近日，俄罗斯科学家开发出了一套机器学习系统，能够系统识别太阳能电池结构单元的缺陷，应用到太阳能电池生产过程中，或将有效提升生产效率。

　　从结果上来说，光伏受到高度关注，带来的是整个产业的“白热化”。作为光伏工作的核心，太阳能电池板更是直接成为了硬件市场的关注点。

　　太阳能电池板的生产工艺可以简单的理解成硅片加工，其大致流程为硅片检测、表面制绒、扩散制结、硅玻璃、等离子刻蚀、镀减反射膜、丝网印刷、快速烧结等，此外，产品化的过程中还涉及到外围设备的安装，Kaiyun中国可以说流程是相对比较复杂的。而这也就导致了生产过程中一些小小的缺陷就会导致产品良品率下降，因此生产过程中常常需要投入大量的人力在产品的生产把关上。

　　不过未来，这种情况或许会得到改变。近日，俄罗斯科学家开发出了一套机器学习系统，Kaiyun中国能够系统识别太阳能电池结构单元的缺陷，应用到太阳能电池生产过程中，或将有效提升生产效率。

　　据悉，该系统由人工智能研究所新材料设计组研究团队联合索尔IT技术公司及赫韦尔公司共同研制。研究人员通过含6.8万张图像的数据库训练人工智能，使其能够准确的判断出电池板存在的问题，并指出问题的可能来源。根据相关的测试结果，准确率高到90%-95%。

　　而该技术一个重要的突破点就在于解决了电池板故障的复杂性。前文提过，太阳能电池板的生产环境多，因此，出现产品缺陷的原因也分布在了技术链的不同阶段。这项技术不但能够筛选出问题产品，还能一定程度上指出原因，相当于侧面降低了了生产线的维护成本，多方面提升了整体的生产效率。

　　目前这项技术正在进行新一轮的学习，以此来提高缺陷定位的准确性。而根据相关消息，如果学习完成并且下一阶段测试成功，整套系统将有望投入到工业试运行中，正式进入到太阳能电池的生产工作中。收藏 3分享至

　　3年行动计划出炉：海淀区将进一步增强高端科学仪器关键技术与核心产品自主研发能力

　　新发突发与重大传染病防控国家科技重大专项2025年度项目申报指南征求意见中

　　凡本网注明“来源：化工仪器网”的所有作品，均为浙江兴旺宝明通网络有限公司-化工仪器网合法拥有版权或有权使用的作品，未经本网授权不得转载、摘编或利用其他方式使用上述作品。已经本网授权使用作品的，应在授权范围内使用，并注明“来源：化工仪器网”。违反上述声明者，本网将追究其相关法律责任。

　　本网转载并注明自其他来源（非化工仪器网）的作品，目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责，不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。其他媒体、网站或个人从本网转载时，必须保留本网注明的作品第一来源，并自负版权等法律责任。

　　如涉及作品内容、版权等问题，请在作品发表之日起一周内与本网联系，否则视为放弃相关权利。