智慧檢測提升光能效率

全球綠電應用迅速發展，歐盟在2020年實現「最綠年」，再生能源佔總發電量的38%，超越化石燃料。台灣為應對淨零碳排趨勢，積極推動再生能源，目標2030年實現產業淨零、2050年實踐全國淨零。太陽光電是對環境及生態最友善的發電形式，具備材料無毒可回收、汙染趨近零、能源穩定、長遠成本低等優勢，存在著受天氣、時間、地點等因素影響效能及發電量、設備建置成本高等問題。本團隊以獨創的可適應調整 Yolo 架構和增量學習技術，開發「太陽能模組EL瑕疵自動檢測技術」，能即時、精準檢測出數十種太陽能面板瑕疵，準確率達99.8%，有超過3000萬筆的太陽能面板影像、檢測精準率及速度為全球第一優勢，並成功取得全球前十大太陽能模組製造商8家客戶訂單(含中國、加拿大、韓國)。利用無人機搭載「IR熱斑瑕疵自動檢測技術」，檢測IR影像中的熱斑位置，找出導致熱斑產生的原因，及早防範，已協助國內多處大型太陽能電廠進行IR紅外線熱影像辨識(SDG7)。解決光電產業中、下游痛點，提高光電效能及發電量，建立產學一體共創雙贏的善循環！透過創新的AI全方位檢測，提升產業競爭力，推動綠能實現永續未來，貢獻朝2050淨零台灣前進。

績效成果

1. 目標願景：引領太陽能瑕疵檢測技術，提升經濟成長，推動全民參與綠能

台灣地小人稠，無法設置大面積的太陽能板，但中南部日照充足，利用農業、工業用地的閒置屋頂種電，達到農電共生。2009年通過《再生能源發展條例》，希望吸引太陽能業者、民眾投入種電。然而，光電產業仍待改善的技術和人力檢測問題，使民眾對於參與綠能抱持觀望。光電產業中游問題主要是太陽能板缺陷檢測，太陽能板上的小裂痕、熱斑、黃化等會導致發電量下降，甚至短路或起火風險，而運送和安裝過程中的碰撞可能產生肉眼不可見的小裂紋，能造成功率損耗高達42%，以致溫度異常。目前多使用電致發光影像進行瑕疵檢測，但依賴人工目檢，檢出率和正確率僅75%~95%，容易因視覺疲勞和主觀偏差導致誤判，影響光電效能。光電下游則面臨太陽能電廠維運問題，如案場規模大、分散、無法逐一檢測、無法提前得知異常處，及早預警等，這些耗時、耗工問題影響著電廠的維運效率，進一步影響發電效能。

2. 實踐SDGs：光電效能最大化，大幅提高全球可再生能源比例

本方案實踐SDG 7、SDG 8、SDG 9三大目標。做為太陽能模組缺陷檢測技術領先者，本團隊獨創的AI技術能即時精準檢測出數十種太陽能面板瑕疵，準確率達99.8%，解決光電產業中游痛點。此外，太陽能電廠中的太陽能面板電池，若有缺陷都會產生更高的電阻、鳥糞及樹葉等異物遮擋也會造成熱斑，加速太陽能電池老化。團隊利用無人機搭載「IR熱斑瑕疵自動檢測技術」，檢測熱斑位置，找出可能原因，及早防範，解決光電產業下游痛點，提升太陽能源效能，符合SDG7.2、7.3。太陽能產業推動了能源供應的多元化、獨創的AI技術幫助現有技術創新升級，具高附加價值，且在安裝及維運時需要大量的人力，對於勞動密集產業貢獻甚多，符合 SDG 8.2、8.4。此技術提升太陽能產業的品質和可靠性，同時支持經濟發展和人類福祉提升，符合SDG 9.1、9.4。

3. 創新推動作為：產學一體，共創雙贏的良善循環

研究團隊由雲科大張傳育教授帶領AI智慧辨識中心工程師、及醫學影像處理實驗室碩博士生組成。張教授與產業合作密切，發現目前太陽能檢測多以電致發光(EL)影像檢測，模組瑕疵判斷依賴人工目檢，不僅過程耗時且容易因視覺疲勞誤判。為解決此問題，帶領團隊開發「太陽能模組EL自動缺陷檢測技術」，成立新創公司「應現科技」，成立當年即獲國內創投投資1,000萬元，荷蘭及德國等國家創投表達合作意願。透過與新創公司產學合作，建立產學一體，共創雙贏的善循環。

4. 社會價值影響力：對檢測標準一致化、人力成本降低效益極大

開發的技術創造三項全球第一：(1)數據資料超過3,000萬筆；(2)檢測最精準-可辨識數十種瑕疵缺陷，準確率達99 .8%；(3)檢測速度最快-每小時18,000片，單張0.1秒。成功取得全球前十大太陽能模組製造商 8 家客戶訂單，技術能量高，有效解決人工目檢的誤判問題，降低誤判率，將現有太陽能模組缺陷檢測正確率從75%提升至99%。同時為企業每條生產線每年減少2個工作站人力(成本約105,200美元)，並將太陽能模組出廠檢驗流程由抽檢逐步擴大為全檢，對檢測標準一致化、人力成本降低效益極大。

