國立雲林科技大學智慧辨識產業服務研究中心（IRIS）主任張傳育博士領軍，研發「太陽能模組EL及IR熱斑瑕疵自動檢測技術」，以獨創的可適應調整的Yolo架構為基礎，引入增量學習、遷移學習等技術，克服瑕疵類型多元、資料蒐集不易的問題，大幅提升瑕疵辨識準確度，可即時精準檢測出數十種缺陷，準確率可達到99.8%，在全球頂尖團隊激烈競逐脫穎而出，對臺灣未來發展具貢獻潛力，奪得「2023未來科技獎」。

國立雲林科技大學智慧辨識產業服務研究中心（IRIS）主任張傳育博士（右二），研發「太陽能模組EL及IR熱斑瑕疵自動檢測技術」對臺灣未來發展具貢獻潛力，榮獲「2023未來科技獎」，接受行政院政務委員暨國科會主委吳政忠（右三）頒獎。 吳青常/攝影

「太陽能模組EL及IR熱斑瑕疵自動檢測技術」具有：1.為數量最多：擁有EL影像超過2,100萬片，建立全球最大的有效太陽能模組EL影像資料庫。2.檢測最精準：可即時精準檢測出數十種缺陷，準確率可達到99.8%。3.檢測數度最快：EL滿載檢測速度可達每小時1.8萬片，每張EL影像的時間低於0.1秒。4.市占率最高：成功取得全球前十大太陽能模組生產商中8家企業皆有合作。

張傳育指出，太陽能模組設計用於發電在25年以上，但太陽能電池中的任何缺陷 (例如：裂縫、隱裂、焊接不良、配接不當)會讓發電量下降、產生更高的電阻，致減短使用年限，而長久累積就會變成熱斑，將造成面板上電池組的焊點熔化並毀壞柵線，導致整個電池組的報廢，亦可能導致起火。

張傳育博士研發「太陽能模組EL及IR熱斑瑕疵自動檢測技術」，對臺灣未來發展具貢獻潛力，奪得「2023未來科技獎」。 吳青常/攝影

太陽能模組生產製程中，大多使用電致發光 (EL)影像來進行瑕疵檢測，且現階段模組瑕疵判斷多使用人工目檢，不僅檢測過程耗時，也容易因視覺疲勞造成誤判，經驗及主觀偏差亦造成標準不一致等缺點。

另外，太陽能面板IR熱斑檢測技術，以創新物件偵測的方式檢測出IR影片中的熱斑。每批模組檢測完畢後會，自動產出檢測報告，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，提供企業最專業的檢測建議。

「太陽能模組EL及IR熱斑瑕疵自動檢測技術」具有：為數量最多、檢測最精準、檢測數度最快以及市占率最高的絕對優勢。 吳青常/攝影

張傳育指出，EL瑕疵檢測軟體已取得荷蘭KIWA認可，為太陽能模組缺陷檢測技術領先者，可為企業每條生產線每年減少約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。此外，109年7月成立的應現科技 (股)公司，當時資本額僅有100萬元，9月即獲國內創投投資1,000萬元，朝成為全球最大太陽能模組缺陷檢測專業廠前進。