多模态AI诊断如何检测光伏组件

多模态AI诊断光伏组件的核心，在于同步采集“图像+电+热”三类数据，再用AI把它们融合成一张“体检报告”。

1. 采什么数据
   • 电致发光(EL)、光致发光(PL)——看清内部隐裂、断栅
   • 红外热像——实时捕捉热斑、温升异常
   • 可见光高清图像——识别表面脏污、玻璃破损
   • 电流-电压(I-V)曲线——判断功率衰减

   
   

2. 怎么处理
   • 先把各模态图像用CNN做特征提取，把电气参数用LSTM做时序编码
   • 把所有特征向量在AI融合层拼接，训练统一的大模型，可同时输出缺陷类别、位置和置信度
   • 引入缺陷注册库与提示文本，进一步把漏检率降到1%以内

   
   

3. 怎样输出结果
   • 实验室：一键给出钙钛矿叠层电池缺陷地图，加速配方优化
   • 产线：秒级分拣出隐裂或热斑组件，效率提升12倍
   • 电站：无人机巡检回传红外+可见光数据，AI在边缘端实时定位热斑并预测故障

一句话：多模态AI把“看、电、热”三种语言翻译成同一套诊断结论，让光伏组件的缺陷无处遁形。