5. 可擴展性：全面助力國內外模組製造商和電廠提升效能

掌握關鍵的核心技術，並有豐富的國內外技術服務經驗(如中國、加拿大、韓國、台灣)，以最先進的技術，為光電產業提供客製化AI解決方案。全球共同遏阻全球暖化成為趨勢，各國提出各種減量策略，包括發展再生能源、推動節約能源等。隨著國際對於再生能源發展及我國政府對綠能的重視，本團隊技術可協助推動綠能發展，為全球再生能源盡一份心力。

行動策略如下：

(1) 多元宣傳：透過社群、媒體行銷、參展等方式，展示技術成果，吸引全球潛在客戶和合作夥伴，增加影響力。

(2) 合作與培訓：與太陽能模組製造商和電廠建立合作關係，提供客製化的解決方案，並帶領學生共同參與專案，培訓產業人才。

(3) 持續創新：掌握最新的AI知識及產業趨勢，不斷研發創新技術和優化現有服務模組，保持技術領先，滿足市場變化的需求。

以上述策略，快速擴展技術導入產業，推動太陽能產業發展，促進經濟成長，為全球再生能源做貢獻，經濟發展同時亦保護環境，達到雙贏。

最佳行動方案

為應對淨零碳排的趨勢，台灣積極推動再生能源，目前主要的再生能源為太陽能、風力、水力，其中太陽能在政府的積極推動之下，發電量大幅提升，逐漸成為再生能源的主要來源之一。根據國發會公布的「淨零排放路徑」，再生能源比例必須在2050年拉高到60%~70%，對比前年再生能源比例僅佔總發電量約7.1%來看，顯示台灣綠能發展的困難重重，其挑戰包含地狹人稠、缺少綠能發展空間、缺乏全國空間發展白皮書、電網技術等各類備轉輔助服務技術尚未完備。綠能作為我國積極推動的再生能源，本團隊透過開發獨有的AI智慧辨識技術，協助我國太陽能產業提升光電效能為目標努力，方案重點將分為三面向說明：太陽能板上的小裂痕、熱斑、與黃化等都會導致太陽能發電量下降，甚至會有短路或是起火的風險，有時會因運送、裝設碰撞而產生肉眼不可見的小小裂紋，若沒有用專業設備檢測就可能會忽略，最嚴重恐會造成高達42%功率損耗、溫度異常。目前市面上在太陽能模組生產製程中，大多使用電致發光影像來進行瑕疵檢測，但瑕疵判斷還是依賴人工目檢，檢出率及正確率僅75%~95%，不僅檢測過程耗時，且容易因視覺疲勞造成誤判、經驗及主觀偏差造成標準不一致。以上情形，都會影響到太陽能光電的效能無法正常發揮。

1. 產學聯手共創雙贏：打造光電產業研發與人才培育最佳典範

學校做為企業最強大的研發中心，為企業研發獨有的創新技術，提升產業競爭力並協助取得更多合作案，透過產學合作過程，培育學生實作力，打造學產聯手共創雙贏的善循環。

本團隊所研發的「太陽能模組EL瑕疵自動檢測技術」，技術落地產業，幫助我國光電產業解決痛點，spin-off成立「應現科技(股)公司」，技術能量也獲得國內外創投青睞，挹注1,000萬資金。團隊建立完善的合作機制，隨時掌握產業最新需求，並培育光電產業人才。由應現科技公司負責對接國內外市場，提供技術服務，將產業需求帶回給學界研究；醫學影像處理實驗室學生，負責前瞻技術研究、概念驗證；最後由智慧辨識中心的AI工程師負責技術開發落地，做應現科技最強的研發團隊。至今我們為光電產業開發「太陽能模組EL瑕疵自動檢測」、「IR熱斑瑕疵自動檢測」、「影像精準對位」等多項技術，成功取得全球前十大太陽能模組生產商8 家客戶訂單、以及國內多項專案。藉由產學合作方式，讓學生在學期間即參與研發專案，畢業後也有1位碩士生順利至應現公司任職，學術與產業無縫接軌。

2. 方案規劃與試驗

(1) 掌握關鍵技術，協助光電產業中游解決痛點，提升光電效能及競爭力

團隊獨創的「太陽能模組EL瑕疵自動檢測技術」，可快速學習及部署高正確率AI辨識技術，克服瑕疵類型多元、資料蒐集不易的問題，大幅提升準確度，目前已可精準檢測出數十種缺陷(如隱裂、破片、髒污、暗點、及刮傷等)，檢出率及分類正確率達到99.8%，並可以應用於任何種類的太陽能模組，小至單片電池，大至模組陣列的瑕疵檢測。該EL檢測軟體已成功取得全球前十大太陽能模組生產商8 家客戶訂單(含中國、加拿大、韓國)，能大幅提升光電效能及發電量、降低人為誤判及人力成本，為太陽能模組缺陷檢測技術領先者。

