在位于杭州濱江區的正泰新能源的電池車間，質檢員小孫正在重復一系列動作：將一沓多晶電池片置放于質檢架上，通過機械臂抓取、紅外掃描，她要以秒級的速度去判斷屏幕上這塊電池片是否有瑕疵，并在“遙控器”上按下紅綠鍵。
小孫身旁，裝載了阿里云ET工業大腦的AI質檢員也在完成同樣的任務。上任兩周來，這位新“質檢員”24小時無休地對電池片進行質檢。而通過深度學習和圖像識別算法，此前，AI質檢員已集中學習了4萬多張瑕疵樣片，憑借自己的“工業大腦”，它能快速將紅外圖像轉換為二進制語言，將有瑕疵的電池片分類放置，“眼速”是人工的兩倍以上。
“可以說，AI解放了質檢員。”正泰新能源開發有限公司質檢經理羅剛介紹，人工質檢崗位不是誰都可以勝任，工作3個月以上的工人，也需要在老師傅的帶領下不斷學習、考核和糾正。傳統的人工質檢平均速度大約在2秒一張，一天要看上萬張紅外圖像，而整個質檢過程需要工人時刻緊盯屏幕，即便一臺質檢機器兩人一組三班倒，手誤、誤判等情況仍不可避免。
“人工質檢的準確率在93%到97%，而AI質檢可以穩定在95%以上。”羅剛說，此前，人工質檢只需判別瑕疵和沒有瑕疵，而AI質檢對瑕疵的分類更細，今后，這些對不良數據的分類統計將反作用于工藝環節，促進整條生產線的進一步改良。
這也讓正泰成為光伏行業內首家實現多晶電池片自動檢測的企業。據羅剛介紹，一塊標準的電池片尺寸為156.75毫米×156.75毫米，只有0.18毫米到0.2毫米厚，瑕疵判別必須依靠紅外掃描。而根據正泰長期的生產經驗，多晶電池片可能出現包括裂紋、劃傷、斷柵、手指印、黑斑等在內的18種瑕疵，再加上其他生產線，AI質檢員需要學習的瑕疵種類多達20余種。
“怎樣讓邊緣、細小的瑕疵不被遺漏，怎樣幫助算法去區分電池片本身的紋理和瑕疵，是這個項目的難點。”阿里巴巴算法專家魏溪含透露，多晶電池片的自動檢測是最難的，以此為突破口，目前，AI質檢已在單晶電池片、組件生產等其他產線進行離線調試。
“按150兆瓦測算，電池車間良品率每提升一個百分點，就能為企業節省上百萬元的生產成本。”正泰新能源副總裁黃海燕表示，企業關注如何對生產線進行根本性提升，也千方百計想在每一個生產環節降低成本，而ET工業大腦讓生產各環節的相關性更具象地呈現出來。
作為國內規模最大的民營光伏發電投資企業，正泰新能源的這次嘗試，也成為浙江數字經濟轉型的一個縮影。羅剛透露，今年8月，正泰新能源將把AI質檢運用于海寧剛投產的電池工廠，未來還將向泰國等地的海外工廠復制推廣。
AI質檢員來了，小孫會擔心自己的工作嗎？羅剛介紹，為保證質檢員的“眼力”，人工質檢崗位實行輪崗制。今后，被“解放”的人工質檢員將去往更需要人工的新崗位。
