在能源转型加速的背景下，钙钛矿太阳能电池凭借高效率、低成本、工艺简单、光谱吸收范围广，弱光条件下仍能保持高光电转换率等优势，成为继晶硅与薄膜电池后的第三代光伏技术。

钙钛矿材料洁净时间极短，核心工艺窗口仅数秒，因此对制备精度要求极高。激光刻蚀作为三大核心工艺之一，其工艺效果能够直接影响光电转换效率。

激光划线工艺的核心目标

激光划线的核心任务是将电池模组分割为多个宽5-10mm的串联子电池。子电池内，P1、P2、P3线划分出死区（非发电区）与有效发电区。因此，最小化死区（非发电区）宽度，能够有效提升发电面积占比。

死区划线技术难点

- P1线弯曲风险：后续工艺中衬底热变形导致P1线弯曲，若直接邻近划线易引发线路交叉，需牺牲死区面积规避风险。

- 位置偏差累积：多工序转移导致电池片微米级偏移，叠加后引发划线距离偏差，降低组件性能一致性。

Basler视觉方案：硬件软件两手抓，显著提升精度与效率

面对这些技术难题，Basler视觉方案以其卓越的硬件性能和软件灵活性，为钙钛矿太阳能电池的死区划线实时监测工艺提供了全面的视觉方案。通过采用racer 2系列线阵相机，凭借其高分辨率特性，能够精准捕捉微米级的划刻线细节，确保P1、P2、P3划线的精准定位。同时，搭配imaFlex CXP-12图像采集处理卡，将扫描行频提升至200kHz，实现高速数据低延迟传输，确保图像采集与处理的实时性，保证了高速生产线的检测效率。

Basler视觉方案通过VisualApplets集成式软件开发平台与硬件协同设计，为钙钛矿太阳能电池的激光划线工艺提供高效精准的解决方案，其核心优势如下：

实时追踪与动态反馈

灵活算法定制：用户可基于实际需求，定制图像处理算法——通过设定行高并提取图像中多激光线的最大矩形框中心位置，结合编码器位置信息，实时判定划线平行度与间距均匀性，动态调整激光路径。

超低延迟控制：算法周期压缩至20ms以内，即使高速生产仍能确保追踪精度，有效应对P1线弯曲与位置偏移问题。

FPGA加速与成本优化

通过将算法移植至FPGA运行，显著降低PC端数据负载，减少对高性能计算设备的依赖，从而降低硬件成本，同时提升数据处理效率。

Basler方案通过高分辨率线阵相机、灵活算法平台及实时反馈机制的协同，不仅将划线精度提升至微米级，死区占比显著降低，同时简化了产线配置，实现降本增效。

转自：Basler计算机视觉

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