型缺陷

微隐裂
侵入、V型断裂、破碎、崩边

技术参数

不停顿式式隐裂检测

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NANO-D flyer en 1.4 MB, PDF

探索我们的解决方案 - 表面检测

表面检测

创新的检测技术可靠且重复地检测切割硅片表面的污渍、指纹或崩边等视觉缺陷。凭借其多图像捕获技术，该系统甚至可以可靠地检测低对比度缺陷，实现对硅片生产的100%监控。它根据收集的数据将硅片分为不同的质量类别。

不停顿式相机技术允许使用移动样本进行不停顿式检查，从而实现最高产能

优势

特征，典型缺陷和技术参数

特征

全方形硅片或半切/三切样品的来料质量控制
检查硅片表面是否存在低对比度的视觉缺陷以及可见污染和损坏
报告每种缺陷类型的数量、大小和位置

典型缺陷

污渍、指纹、灰尘颗粒、划痕、水印和其他可见表面缺陷

技术参数（解决方案）

WAF-Q：停顿式检测，表面检查结合轮廓检查和精确尺寸检查
WAF-Q：不停顿式、表面和轮廓检查

探索我们的解决方案 - 制绒检测

制绒检测

制绒强烈影响颜色外观和成品电池的效率。这里被忽视的有缺陷和纹理不足的硅片在随后的工艺步骤中占用了宝贵的机器资源。

TEX-Q检测系统精确监测电池表面的污染和缺陷，同时检查制绒的均匀性和反射率。摄像头也可以安装在滚轮运输的下方。

特征

特征，典型缺陷和技术参数

特征

制绒质量监测：检查均匀性和反射率
检查是否存在污染和缺陷、长期趋势
将故障电池追溯到载体、机器和化学槽
最高吞吐量的循环时间<0.7秒
实现最高灵敏度的线扫描技术

典型缺陷

流痕
黑斑
流动图案
污染
制绒不均匀性

技术参数

线扫描摄像头技术，可轻松集成到不停顿式工艺中
适用于各种制绒工艺：碱性、酸性、MCCE（黑硅）
检查M6到M12+的硅片尺寸

探索我们的解决方案 - 颜色和镀膜检测

颜色与镀膜检测

均匀的颜色和镀膜是均匀组件的先决条件。

镀膜工艺结束后立即使用COL-Q进行颜色和缺陷检查，确保在出现颜色偏差的情况下进行快速干预。CELL-Q在最终检查期间检查颜色和镀膜质量，并根据电池的光学性能将其分为不同的性能类别。

优势

提高效率和质量：实现直接的工艺反馈并对工艺偏差采取行动

通过及时分拣有缺陷的电池，节省印刷浆料及金属化成本

检查返工的可能性以提高产量

使用Connected PV加速调试进度

特征，典型缺陷和技术参数

特征

颜色检查（基于RGB颜色测量的HSV颜色模型）
镀膜厚度检查（使用物理模型计算层厚度）
PRO矩阵系统：2位色深下的全相机分辨率-无插值
检测不均匀样本
在不翻转的情况下使用行扫描系统检查底面
连接的PV“boat view”：追溯过程中单个舟/炉/管/位置的缺陷样品

典型缺陷

镀膜缺陷、不均匀性、镀膜厚度错误

技术参数

不停顿式，最高可达1500 mm/s（分辨率2k），最高可达2000 mm/s（1k）
无与伦比的颜色重复性<0.5度（H），<0.5%（S，V）

光伏生产效率更高：校准是全球质量标准的基础。

了解您的检测系统的精确校准如何为使用全球有效设置确保不同生产线、工厂和地点的相同质量标准奠定基础。

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CELL-Q flyer en 247.8 kB, PDF
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探索我们的解决方案 - 印刷检测

印刷检测

印刷太阳能电池是电池生产链中最昂贵的工艺步骤之一。因此，在早期阶段检测工艺偏差至关重要。

市场领先的印刷图案监控和可靠检测，线速度<0.6秒/电池。识别和分类低微米非连续性缺陷，并提供最高质量的电池

优势

立即检测印刷缺陷，这些缺陷有时只是表面上的，但可能会导致效率下降

占地面积小-可集成在转盘上

使用Connected PV加速调试进度

特征，典型缺陷和技术参数

特征

直接在旋转工作台上或在印刷工作台下料后立即检查每个印刷步骤
基于类似CAD的印刷图案模型检查印刷图案特征
检测和量化与预期印刷图案设计的偏差
比技术图案的图案匹配精度更高
印刷对齐控制-检查印刷是否与电池上的其他结构（激光接触开口、选择性发射极结构等）正确对齐
硅片破损时发出快速破损信号，避免印刷错误
将印刷位置、主栅位置和其他信息反馈给自动化系统，作为反馈回路输入，用于自动印刷调整或最终分拣中IV测试仪触条的定位

典型缺陷

栅线中断、变薄、结块、节点、糊渍和主栅上的污迹、漏浆
测量局部栅线宽度，包括探针区域，以便与离线数据进行比较
测量印刷位置和与其他结构的错位
电池印刷图案的特殊缺陷集（桥接和其他）

技术参数

中单个图像（仅印刷和基准）的循环时间<0.7秒
print-Q SCAN中单个图像（印刷和基准）的循环时间<0.6秒

贯穿整个光伏电池产业链的精确对准提高了效率和良率

ISRA VISION/GP Solar的光学检测系统可检测整个电池的对准情况，甚至可检测局部偏差。该系统使用灵活的光源概念来最大限度地提高膜层之间对比度的可见性。此外，它们还提供了经过验证的软件解决方案，可以减少由于要生产的样本发生变化而导致的耗时调整。

在我们的技术论文中了解生产偏差数据如何构成优化生产参数的基础。

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光伏生产效率更高：校准是全球质量标准的基础。

了解您的检测系统的精确校准如何为使用全球有效设置确保不同生产线、工厂和地点的相同质量标准奠定基础。

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探索我们的解决方案 - 镀层检测

电镀检测

无缺陷电镀提高了太阳能电池的导电性并提高了效率。精细的质量控制和监控对于确保太阳能电池均匀电镀至关重要。制造商必须在影响质量之前快速识别不均匀性、表面附着力问题和污染。这确保了高耐久性并防止了效率损失。

优势

特征，典型缺陷和技术参数

特征

基于类似CAD的图案模型对接触图案特征进行电镀后检查
比技术图案的图案匹配精度更高
检测典型的电镀缺陷，如重影电镀和栅线脱落
接触电极位置测量
检测和量化与预期图案设计的偏差
联接电极质量检查，同时在最终分拣中进行上述所有检查

典型缺陷

栅线中断、变薄、结块、结节、污渍、重镀、漏镀
测量局部栅线宽度，包括探针区域，以便与离线数据进行比较
测量印刷位置和与其他结构的错位

技术参数

PRINT-Q中单个图像（仅限印刷和基准）的循环时间<0.7秒
PRINT-Q SCAN中单个图像（印刷和基准）的循环时间<0.6秒

贯穿整个光伏电池产业链的精确对准提高了效率和良率

ISRA VISION/GP Solar的光学检测系统可检测整个电池的对准情况，甚至可检测局部偏差。该系统使用灵活的光源概念来最大限度地提高膜层之间对比度的可见性。此外，它们还提供了经过验证的软件解决方案，可以减少由于要生产的样本发生变化而导致的耗时调整。

在我们的技术论文中了解生产偏差数据如何构成优化生产参数的基础。

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