一种退役太阳能光伏组件层压件的智能剥离方法及系统

本发明涉及光伏组件回收处理，尤其是涉及一种退役太阳能光伏组件层压件的智能剥离方法及系统。

背景技术：

1、退役太阳能光伏组件通常包括玻璃、eva封装层、电池片、焊带和背板等层状结构。为回收玻璃、电池片及相关材料，需要对层压件进行分离处理。现有方法主要包括化学溶解、热处理和机械剥离。化学溶解可能涉及酸、碱或有机溶剂，存在处理周期长、成本高和废液处理压力大的问题；热处理能够使eva软化或分解，但温度控制不当时容易造成电池片损伤、有机挥发物排放或玻璃热应力破坏。

2、机械剥离具有绿色化和连续化潜力，但传统机械剥离方法往往依赖固定轨迹、固定切削深度或单一阻力阈值，难以适应退役组件中常见的背板老化、eva硬化、局部翘曲、焊带凸起、粉尘遮挡、边缘破损和电池片脆裂等复杂情况。若仅依靠主轴阻力变化判断电池片是否暴露，容易将背板局部硬化、焊带凸起或粉尘堆积误判为层间状态变化；若采用固定蛇形路径进行全幅磨削，则在翘曲或边缘破损区域容易出现过磨和漏磨。因此，需要一种能够明确获取所需数据、建立工艺地图、融合多源状态信息并根据实时状态动态调整磨削、清洁、加热和剥离动作的智能剥离方法。

技术实现思路

1、针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种退役太阳能光伏组件层压件的智能剥离方法及系统。

2、为了实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种退役太阳能光伏组件层压件的智能剥离方法，所述方法包括如下步骤：获取退役光伏层压件的基础信息、表面图像、表面高度数据，并根据所述基础信息确定推荐工艺参数；利用所述表面图像和所述表面高度数据生成退役光伏层压件的工艺地图；采集剥离设备的多源运行数据，结合所述工艺地图获取退役光伏层压件剥离的背板残留置信度、eva暴露置信度和电池片暴露置信度，用以确定磨削阶段；在不同的所述磨削阶段，基于所述推荐工艺参数、所述工艺地图和所述多源运行数据对退役光伏层压件进行分层磨削；磨削完成后，对退役光伏层压件进行分区加热，进而对退役光伏层压件进行eva软化判断，并基于判断结果实现退役光伏层压件的分区渐进剥离；完成对退役光伏层压件的分区渐进剥离后，根据剥离结果进行正负样本判定，进而更新退役光伏层压件的剥离参数。本发明能够降低固定路径磨削和整体吸附剥离导致的过磨、漏磨和破片风险，提高复杂退役层压件的机械剥离稳定性。

3、可选地，所述利用所述表面图像和所述表面高度数据生成退役光伏层压件的工艺地图，包括如下步骤：

4、将退役光伏层压件按初始网格划分为多个加工单元，并计算所述加工单元的表面高度数据与基准高度的差值作为其翘曲补偿量；

5、根据所述表面图像提取所述加工单元的视觉特征，然后将所述表面图像以及所述加工单元的坐标、翘曲补偿量、视觉特征合成为工艺地图。

6、可选地，所述磨削阶段包括背板粗磨阶段、eva过渡层缓磨阶段和微量清洁阶段；

7、所述采集剥离设备的多源运行数据，结合所述工艺地图获取退役光伏层压件剥离的背板残留置信度、eva暴露置信度和电池片暴露置信度，用以确定磨削阶段，包括如下步骤：

8、采集剥离设备的原始多源运行数据并进行预处理，得到多源运行数据；

9、根据所述多源运行数据和所述工艺地图，计算所述加工单元的原始背板残留置信度、原始eva暴露置信度和原始电池片暴露置信度；

10、对所述原始背板残留置信度、所述原始eva暴露置信度和所述原始电池片暴露置信度进行比例计算和时序平滑处理，得到所述背板残留置信度、所述eva暴露置信度和所述电池片暴露置信度；

