光伏發電成本正快速逼近化石能源，一旦成本持平，憑藉其在綠色環保上的絕對優勢，光伏產業將迎來市場拐點，但同時光伏企業的生存也受到內外部的各種挑戰。由於全球產能高度集中在中國，貿易壁壘與價格競爭極大壓縮了光伏企業的利潤空間，成本控制已經不是管理問題而是生存問題。在激烈的市場競爭中客戶對產品品質的要求更為“苛刻”，間接增加企業的生產與運營成本。
正泰新能源是正泰集團旗下集清潔能源開發、建設、運營、管理於一體的能源解決方案提供商。致力於光伏組件的的生產和銷售，光伏電站、儲能、配網售電、微電網、多能互補等綜合能源的投資建設。
正泰新能源全球累計投資建設光伏電站3500兆瓦，光伏組件產能達到2500兆瓦，具備了相當的業務規模，但在實際生產運營中也面臨以下兩個嚴峻的挑戰：
1.質檢成本高、效率低。人工質檢節拍是3秒每片電池片，每個組件是6~10分鐘。自動化的生產效率與人工質檢的低效間矛盾突出。質檢設備數量、人員數量、廠房空間投入甚至高於生產。
2.整體產品良率低。由於人工質檢存在主觀因素，標準難以統一一致。加之員工經驗、疲勞度等影響，使漏檢率居高不下，產品良率無法滿足市場競爭的需要。
如何控制成本同時提高產品出廠質量，是正泰新能源在市場競爭中構建核心競爭力的關鍵。基於對客戶需求的深入調研，阿里雲推出了工業視覺智能質檢方案，採用與人類質檢員相似的思考邏輯，在大腦中形成對缺陷產品的記憶，並通過記憶與所檢測產品的比對，判定產品缺陷。而AI的優勢在於遠超人類的記憶力與推算能力，且不受外界干擾，也毫無疲憊感，毫秒間便能做出判斷，方案的整體架構如下：
本方案通過以下四個步驟實現工業視覺智能在質檢場景應用的閉環：
- 記憶植入–記憶是決策的依據。項目首要任務就是要為工業大腦植入記憶。正泰質檢部門將過去兩、三年中收集到的帶有產品缺陷的5萬多張圖片上傳到算法服務器中。圖片涵蓋20餘種的缺陷類型，例如隱裂、缺角、黑斑、黑點、黑線、舟印、指紋印、區域發暗、燒結不良等。
- 智力訓練-大腦雖然有了記憶，但智力仍處於嬰兒水平，並無判斷對錯的能力。因此，需要在每一張圖片中，把不同缺陷類型都清晰地標註出來，再輸入到雲計算平臺，通過深度學習與圖像處理技術做算法訓練。算法就好比是數學公式，相同的答案可以有多種解題思路。一個聰明的算法可以在EL設備的協助下，每天在幾萬張圖片中，以最優的方式識別出產品缺陷、並清晰描述缺陷類別、缺陷長度、面積、形狀等，同時做到實時報警。
- 離線測試-模擬環境中訓練出的算法，需要在離線環境中進行測試、優化。從最初的幾千張到上萬張，通過向算法不斷輸入新的圖片進行訓練，並對產品缺陷做進一步精細化標註，讓算法可以從容應對所有可能出現的產品缺陷。
- 迭代優化-實際生產過程中的質檢環境與離線環境相比更為複雜，AI算法要經過實際產線上的考驗。實測中出現的新問題通過阿里雲工業視覺智能產品繼續繼續進行標註、訓練形成迭代優化。從而使質檢算法不斷適應產線的新問題，保持高性能。
在正泰新能源的項目中，阿里雲通過人工智能算法進行智能瑕疵識別實現電池片與光伏組件的質檢，並取得了顯著的效果.
- 效率大幅提升，AI質檢算法處理速度是人工的2倍以上
- 基於同樣的產能EL質檢設設備可以減少一半，節約設備成本50%。同時質檢人員不僅隨設備減少而減少一個質檢人員也可以同時管理2臺以上的設備，節省人力成本75%
- AI算法基於像素維度的瑕疵識別精細度是人工的5倍以上，與人工全檢相比整體產品良率提高2%，電池片市場價格和以全產能的2%計算可產生良品價值約21億元
