该项目基于太阳能电池组件的EL红外图像及热红外图像，对电池组件中的每一个电池片的缺陷类型进行识别，用于对太阳能电池生产和使用过程中的性能判断，给出电池组件的宏观调控的策略，有助于生产企业和电力用户对电池组件的管理，实现最大效益化的发电策略。本系统仅需用户提供太阳能电池组件的红外图像，就可以进一步根据需求分类管理不同组件，提供用户大数据的智能的分析结果，并提供相应的人工智能策略，易于人工对电池组件的自动化管理和调度。
技术特点或技术指标：
本系统主要利用了太阳能电池组件的EL红外图像的特征，并针对影响组件性能的缺陷进行分类，给出了每个太阳能电池组件的缺陷类型及严重程度，自动分类，并提供人工警示信息。系统利用大数据分析，提高太阳能电池组件不同类型的分类能力，有助生产企业和电力用户对电池组件的分类管理及调度，提高电池组件的使用效率和成品合格率。系统全规划自动设计，以减小人工操作，提高EL图像的利用率。一般目标缺陷识别准确率>90%，严重缺陷识别准确率>95%，实现了设计的预计目标，完成智能化分类管理及调度。