2023中国光伏行业机器视觉系统应用白皮书

版权声明 本白皮书出品方为英特尔（中国）有限公司、维视智造科技股份有限公司，版权受法律保护。本白皮书涉及的所有内容（包括但不限于数据、文字、图表等）均系出品方依据CMVU（机器视觉产业联盟）、CPIA（中国光伏行业协会）官方、其他研究机构等公开数据资料整理、编辑、绘制，同时根据参编企业调研结果和案例实践进一步完善，出品方力求但不保证所有信息的准确性和完整性。 转载、摘编或利用其他方式使用本白皮书文字或者观点，应注明“来源”，违反上述声明者，出品方将追究其相关法律责任。 目录 一、机器视觉行业应用背景1 （一）机器视觉系统行业应用及发展1 1、机器视觉概述1 1.1机器视觉定义与发展1 1.2机器视觉场景应用2 2、机器视觉系统发展与应用3 2.1机器视觉系统定义3 2.2机器视觉系统应用优势与发展预测5 （二）光伏行业机器视觉系统应用概况6 1、光伏行业机器视觉系统应用现状6 1.1光伏行业机器视觉系统应用背景6 1.2光伏行业机器视觉系统应用现状8 2、光伏行业机器视觉系统应用需求与趋势9 2.1光伏行业机器视觉系统应用需求9 2.2光伏行业机器视觉系统应用趋势11 3、光伏行业机器视觉系统应用技术攻关13 二、光伏生产环节机器视觉系统应用介绍13 （一）光伏机器视觉系统生产环节应用概述13 （二）硅片生产段机器视觉系统应用介绍16 1、机器视觉系统应用环节16 2、机器视觉系统应用痛点及难点17 3、解决优化路径18 （三）电池片生产段机器视觉系统应用介绍18 1、机器视觉系统应用环节18 2、机器视觉系统应用痛点及难点19 3、解决优化路径20 （四）组件生产段机器视觉系统介绍20 1、机器视觉系统应用环节20 2、机器视觉系统应用痛点及难点21 3、解决优化路径22 三、光伏行业机器视觉系统解决方案23 （一）硅片、电池片生产流程中的主要机器视觉系统解决方案23 1、硅片外观缺陷检测视觉解决方案23 1.1应用场景23 1.2解决方案24 2、电池片生产流程中主要机器视觉系统解决方案应用25 2.1电池片EL/PL检测视觉解决方案25 2.2电池片分选检测视觉解决方案27 （二）组件生产流程中主要机器视觉系统解决方案应用28 1、排版机视觉定位解决方案29 2、串焊机视觉检测解决方案30 3、汇流带引线焊接质量检测视觉解决方案31 4、汇流条抚平设备视觉检测解决方案31 5、绝缘片定位及位置度检测视觉解决方案32 6、层压后整版缺陷检测视觉解决方案33 7、接线盒自动安装机视觉检测解决方案35 8、接线盒自动焊接机视觉检测解决方案38 9、接线盒扣盖机视觉检测解决方案41 10、自动贴标机视觉检测解决方案43 四、白皮书编写单位介绍44 （一）白皮书主编单位介绍44 1、英特尔（中国）有限公司44 2、陕西维视智造科技股份有限公司45 （二）白皮书参编单位介绍47 1、海目星激光科技集团股份有限公司47 2、广东利元亨智能装备股份有限公司50 3、科圣达（苏州）智能科技有限公司53 4、齐河双百数码影像设备有限公司56 一、机器视觉行业应用背景 （一）机器视觉系统行业应用及发展 1、机器视觉概述 1.1机器视觉定义与发展 机器视觉，指用机器代替人眼，来对目标进行测量和判断。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，通过成像、信号分析与处理、决策与执行三个关键环节，为制造生产中的自动检查、过程控制、机器人引导及生产中数据化预测与决策等，提供基于图像的自动检查和分析的技术及方法。 在中国，机器视觉主要的应用方向为制造业。当前中国作为全球第一制造业大国，现已成为全球机器视觉增长最快的地区之一，国内机器视觉市场规模自2021年起始终保持27%左右的高速增长水平。