11、当所述背板残留置信度连续多个控制周期大于背板残留置信度上限时进入所述背板粗磨阶段，且仅当所述背板残留置信度小于背板残留置信度下限时退出所述背板粗磨阶段；

12、当所述eva暴露置信度连续多个控制周期大于eva暴露置信度阈值且所述背板残留置信度小于背板残留置信度下限时，进入所述eva过渡层缓磨阶段；

13、当所述电池片暴露置信度连续多个控制周期大于电池片暴露置信度阈值时停止常规磨削并进入所述微量清洁阶段。

14、可选地，所述原始背板残留置信度、所述原始eva暴露置信度和所述原始电池片暴露置信度分别满足如下关系式：

15、

16、

17、

18、其中，、和分别为所述原始背板残留置信度、所述原始eva暴露置信度和所述原始电池片暴露置信度，表示对括号内的特征计算可靠度系数，、和分别为背板纹理特征、eva反光或纹理特征和电池片栅线或表面特征，、、、和分别为主轴负载、主轴负载变化率、主轴电流、主轴电流波动和激光高度差，、、、、和分别为主轴负载、主轴负载变化率、主轴电流、主轴电流波动、激光高度差和区域温度的归一化值，为加工位置至焊带边缘距离的风险，为加工位置至焊带边缘距离的风险归一化值，至、至以及至均为权重。

19、可选地，所述在不同的所述磨削阶段，基于所述推荐工艺参数、所述工艺地图和所述多源运行数据对退役光伏层压件进行分层磨削，包括如下步骤：

20、在不同的所述磨削阶段，首先基于所述推荐工艺参数对退役光伏层压件进行磨削；

21、磨削时，基于所述工艺地图和所述多源运行数据计算原始焊带风险置信度和原始粉尘遮挡置信度，并对所述原始焊带风险置信度和所述原始粉尘遮挡置信度进行时序平滑处理，得到焊带风险置信度和粉尘遮挡置信度，进而计算综合风险评分，同时估计下一控制周期所述加工单元的剩余安全层厚和安全层厚下置信界，以计算过磨风险；

22、所述原始焊带风险置信度、所述原始粉尘遮挡置信度、所述综合风险评分和所述过磨风险分别满足如下关系：

23、

24、

25、

26、

27、其中，和分别为所述原始焊带风险置信度和所述原始粉尘遮挡置信度，为焊带轮廓匹配度，为粉尘遮挡像素数量与加工单元总像素数量的比值，为图像清晰度，为集尘器压差的归一化值，为所述加工单元的综合风险评分，为加工单元的基础风险评分，为加工单元的相邻4个加工单元的平均基础风险评分，为加工单元在最近多个控制周期内主轴负载突变量超限次数的归一化值，为第k+1个控制周期的所述过磨风险，为第k个控制周期的所述电池片暴露置信度，为第k个控制周期的所述焊带风险置信度，为第k个控制周期的主轴负载变化率的归一化值，为第k个控制周期的主轴电流波动的归一化值，为第k+1个控制周期的安全层厚下置信，为的归一化值，为第k个控制周期的所述综合风险评分，至、至、至、至均为权重；

28、根据所述综合风险评分、所述安全层厚下置信界和所述过磨风险对工艺参数和磨削路径进行调整；

29、当所述粉尘遮挡置信度超过粉尘遮挡阈值或所述表面图像的图像清晰度低于图像清晰度阈值时，暂停对所述加工单元的磨削；

30、利用粉尘清洁设备对所述加工单元进行清洁，清洁完成后继续对所述加工单元进行磨削；

31、当所述电池片暴露置信度、所述焊带风险置信度和所述粉尘遮挡置信度满足剥离阈值条件时，判定完成了对退役光伏层压件的分层磨削。

32、可选地，在所述综合风险评分处于低风险范围时保持当前的工艺参数，在所述综合风险评分处于中风险范围和高风险范围时减小当前的工艺参数；

33、根据各加工单元的综合风险评分，将全部加工单元划分为低风险组、中风险组和高风险组，并优先对所述低风险组和所述中风险组中距离当前加工单元最近且处于同一连续区域的加工单元进行磨削；

34、当同一风险组内存在多个距离相同的所述加工单元时，优先对所述翘曲补偿量变化较小的加工单元进行磨削，若所述翘曲补偿量变化仍相同，则按照预设蛇形扫描方向选择下一个需要磨削的加工单元；

