太阳能检测也需要机器视觉方案的辅助。因为人眼检测的辨识率毕竟有限,需要精确度更高的机器视觉工具来加以辅佐,提高太阳能硅晶体、电池和光电模块的质量和产率,辅助太阳能产业达到转换效率和降低生产成本的效果。
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康耐视(COGNEX)台湾区总经理林义祥强调,机器视觉工具所搭配出的太阳能工具箱,从辅助太阳能制程为出发点,可进行更深入的质量检查,并且进一步可提供对象追踪的功能。 |
机器影像视觉的基本功能包括对象引导定位、表面检测与色彩分析、几何量测、工业级读码等。康耐视(COGNEX)台湾区总经理林义祥强调,定位是机器影像视觉技术的基础。而机器视觉工具所搭配出的太阳能工具箱,从辅助太阳能制程为出发点,可进行更深入的质量检查,并且进一步可提供对象追踪的功能。
在太阳能产品检测方面,机器视觉工具扮演相当重要的角色,可监控并检查制程中每道工序的质量。例如在硅晶圆拉晶制程中,可以运用机器视觉的量测工具,监测拉晶过程是否维持等径。在硅晶圆制造过程当中,太阳能设备制造商可藉由机器视觉工具,对硅晶体进行检查,测量硅晶体的生长状况,提供数据以帮助确定晶体外观与芯片产率之间的关系。
在硅晶圆检查部份,机器视觉工具可检查硅晶圆的着色、污染及网印图案状况,确保尺寸大小避免加工翘曲的问题。另外瑕疵检测计算技术,则是检查太阳能硅晶圆或电池是否有碎裂边缘、锯齿状痕迹以及轮廓缺陷,可在不同的硅晶圆涂层及照明条件下进行工作。色彩分析工具也可以检查硅晶圆和电池上蓝色防反射镀膜涂层的厚度以及颜色均匀度,并且可针对轻微的色彩差异进行检查,根据颜色的不一致情况分类太阳能电池,超越以往传统的灰度级视觉技术。
在电池制程上,机器视觉工具的几何图案识别技术,藉由向量数据辅佐定位标靶中心的方式,可检测电池方向。太阳能工具箱也能针对包括背面印刷、丝网印刷和正面印刷校准进行检查,背面印刷检查BUS BAR的位置、宽度和期间的距离,并检查FINGER线的连续性,正面印刷校准是检查线条的轮廓中断、连续性情况和焊接剂检查,并确保线条平行。此外,机器视觉的瑕疵校准技术并可针对电池边线检查边缘凹槽切口、隔离发射极和电池背面。
在太阳能模块组装过程中,机器视觉工具可针对标号和基线瞄准进行检查,确定太阳能电池的中心,将机械接触的需求降到最低,并验证每条线的连续性和正确组装情况。在连接器Connector部份,机器视觉工具可确保焊接剂的用量及是否在正确的位置上,以连接电气插头和太阳能电池组件。透过太阳能电池上的二维条形码,可有效追踪电池到模块的生产过程。
林义祥总经理指出,太阳能产品的主要销售市场在欧洲,而生产重镇则是转移到亚洲。近年来中国和台湾的太阳能制造商,产能已经超过全球一半,逐渐浮现其举足轻重的地位。就台湾厂商而言,随着太阳能产业的发展,相关的机台设备厂商也都积极投入各种制程与检测设备,并逐渐获得客户采用。他认为,藉由机器视觉的各项工具,可以帮助机台设备商,自动化方案整合商,以及太阳能厂生产单位应用于相关平台,用以提升太阳能产品制程的良率与质量。