太陽能電池的許多致命缺陷（如細(xì)微的隱裂）是完全隱藏在電池內(nèi)部的，肉眼乃至普通相機(jī)都無法發(fā)現(xiàn)。而這些缺陷會嚴(yán)重影響組件的發(fā)電效率和壽命。所以會配置EL相機(jī)檢測儀，把控組件質(zhì)量。

EL檢測儀的工作原理基于電致發(fā)光（Electroluminescence） 效應(yīng)。簡單來說，它反用了太陽能電池的工作方式：當(dāng)向光伏組件施加一個(gè)正向偏壓，注入電流時(shí)，電池內(nèi)部的電子會發(fā)生能級躍遷，從而釋放出主要是近紅外波段（波長約1000-1100納米）的光子。在有缺陷的區(qū)域，電阻會更高或復(fù)合更強(qiáng)，導(dǎo)致該處發(fā)出的光更弱。高靈敏度的紅外相機(jī)捕捉這些光線差異后，在圖像上，正常區(qū)域明亮，而缺陷區(qū)域則會顯示為暗影，從而使內(nèi)部缺陷一目了然。

可以說，EL檢測儀貫穿了光伏組件的全生命周期，在層壓、裝框等關(guān)鍵工序后進(jìn)行抽檢，及時(shí)剔除不良品，從源頭把控質(zhì)量，在電站建設(shè)驗(yàn)收、定期維護(hù)時(shí)，用于檢測組件在運(yùn)輸、安裝過程中產(chǎn)生的隱裂，或排查導(dǎo)致發(fā)電量下降的熱斑、PID衰減等問題，保障電站安全與收益。

如今，集成度高、重量輕的便攜式EL檢測儀已成為市場主流，甚至可搭載于無人機(jī)上，實(shí)現(xiàn)對大型光伏電站的高效巡檢。結(jié)合人工智能圖像識別算法，能夠自動(dòng)識別、分類缺陷，并生成詳細(xì)的檢測報(bào)告，大大提升了檢測的客觀性和效率。