预计未来三年，得益于宏观经济逐步回暖，下游行业恢复增长，产业结构升级等因素，中国机器视觉行业规模将进一步增长，从2023年的375.4亿元增长至2025年的560.1亿元。 作为自动化技术的一部分，相比人工视觉，机器视觉在工业现场的应用优势日益凸显： 帮助企业节省更多人力成本。中国人口出生率从2011年的13.27‰下降至2022年的6.77‰，预计到2030年中国60岁以下人口或将降至75%，且制 造业就业人员2021年仅为3828万人，制造业劳动成本则从36665元飙升至 92459元。得益于机器视觉技术的不断进步，部署成本越来越低，单条产线上可完成机器代人的数量也逐渐增长，可为企业生产节省可观的开支。 助力生产更精确、稳定、高效。人工视觉具有易疲劳、主观性高、精确度不 稳定、效率受限的天生缺陷，而机器视觉因其无接触、高精密成像能力，微米级、标准化、高稳定的数据分析能力，以及自主感知的技术能力，更适用于工业生产现场对于产品提质增效的需求。 赋能更多特殊领域的自动化升级。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉可帮助企业打造“无人工厂”，提升生产的安全性和自动化程度。 为工业4.0提供更多数字化支持。搭载5G、边缘计算等技术，使海量数据更体系化、高效率生成与存储，与工业企业的生产执行系统(MES)等应用对接后可实现基于数据的预测、监督、生产、管理、决策，提升生产的自主性与安全性，为企业打造工业4.0时代的“智慧工厂”奠定技术基础。 1.2机器视觉场景应用 机器视觉在工业领域应用广泛，按功能和场景主要分为四大类：识别、定位、测量、检测。 识别包括有无、颜色和条码/二维码识别，主要通过甄别目标物体的物体特征来进行判定，在工业应用场景中占比约24%。 定位功能是在识别出物体的基础上，经过测量准确的给出目标物体的坐标位置，引导机器人完成后续的加工、装配、搬运等一系列动作。在工业应用场景中，定位需求占比约为16%。 测量泛指利用被测物体特征进行全局或局部尺寸数据获取的应用，包括：长度、平行度、角度、圆弧长、圆直径、半径、点线距离、点点距离等等，尺寸测量既可以用于产品生产过程中的尺寸数据管控，也可以用于数据的获取，在工业 应用场景中占比约为10%。 检测指的是对目标物体表面的缺陷进行检出。产品生产制造过程中产生的表面缺陷会影响其性能及客户体验，制造业产品SKU繁多，质量标准多且变化性高，而当下的先进产线使缺陷样本数量又不足，致使人工检测为企业带来了大量成本。因此表面缺陷检测成为了机器视觉最重要的应用方向之一，在整个工业应用场景中占比约为50%。 据机器视觉产业联盟最新调查结果显示，在制造业中，消费电子行业是机器视觉行业最大的下游应用领域，2022年销售额占机器视觉产品制造业销售额的比例为26.7%；受新能源汽车行业高速发展驱动，机器视觉在锂电行业的应用得到快速发展，2020-2022年，机器视觉在锂电行业的销售额年均复合增长率高达88.9%，2022年锂电行业销售额占比上升至21.1%，排名第二位；第三为半导体（含PCB）行业，销售额占比为9.4%；第四为光伏行业，销售额占比为8.4%；第五为汽车行业，销售额占比为7.5%。 2、机器视觉系统发展与应用 2.1机器视觉系统定义 机器视觉行业的主要产品形态包括系统和组件。根据行业标准定义，其中系统分为特定应用视觉系统及可配置视觉系统，智能相机和视觉传感器；组件包括工业线扫描相机、2D相机、3D相机/3D采集设备、光学元件、照明设备、图像采集卡、视觉软件（可单独售卖类）、接口/电缆/附件/图像传感器/其他组件。 （典型的机器视觉系统架构） 机器视觉系统所包含的产品对机器视觉技术的集成程度和应用场景不尽相同： 特定应用视觉系统：指专为某种应用开发的视觉系统，主要产品功能由视觉技术来实现，从特定应用视觉系统中单独提取的任何单个组件都无法实现此功能。 可配置视觉系统：一种可以在各行业或环境中应用于不同应用程序（如字符识别、尺寸测量等）的视觉系统。