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龙图腾网获悉浙江晶科能源有限公司申请的专利电池组件良品率的提升方法、存储介质和电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120129339B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510594309.6，技术领域涉及：H10F71/00；该发明授权电池组件良品率的提升方法、存储介质和电子设备是由张雷;樊魁松;李文杰;赵红丽设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本电池组件良品率的提升方法、存储介质和电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及光伏组件电池技术领域，提供了一种电池组件良品率的提升方法、存储介质和电子设备，方法包括：确定已焊接电池组件的缺陷类型和焊接设备的当前运行参数；将已焊接电池组件的缺陷类型和焊接设备的当前运行参数输入至参数生成模型，得到焊接设备的预备运行参数；判断焊接设备的预备运行参数是否满足焊接设备的运行条件；在焊接设备的预备运行参数满足焊接设备的运行条件的情况下，采用预备运行参数控制焊接设备对未焊接电池组件进行焊接，以提高电池组件的良品率。该方法在电池组件出现缺陷不良时，进行缺陷分析并生成设备优化工艺参数，自动调整设备运行状态，有效避免批量不良以及停机测试调整设备带来的产能损失。

本发明授权电池组件良品率的提升方法、存储介质和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种电池组件良品率的提升方法，其特征在于，包括： 获取已焊接电池组件的电致发光图像； 将所述已焊接电池组件的电致发光图像输入至缺陷识别模型，得到所述已焊接电池组件的缺陷参数，包括：将所述已焊接电池组件的电致发光图像输入至第一识别子模型，所述第一识别子模型为深度学习算法；在所述第一识别子模型无法识别所述电池组件是否存在缺陷的情况下，将所述已焊接电池组件的电致发光图像输入至第二识别子模型，所述第二识别子模型为随机森林模型；在所述第二识别子模型无法识别所述电池组件是否存在缺陷的情况下，将所述已焊接电池组件的电致发光图像输入至第三识别子模型，以得到所述已焊接电池组件的缺陷参数，所述第三识别子模型为自回归时间序列模型，其中，所述缺陷参数为所述已焊接电池组件的缺陷类型，应用不同的所述子模型识别出的缺陷类型有差异； 确定焊接设备的当前运行参数； 将所述已焊接电池组件的缺陷类型和所述焊接设备的当前运行参数输入至参数生成模型，得到所述焊接设备的预备运行参数，所述参数生成模型为基于自回归时间序列模型和随机森林模型训练得到的模型； 判断所述焊接设备的预备运行参数是否满足所述焊接设备的运行条件，所述运行条件为所述焊接设备无故障运行的预设条件； 在所述焊接设备的预备运行参数满足所述焊接设备的运行条件的情况下，采用所述预备运行参数控制所述焊接设备对未焊接电池组件进行焊接，以提高电池组件的良品率。

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