35、所述高风险组中的加工单元采用由其周边属于所述低风险组和所述中风险组的加工单元向中心逐步逼近的路径进行磨削。

36、可选地，当所述过磨风险不小于第一过磨风险阈值但不大于第二过磨风险阈值时，降低z轴切深；

37、当所述过磨风险大于第二过磨风险阈值或所述安全层厚下置信界低于下置信界阈值时，停止磨削并将主轴抬升后进行置信度复核。

38、可选地，所述在不同的所述磨削阶段，基于所述推荐工艺参数、所述工艺地图和所述多源运行数据对退役光伏层压件进行分层磨削，还包括如下步骤：

39、利用剥离设备当前的进给速度、主轴转速、主轴负载、材料产尘系数和集尘器压差计算粉尘负荷；

40、根据所述粉尘负荷调节粉尘清洁设备对所述加工单元进行清洁；

41、清洁完成后重新计算所述粉尘遮挡置信度和所述图像清晰度，并判断是否需要继续清洁，若无需继续清洁，则继续对所述加工单元进行磨削。

42、可选地，所述对退役光伏层压件进行分区加热，进而对退役光伏层压件进行eva软化判断，并基于判断结果实现退役光伏层压件的分区渐进剥离，包括如下步骤：

43、完成对退役光伏层压件的磨削之后，对退役光伏层压件进行分区加热，同时计算所述加工单元的eva软化置信度；

44、当各个所述加工单元的eva软化置信度大于软化置信度阈值时，对退役光伏层压件进行分区渐进剥离；

45、剥离过程中，实时计算剥离位移差、弯曲风险值和分离完成置信度，并根据所述剥离位移差、所述弯曲风险值和所述分离完成置信度调整剥离动作和进行剥离完成的判断；

46、所述分离完成置信度是对原始分离完成置信度进行时序平滑处理得到的，所述剥离位移差、所述原始分离完成置信度和所述弯曲风险值分别满足如下关系：

47、

48、

49、

50、其中，为剥离位移差，为剥离位移，为已进行剥离的吸附分区的剥离位移的平均值，为第i个吸附分区的所述弯曲风险值；为第i个吸附分区的位移一致性风险项，为第i个吸附分区的吸附负压波动风险项，为弯曲程度值的归一化值，为所述原始分离完成置信度，为负压状态，为负压稳定性，为所述剥离位移的归一化值，为试拉阻力的归一化值，至以及至均为权重。

51、综上所述，本方法至少具有以下有益效果：

52、1、本方法通过计算每一加工单元的翘曲补偿量，使磨削工具在运动过程中实时跟随层压件实际曲面形态而非假定理想平面，避免了因层压件弯曲变形造成的局部切削过深伤及电池片或切削过浅背板残留；

53、2、本方法将背板残留置信度、eva暴露置信度、电池片暴露置信度、焊带风险置信度和粉尘遮挡置信度五个状态量同时纳入决策，克服了传统方法仅依赖主轴负载突变来判定层间状态的局限性，降低了误切电池片的风险；

54、3、本方法能够自适应调整网格尺寸、步距、进给速度和z轴切深等参数，降低了过磨概率，且磨削的路径规划遵循由低风险加工单元向高风险加工单元逼近的策略，避免了固定蛇形路径在层压件全板面均匀分配加工时间造成的效率低下问题；

55、4、本方法在磨削过程中实时监测图像清晰度和粉尘遮挡置信度，以及时暂停磨削、抬升主轴并执行局部脉冲吹扫，待视野恢复后继续加工当前加工单元，能够在连续粉尘产生的恶劣工况下维持有效工作；

56、5、本方法通过对层压件进行分区加热和分区渐进剥离，使剥离界面的裂纹扩展局限于当前工作分区内，同时通过实时监测剥离位移一致性和弯曲曲率动态调节抬升速度，克服了传统整体吸附拉起方式中应力集中和脆性断裂的问题，有效保护了电池片的结构完整性；

57、6、本方法在每一批层压件处理完成后进行正负样本分类，进而更新退役光伏层压件的剥离参数，解决了层压件来料多样性强、一致性差带来的工艺适配难题。

58、第二方面，本发明提供了一种退役太阳能光伏组件层压件的智能剥离系统，所述的一种退役太阳能光伏组件层压件的智能剥离系统包括：数据采集设备、数据输出设备、处理器和储存器，所述储存器包括一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被所述处理器执行时使所述处理器实现本发明提供的一种退役太阳能光伏组件层压件的智能剥离方法。