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在位于杭州滨江区的正泰新能源的电池车间,质检员小孙正在重复一系列动作:将一沓多晶电池片置放于质检架上,通过机械臂抓取、红外扫描,她要以秒级的速度去判断屏幕上这块电池片是否有瑕疵,并在“遥控器”上按下红绿键。

小孙身旁,装载了阿里云ET工业大脑的AI质检员也在完成同样的任务。上任两周来,这位新“质检员”24小时无休地对电池片进行质检。而通过深度学习和图像识别算法,此前,AI质检员已集中学习了4万多张瑕疵样片,凭借自己的“工业大脑”,它能快速将红外图像转换为二进制语言,将有瑕疵的电池片分类放置,“眼速”是人工的两倍以上。

“可以说,AI解放了质检员。”正泰新能源开发有限公司质检经理罗刚介绍,人工质检岗位不是谁都可以胜任,工作3个月以上的工人,也需要在老师傅的带领下不断学习、考核和纠正。传统的人工质检平均速度大约在2秒一张,一天要看上万张红外图像,而整个质检过程需要工人时刻紧盯屏幕,即便一台质检机器两人一组三班倒,手误、误判等情况仍不可避免。

“人工质检的准确率在93%到97%,而AI质检可以稳定在95%以上。”罗刚说,此前,人工质检只需判别瑕疵和没有瑕疵,而AI质检对瑕疵的分类更细,今后,这些对不良数据的分类统计将反作用于工艺环节,促进整条生产线的进一步改良。

这也让正泰成为光伏行业内首家实现多晶电池片自动检测的企业。据罗刚介绍,一块标准的电池片尺寸为156.75毫米×156.75毫米,只有0.18毫米到0.2毫米厚,瑕疵判别必须依靠红外扫描。而根据正泰长期的生产经验,多晶电池片可能出现包括裂纹、划伤、断栅、手指印、黑斑等在内的18种瑕疵,再加上其他生产线,AI质检员需要学习的瑕疵种类多达20余种。

“怎样让边缘、细小的瑕疵不被遗漏,怎样帮助算法去区分电池片本身的纹理和瑕疵,是这个项目的难点。”阿里巴巴算法专家魏溪含透露,多晶电池片的自动检测是最难的,以此为突破口,目前,AI质检已在单晶电池片、组件生产等其他产线进行离线调试。

“按150兆瓦测算,电池车间良品率每提升一个百分点,就能为企业节省上百万元的生产成本。”正泰新能源副总裁黄海燕表示,企业关注如何对生产线进行根本性提升,也千方百计想在每一个生产环节降低成本,而ET工业大脑让生产各环节的相关性更具象地呈现出来。

作为国内规模最大的民营光伏发电投资企业,正泰新能源的这次尝试,也成为浙江数字经济转型的一个缩影。罗刚透露,今年8月,正泰新能源将把AI质检运用于海宁刚投产的电池工厂,未来还将向泰国等地的海外工厂复制推广。

AI质检员来了,小孙会担心自己的工作吗?罗刚介绍,为保证质检员的“眼力”,人工质检岗位实行轮岗制。今后,被“解放”的人工质检员将去往更需要人工的新岗位。

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