最终用户无需编写源代码即可实现所需的应用程序，其典型特征是可扩展、灵活，并通常基于PC技术。 智能相机：一种具有嵌入式智能功能（如微处理器、DSP或FPGA）并可进行编程/参数化的相机。智能相机可用于不同的应用程序，最终用户可以通过在智能相机本身上或通过PC编写源代码、通过参数化来实现所需的应用程序，典型特征是：紧凑、固定的硬件配置，并通常基于嵌入式技术。 视觉传感器：一种基于图像传感器的交钥匙产品，该传感器与集成在体内并配备有特定应用软件的处理器单元相结合，典型光学和照明已集成。该应用程序 将用于特定任务。 机器视觉系统是通过机器视觉产品（CMOS和CCD）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉系统集成了光源照明、光学成像、图像感知、图像采集、数字图像处理、软件框架、处理平台等技术，是机器视觉能力最综合的应用形式，目前已成为机器视觉行业最大的细分市场，据机器视觉产业联盟统计，2022年销售额占机器视觉产品销售总额比为26%。 2.2机器视觉系统应用优势与发展预测 机器视觉系统是对机器视觉技术灵活集成，因此非接触、仿人的特点更明显。机器视觉系统更面向市场应用，为满足不同生产环境、行业场景的视觉检测需求，因此柔性程度更高，更追求与实际应用的适配性。 在当前中国产业结构升级，国产化进程不断加快的背景下，据机器视觉产业联盟观察，机器视觉系统的发展将呈现几大重要趋势： 应用领域持续拓宽。中国机器视觉行业经过过去十年的快速发展，市场教育及应用普及程度已相对成熟，同时机器视觉技术发展，国产研发能力提升，促使机器视觉系统的价格和使用门槛均持续下降。未来除了在传统的电子、汽车、新能源、半导体等工业领域的应用外，机器视觉系统将逐步拓宽在现代服务业、交通、文旅等领域的融合应用。 嵌入式视觉应用持续增长。嵌入式视觉系统包含从所选成像传感器接收光到系统输出的整个信号链。处理能力、存储器密度和系统集成程度的提升，促进了嵌入式视觉在消费类产业和政府领域被广泛接受。预计在未来，嵌入式视觉系统将成为自动驾驶、生命科学、边境监控、农业等领域的重要落地应用。 机器视觉技术将更加智能化、高效化、可靠化。人工智能技术全面发展之下，深度学习、增强学习、迁移学习等分支技术将进一步优化机器视觉算法的性能；新型传感器、光学器件、芯片技术等将进一步提升机器视觉系统的性能和稳定性。 由产品向解决方案升级是未来大方向。工业自动化企业已逐步要求视觉企业提供能够与测试或控制系统协同工作的一体化工业自动化系统，而非独立视觉应用，此需求趋势将倒逼视觉企业逐渐从产品供应商向智能化、自动化、一体化的系统解决方案提供商转型。 （二）光伏行业机器视觉系统应用概况 1、光伏行业机器视觉系统应用现状 1.1光伏行业机器视觉系统应用背景 在全球“碳中和”的大趋势推动之下，光伏发电作为目前最具发展潜力的可再生能源之一，整体行业发展迅猛。2022年，全球光伏新增装机230GW，在疫情大背景下依然实现逆增长。在我国，光伏产业已是战略性新兴产业，伴随着国家级战略规划和各级政府的多项鼓励政策，目前中国光伏已经实现了制造业规模世界第一、装机量世界第一、发电量世界第一的“三个世界第一”，整体行业技术水平及产业化水平位居全球头部。 根据工业和信息化部公开数据，2022年全年光伏产业链各环节产量再创历 史新高，全国多晶硅、硅片、电池、组件产量分别达到82.7万吨、357GW、318GW、288.7GW，同比增长均超过55%，行业总产值突破1.4万亿元人民币。在应用端，2022年我国光伏新增装机87.41GW，同比增长59.3%；2023年上半年光伏新增装机基本与2022年全年数据相当，占新增电源总装机的56%，光伏已经是中国装机规模第二大的电源，仅次于煤电。CPIA保守预计到 2025/2030年我国光伏新增装机预测将达到100GW/120GW。