中国光伏产业凭借技术和规模优势，如今已成为全球第一大光伏市场及光伏产业制造中心。“双碳”战略目标之后，光伏利好政策频出，仅今年相关部委就在数月内发布30余项文件及指导意见，促进光伏产业健康有序发展。作为未来整个行业增效的核心环节，通过光伏设备升级来提高自身企业的竞争力已是共识。这其中，机器视觉智能检测则是为之“如虎添翼"的重要一环。

Regem Marr研祥金码屏检专家机器视觉解决方案一直都是业界机器视觉领域的领导者。经过多年的技术沉淀，Regem Marr研祥金码在与客户的共同成长中，除了按需为客户解决问题之外，更会以全局全线的视角挖掘其生产中的提效痛点。

实际检测过程中往往有以下难点:

引线焊锡部分材质和汇流带材质一样，很难单独把焊锡特征凸显出来；

汇流带本身的纹理会和焊锡特征一起造成干扰；

汇流带本身的弯曲会让焊锡特征呈现随机形态；

中间的双引线汇流带彼此干扰，会让两个引线的焊靶彼此交叠……

基于以上难点问题，Regem Marr研祥金码通过基于聚焦于成像和图像处理算法之上的内关检测解决方案，通过靶标将检测区域具体化，不仅能确保检测的准确性，还能大大提升检测速率。

Regem Marr研祥金码采用了“传统算法+深度学习算法+AI深度学习算法”的三嵌套方式进行方案实施，即：

（1）采用通用传统算法获取焊点粗略所在位置，准确率100%；

（2）基于粗定位坐标系，再使用深度学习定位引线位置；

（3）基于深度学习算法检测焊点是否合格，使用最严检测标准，确保“0漏检”；

（4）根据上一步的“误检数据"，训练深度学习过滤模型，进行“过检”过滤，最终实现”漏检”的前提下“误检率”控制在0.01%以下。

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