項目背景

　　光伏行業的核心產品是“太陽能電池片”，依托這個產品生產線有非常多的視覺檢測及定位需求，光伏組件接線盒自動焊接機（焊接一體機）是太陽能電池片的一個附屬件，任何一塊太陽能板子出廠前都需要把“接線盒”焊接上，自動焊接機就是做這個事情的。

　　項目需求

　　自動焊接機一直以來都沒有采用視覺檢測，每臺焊接機每天可以焊800~1000塊板子，之前都是利用人眼檢測焊接結果。用人眼檢測有兩個“致命問題”：

　　一、沒有視覺定位，容易焊偏產生不良品；

　　二、焊前沒有檢測“匯流條”是否壓平；

　　導致誤焊產生不良品，不采用視覺系統，不僅有人眼檢測的弊端，還會產生大量不合格產品。

　　技術難點

　　1、焊接定位難點。自動焊接機的焊接頭都是用PLC控制運動模組實現的，焊接中心和控制系統的旋轉中心往往是不同心的。

　　2、焊前和焊后檢測的產品一致性極差。都是合格的1000塊產品，其姿態和灰度分布差異非常差。采用傳統的BLOB分析或特征匹配會導致極高的“誤檢”和“漏檢”。采用深度學習時，又沒辦法保證“0漏檢”，最關鍵的是深度神經網絡抓取的特征會因圖像一致性差而出現錯誤。

　　解決方案

　　針對客戶的需求，康耐德視覺系統專門定制了“焊接檢測”行業的功能裝用模塊與智能視覺系統相結合，實現機器學習算法融合，全面解決光伏行業難題，為合作客戶提供一整套性能優化的光伏組件接線盒機器人視覺引導定位焊接檢測方案。

　　1、視覺定位：在焊接前需要視覺系統檢測“接線盒”的位置，引導焊接頭準確焊接，效果如下：

　　2、焊前檢測：在正式焊接之前，需要視覺系統拍照檢測“匯流條”是否壓平了。如果沒有壓平，視覺系統及時報警，在焊前將“匯流條”壓平，確保每次焊接前“匯流條”都是平的。

　　3、焊后檢測：通過視覺系統檢測焊接后的質量。由于采用視覺定位及焊前檢測了，焊接的合格率是非常高的，一般都在99%以上。