大模型为光伏板“筛”出万能质检模板

2025-08-13 13:35  来自:

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大模型为光伏板“筛”出万能质检模板

——场景创新河北故事之三

7月29日,英利能源发展有限公司(简称“英利发展”)位于蠡县的智慧光伏产业园一派忙碌:车间外,发货平台一侧十几辆满载卡车整装待发;车间内,自动化生产线有序运转,一条线每16秒就有一块太阳能光伏组件下线。

在车间智能检测区,一块块刚刚敷设好的太阳能光伏组件,正平稳通过智能化全自动光伏组件缺陷检测平台。

记者看到,三台电脑屏幕实时刷新画面——左侧是光伏组件正面高清图像,右侧是反面细节,中间则是电致发光(EL)图像,就像给光伏组件做了一次“透视检查”。

一位质量工程师看着屏幕,轻按鼠标确认,只用了3秒,毫米级的细微缺陷就被精准识别、分类标注。

“你看,这块光伏板的边缘有个微小的裂纹,系统已经自动标出来了。”英利发展高级工程师王坤指着屏幕上标好的黄色方框说,如果用常规方法检测,就很难发现。

这样高效的检测场景,放在几年前,王坤想都不敢想。

王坤说,过去检测光伏组件缺陷,质量工程师要紧盯着屏幕上的图像,凭经验识别隐裂、虚焊、断栅等缺陷。一块板从头到尾检查完,至少需要1分钟。一天下来,人的眼睛酸疼,还容易漏检、误判。

英利发展副总裁于波博士表示,常规的检测模式存在局限性,制约了质量可控度和产能进一步释放。基于此,英利发展始终在探索有效的解决路径。

与此同时,河北工业大学陈海永教授团队也在为一项技术的转化寻找出路。他们历时十年研发的多场景缺陷智能视觉检测技术,在实验室里表现出色,却卡在产业化的“最后一公里”。

“技术进行市场推广需要匹配特定生产场景,还得投入数百万元改造生产线,企业大多望而却步。”陈海永说。

转机出现在去年8月。河北省重大科技支撑计划创新应用场景专项启动申报,旨在打通科技成果转化堵点,让实验室里的“好技术”找到产业里的“好场景”。

英利发展结合生产线检测遇到的瓶颈,申报了“光伏组件视觉大模型系统及装备可靠性检测应用场景”项目。

一边是急需升级的检测技术,一边是“待嫁”的科研成果,加上企业自筹资金与省级财政配套资金的支持,校企双方一拍即合。英利发展当即决定,在蠡县生产基地为陈海永教授团队的技术提供“试验场”。

项目刚启动,“拦路虎”就来了。

要让技术落地,第一步要获取生产工艺数据。可按常规操作,把数据“拿出来”就得让24小时运转的生产线停下来。这意味着打乱生产计划,损失真金白银。

陈海永教授团队和英利发展的工程师们,一连几天围着生产线想了十几种办法,但可操作性都不强。就在大家一筹莫展时,英利发展设备工程师李旭灵机一动:“能不能在生产程序里‘开个窗’,建个共享文件夹,把数据分享出来?”

这个想法让人眼前一亮。说干就干,双方的技术人员立刻扎进车间,开始对生产线的程序代码“动手术”。他们反复调试程序属性,在不影响生产的前提下,给车间的控制系统加了一个“数据出口”。如此一来,不用停产,陈海永教授团队坐在实验室就能实时获取数据。

数据到手,新难题又冒了出来。生产线一天产生几十万条数据,可对于检测工序来说,其中大部分是无效信息。“大模型训练讲究‘精准投喂’,杂乱的数据只会拖慢效率、降低精度。”陈海永说。

为了得到有效数据,加快模型建设,英利发展技术团队又着手从大数据中挑选典型数据。

陈海永教授团队住进工厂的临时办公室,和英利发展的质量工程师、设备工程师们一起商讨如何建立数据标准。“这个数据标准,既不能太宽,也不能太严。太宽了,容易漏检;太严了,又会导致误判。”陈海永说。

经过六个月磨合,上百次调试,一套兼顾精度与实用的数据标准终于出炉。

数据标准问题解决了,大模型又遇上“水土不服”的问题。

“大模型是在理想状态条件下设计完成的,可在实际应用过程中,我们发现受温度、材料等多种因素影响,生产环境非常复杂,大模型有些不太适应。”陈海永教授团队的王朝阳博士说。

团队随即进行改造:用数万张工厂缺陷样本做预训练,针对环境变量做微调,通过小样本调优让大模型快速适应罕见缺陷。三个多月后,该模型进化为能应对复杂工况的“基座大模型”。

“有了这个‘基座’,就像有了一个万能模板。”王朝阳说,针对不同规格的光伏组件,只需稍作调整,就能快速生成专用检测模型。

如今,在英利发展的检测车间,只有一名工作人员负责监控和复核,产品的大部分缺陷识别、分类、标注工作由大模型代劳,缺陷识别率稳定在96%以上,效率提高3倍。(记者贾东亮)


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