爱疆科技光伏检测多模态 AI 诊断系统解决方案

一、系统概述

爱疆科技光伏检测多模态 AI 诊断系统是全球先进的光伏检测解决方案，创新性地融合了电致发光（EL）、光致发光（PL）、电性能分析等多维度检测数据。通过自主研发的 AI 算法，该系统实现了缺陷识别准确率提升至 99%，钙钛矿电池漏检率从 5% 降至 1%。这一系统标志着光伏行业正式迈入“全维度智能检测”新时代。

二、技术架构

1. 数据采集与融合

多模态数据采集：系统整合多种检测手段的数据，包括电致发光（EL）、光致发光（PL）、红外成像、光学图像以及电性能分析等。这些数据来源丰富，能够从不同角度反映光伏组件的状态。

数据融合处理：通过 AI 算法对采集到的多模态数据进行特征提取和融合。例如，利用预训练的目标检测模型对光伏板的输入图像进行特征提取，并通过旋转矩形检测对图像特征进行背景预处理，降低误检率。此外，结合注册缺陷图像和提示文本进行特征融合，进一步提升缺陷识别的准确率。

2. 智能诊断模块

缺陷识别与分类：系统能够识别光伏组件的潜在缺陷，如隐裂、热斑、断栅等。利用卷积神经网络（CNN）从多模态数据中提取特征，并通过 Softmax 层计算每种故障类型的概率，从而精准识别故障类型。

故障定位与预警：通过动态故障树分析算法对潜在故障进行概率评估。系统生成动态故障树模型，并计算故障路径的概率，定位具体的故障源。与中央处理单元之间的协同作用通过数据的深度融合、分析结果的共享和动态决策的支持。

3. 远程监控与运维

远程控制与操作：系统通过 WebSocket 技术与中央处理单元保持实时数据通信。技术人员可以通过 API 接口远程调整逆变器的运行参数以及光伏阵列的角度，从而优化系统的运行并减少故障的影响。

维护调度与管理：根据故障预警和定位的结果，系统的维护调度与管理模块自动生成维护任务。通过遗传算法优化现场维护人员的调度路径，生成的任务包括优先处理高风险区域的任务，并合理安排现场技术人员的工作顺序。

三、应用场景

1. 实验室研发

加速新型光伏电池技术的迭代。多模态 AI 检测系统能够快速识别研发过程中出现的各类缺陷，为技术优化提供数据支持。

2. 量产质检

构建“零缺陷”制造体系。在大规模生产中，该系统能够高效检测出组件的微小缺陷，将钙钛矿电池的漏检率从 5% 降至 1%，缺陷识别准确率提升至 99%。

3. 电站运维

通过多模态大模型（如 CLIP）解析红外和可见光图像，快速完成电站的热斑检测，提升运维效率。利用时序大模型分析逆变器电流电压数据，提前预测故障，保障电站稳定运行。

四、系统优势

爱疆科技光伏检测多模态 AI 诊断系统的优势在于其能够综合利用多种数据模态，克服单一检测手段的局限性，显著提升检测的准确性和效率。例如，通过融合红外图像、光学图像、温度数据和电气参数，系统可以动态识别光伏电池中的热斑区域，并跟踪其形成与演变过程。未来，随着技术的进一步发展，多模态 AI 检测系统有望在钙钛矿叠层电池检测、数字孪生预测等前沿领域发挥更大作用。

爱疆科技始终秉持“光启江城 智检未来”的理念，将技术实力转化为实际应用价值，积极推动水利、电力、能源、医疗等多行业的数字化与智能化升级。