中国の科学者は、すべての気象条件で動作できるシリコンソーラーパネルの欠陥検出システムを開発し、実証しました。プロジェクトの独自性は、パネルの品質を評価するための既存の方法を日光条件に適用できないことです。
世界のソーラーパネルの約90％はシリコンで製造されていますが、製造、設置、メンテナンスの際に欠陥が発生することがよくあります。これらの欠陥は、パネルのまだそれほど高くない効率を大幅に低下させるため、それらの迅速で簡単な検出は重要なタスクです。
このソリューションは、南京理工大学（PRC）の科学者によって提案されました。彼らは、プロジェクトの結果を科学雑誌AppliedOpticsに公開しました。このシステムは、最新のハードウェアとソフトウェアのソリューションを組み合わせることで、明るい光の中でもソーラーパネルの欠陥を明確に表示し、それらを分析することを可能にします。
動作中、システムは変調された電流をパネルに流し、パネルに光を放出させます。これにより、高周波でオンとオフが切り替わります。次に、高周波InGaAsセンサー（インジウム、ガリウム、ヒ素の化合物に基づく）を使用して一連の画像を撮影します。太陽光から発生するノイズを補正するために、フィルターを使用して検出を1150 nm（赤外線）付近の波長に制限します。
低（左）、中（中央）、および強い（右）日光の下でのソーラーパネル。上段は従来の欠陥検出システムからの画像、下段は新しいシステムからの画像です。
「非常に高いフレームレートにより、多数の画像を収集できるため、画像のより多くの変化を識別できます。この開発は、一連の画像内の変調された要素と変調されていない要素を区別し、その差を大きくする新しいアルゴリズムに基づいています。これにより、高照度条件でのソーラーパネルの欠陥を明確に特定することが可能になります」とプロジェクトの著者の1人であるShengWu氏は説明しました。
システムをテストするために、科学者はそれを単結晶および多結晶シリコンに基づくソーラーパネルに接続しました。このテストでは、システムが0〜1300 W /m²の範囲の放射強度の条件下でシリコンソーラーパネルの欠陥を正常に検出することが示されました。これは、完全な暗闇から明るい日光までの照明に対応します。
現在、プロジェクトの作者はソフトウェアの改善に取り組んでおり、そのおかげでノイズの影響を減らしてより正確な画像を取得することが可能になります。将来的には、人工知能アルゴリズムを使用して欠陥の種類を自動的に識別し、検証プロセスをさらに簡素化することを計画しています。
2021-10-03 12:37:00
著者: Vitalii Babkin