基于神经架构搜索的光伏精准质检方法、设备及存储介质

本发明的一种基于神经架构搜索的光伏精准质检方法、设备及存储介质，通过ADC技术和深度学习算法，实现了对生产过程中电池片的缺陷检测与分类。该技术不仅能够实时监控生产过程，还能高效地识别和定位不良产品，为光伏制造业的质量控制提供了强有力的支持。在光伏电池片的生产过程中，通过集成传感器和数据采集系统，实时捕获EL数据，这些数据涵盖了工艺参数、传感器读数和设备状态等，为生产过程提供了全面的监控。利用先进的深度学习算法，结合机器学习和统计分析技术，对获取的EL数据进行分析，快速准确地识别缺陷类型及其成因。使工程师和操作人员能够清楚地了解不良产品的成因，并据此采取纠正措施。