AI赋能千行百业一线故事（二十三）：大模型“质检员”，给光伏产线装上“火眼金睛”
英利能源在蠡县产业园应用自主研发的光伏质检大模型，实现生产全流程自动化检测。该模型通过校企合作研发与算法优化，将单块组件检测时间缩短至约3秒，效率提升超20倍，缺陷识别率达97%以上，显著提升产线良品率与产能，并助力企业赢得多个大型项目。未来计划将模型扩展至电站运维，实。
大模型“质检员”，给光伏产线装上“火眼金睛”
——AI赋能千行百业一线故事（二十三）
近日，在英利能源发展有限公司蠡县智慧光伏产业园，质检员依托英利光伏质检大模型进行产品检测。河北日报记者 潘文静摄
一块太阳能光伏组件从上线到下线需要多久？在英利能源发展有限公司蠡县的智慧光伏产业园里，答案是16秒。产线高速运转的背后，一个看不见的“超级质检员”——英利光伏质检大模型，正发挥着关键作用。
据产业园设备主管宋勃飞介绍，这位“AI质检员”的工作贯穿了光伏组件生产的全流程，从最初的电池串检测，到层压前、层压后，直至最终检验，它无处不在。正是这种深度嵌入，让生产效率与质检精度得以兼得。
协同创新，校企共探AI赋能质检新路径
质检的第一道防线，就设在电池串检测环节。在检测区，机械臂灵活抓取翻转电池串，CCD相机同步捕捉高清图像。处理后的EL检测图像实时投放在监控大屏上，任何瑕疵都无所遁形。
“看，图像右下角的红色标记框，就是大模型识别出的‘虚焊’缺陷。”宋勃飞指着屏幕解释道。合格品自动流转，疑似缺陷品则进入人工复核流程，确认后即被送去返修。
回想起过去依赖人工目检的日子，宋勃飞感触颇深：质检员手持标尺，一排排仔细比对，检测一块组件耗时约一分钟。长时间专注不仅导致视觉疲劳，误判的风险也随之增加。在追求效率的自动化产线上，质检环节一旦成为瓶颈，产能提升便无从谈起。
如何破解质量与效率的难题？这曾是摆在英利发展面前的一道必答题。而转机，来自一场“双向奔赴”。
当时，河北工业大学人工智能与数据科学学院陈海永教授团队，手握一项在实验室表现优异的多场景缺陷智能视觉检测技术，正苦于寻找产业化的落地场景。双方一拍即合，自2024年初起，便携手踏上了光伏组件智能检测技术的研发与应用之路。
研发过程并非一帆风顺。作为研发团队负责人之一，组件研发工程师王坤深知，数据是AI算法的“粮食”，训练一个优秀的质检大模型需要海量的工艺数据“投喂”。然而，产线每日产生的数十万条数据中混杂着大量无关信息，直接使用只会拖累模型效率。如何实现“精准投喂”，成为首个拦路虎。
答案在于建立一套恰到好处的数据标准。标准太宽，容易漏检；标准太严，则会产生过多误判。为此，研发团队直接驻扎进产业园的临时办公室，决心将实验室的算法锻造成产线上的“火眼金睛”。经过长达六个月、上百次的反复调试与磨合，一套适用的数据标准终于确立。
标准问题解决了，更复杂的模型训练接踵而至。团队通过设计面向光伏组件特征的自监督学习任务，将产品特有的结构、材质、缺陷形态等专业知识“灌输”给模型；又针对不同类型组件进行预训练与轻量化微调，不断提升其识别精准度……
2024年底，英利光伏质检大模型在蠡县智慧光伏产业园正式上线。效果是立竿见影的：通过自动化成像与AI实时分析，单块组件的检测时间被压缩至2.5到3秒，效率提升超过20倍，缺陷识别率稳定在97%以上，完美适配吉瓦级别的量产需求。
这项成果也获得了更广泛的认可。在京津冀创新应用场景共建共享大会上，由英利发展与河北工业大学等单位合作的“光伏组件可靠性检测视觉大模型应用场景”，成功入选2024年京津冀共建共享十大场景。
智能化成金字招牌，助力企业提品质拓市场
如今，智能化已成为蠡县智慧光伏产业园最闪亮的金字招牌。在层压前检测区，质检员王彬一人面前三个大屏，实时监控着三条产线的质检状况。要知道在过去，每条线至少需要配备三名质检员。
此时正在检测的，是英利发展的明星产品——熊猫3.0系列双面发电光伏组件。这类产品工艺复杂，应用场景广泛，从大型地面电站到工商业分布式项目乃至各类“光伏+”场景都能胜任。也正因如此，对其质量的苛求达到了极致。
“一条比头发丝还细的裂纹，就足以让整块组件的发电效能大打折扣。”王彬说，串焊后的检测至关重要，必须揪出焊带偏移、虚焊、过焊以及电池片隐裂等所有潜在问题。而光伏质检大模型的存在，让这些细微缺陷得以在屏幕上一览无余。
随着光伏产业技术迭代，组件尺寸越来越大，但对内部缺陷的管控要求却精细到了毫米级。“这就要求我们的大模型，必须具备从大面积组件上快速定位微小瑕疵的能力。”王坤介绍道。通过针对性强化训练，目前该模型的识别精度已达到0.5毫米以内。凭借如此高精度的缺陷识别，产线良品率得以提升0.1%以上。
“光伏产品的价值，必须经得起时间的考验。”英利发展副总裁于波强调，稳定可靠的产品品质，是光伏电站长期高效发电的基石，也是企业开拓市场的核心竞争力。今年一季度，英利发展接连落地了甘孜理塘索绒100万千瓦、云南西双版纳勐海石头寨20万千瓦等多个大型光伏项目，市场拓展步伐稳健。
展望未来，英利发展的计划是将光伏质检大模型的应用场景从生产线延伸至光伏电站现场。目标是构建覆盖光伏组件全生命周期的数字模型，通过预测缺陷发生趋势、生成科学运维建议，最终提升光伏电站的整体管控能力与经济效益，为客户提供贯穿产品始终的全生命周期服务保障。
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