(2) 利用AI技術助力維運，快速定位異常，提升太陽能電廠效能

團隊開發「IR熱斑瑕疵自動檢測技術」、「太陽能模組缺陷檢測及視覺化技術」，協助太陽能電廠維運，以無人機搭載AI技術，結合創新的物件偵測的方式，可檢測出IR影像中的熱斑位置及找出外觀異常(如物件、髒污遮陰等)這些可能導致熱斑產生的原因，及早防範。此外，創新的特徵點定位技術，能解決維運人員發現異常時需要從大量圖片中找到「異常位置」及「異常原因」，快速採取應對措施，避免造成發電量減少、火災等重大事件發生。該技術能解決太陽能電廠維運問題，(1)案場規模大、分散、數量過多，無法逐一檢測；(2)無法提前得知異常處，及早預警；(3)突發狀況時，無法第一時間得知異常具體位置，尋找過程耗時、耗工。目前技術已協助南部地區如旗山、安定、岡山、柳營等鄉鎮的大型太陽能發電廠，進行戶外IR紅外熱影像辨識，即時提供模組優化建議，幫助維運團隊快速找到所有異常面板的位置(含潛在風險)，及早修復處理，避免影響到太陽能電池與背板的效能。

(3) 創新技術精進策略

本團隊致力於開發能實際為產業解決問題的技術，所有技術皆由本團隊100%研發，掌握關鍵核心技術，開發的「太陽能模組EL瑕疵自動檢測技術」已成功導入多家國內外企業，spin-off成立新創公司，獲得創投千萬投資。後續開發的「IR熱斑瑕疵自動檢測技術」、「太陽能模組缺陷檢測及視覺化技術」、「影像精準對位」等技術，進一步解決太陽能電廠維運問題，此外，本團隊還能為每批檢測完畢的模組自動產出專業的檢測報告，其報告內容包含模組影像名稱、缺陷等級數量、總數量、檢出缺陷的電池片位置、缺陷等級、面積及座標等，確保檢測的專業性及精確性，為最專業的檢測團隊。

由於新創公司資金包含外部投資，每項專案及市場策略需要定期向股東及外部專家報告，有業界經驗豐富的專家把關。本團隊開發AI技術，已獲得創投投資、國內外太陽能模組生產商下訂單、國內政府委託案、2023國科會未來科技獎、多篇國內外媒體報導等，是對本團隊的研發實力的高度認可。2024年本團隊正與信鼎技術服務(股)公司、怡和國際(股)公司洽談太陽能合作案，將依據企業所提供需求客製化開發AI模型，持續優化及擴充檢測功能，以因應全球太陽能產業快速變化需求。

3. 促進光電產業品質提升，推動全民參與綠能，共同實現SDGs

本團隊技術在實際應用中已解決了產業中存在的許多難題：

(1) 提高檢測準確率和效率：傳統的人工目檢正確率僅75%~95%，而本團隊技術檢出率及分類正確率達到99.8%，大幅降低了人為誤判及人力成本。

(2) 快速、精準找到缺陷，及早防範：利用AI技術和無人機搭載系統，能快速定位太陽能模組中的微小裂紋、熱斑等缺陷，及時提供修復建議，避免發電量下降和火災風險。

(3) 提供詳細檢測報告：每批檢測完畢後，自動產出專業的檢測報告，內容包含模組影像名稱、缺陷等級數量、總數量、缺陷位置及座標等，確保檢測的專業性及精確性。

不僅提升了光電產業的效能和發電量，還能增加可再生能源的比例，減少對環境的負面影響，促進相關產業的創新和經濟成長。隨著光電產業整體品質提升，能更容易得到民眾的信賴，吸引更多投資，有助於推動政府的綠能屋頂、漁電共生計畫，創造更多發展綠能的空間，讓綠能發展成為全民共同參與和關心的事情，共同努力達成淨零碳排的目標。

重大亮點成果(量化)：

(1) 合作訂單增加：成功取得全球前十大太陽能模組生產商8家客戶訂單，及國內多項專案。

(2) 創投資金挹注：spin-off成立的應現科技公司獲得創投1,000萬資金。

(3) 重大獎項肯定、媒體曝光：榮獲國科會2023未來科技獎，該獎項看重技術的「科學突破性」與「產業應用性」，強調前瞻及創新，更獲得國際Impact雜誌、經濟日報專訪。

以上成就代表著我們技術的價值，為推動我國再生能源的發展奠定基礎，實現SDG 7、SDG 8、SDG 9三大目標，未來會持續努力與業界合作，不斷優化及開發AI技術，迎接全球太陽能產業的快速變化需求，致力達成淨零碳排目標。