基于電致發(fā)光圖像識(shí)別的PERC太陽能電池檢測系統(tǒng)

華鍇瑋 王浩 吳根平 劉志宏 雷威

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.09.025

摘? 要：針對(duì)當(dāng)前PERC太陽能電池鈍化層中出現(xiàn)的柯肯德爾空隙，設(shè)計(jì)了一種基于電致發(fā)光圖像識(shí)別的PERC太陽能電池檢測系統(tǒng)。基于電致發(fā)光原理，設(shè)計(jì)了檢測系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)，采集到的電致發(fā)光圖像清晰明亮。同時(shí)完成了檢測系統(tǒng)軟件開發(fā)，軟件準(zhǔn)確識(shí)別電致發(fā)光圖像中的黑斑、黑線等電池缺陷，為PERC電池的電致發(fā)光特性分析提供了有效的實(shí)驗(yàn)手段。

關(guān)鍵詞：PERC太陽能電池;電致發(fā)光;圖像識(shí)別

中圖分類號(hào)：TP391.4? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2021）09-0096-04

The Measurement System for PERC Solar Cells Based on Electroluminescent?Image Identification

HUA Kaiwei，WANG Hao，WU Genping，LIU Zhihong，LEI Wei

（Wuhan Second Ship Design and Research Institute，Wuhan? 430064，China）

Abstract：Aiming at the Kirkendall gap appeared in passivation layer of the PERC solar cell at present，this paper designs a PERC solar cell detection system based on electroluminescent image identification. Based on the principle of electroluminescence，the hardware structure of the detection system is designed，and the collected electroluminescent images are clear and bright. At the same time，the software development of the detection system is completed. The software can accurately identifies the battery defects such as black spots and black lines in the electroluminescent images，which provides an effective experimental means for the analysis of the electroluminescent characteristics of PERC cell.

Keywords：PERC solar cell;electroluminescence;image identification

0? 引? 言

太陽能作為可再生能源中最豐富的自然資源，清潔無污染，獲取穩(wěn)定可靠，具備相當(dāng)大的潛力以滿足世界供電需求。而單晶硅太陽能電池正是一種利用半導(dǎo)體光生伏特效應(yīng)將太陽能轉(zhuǎn)化為電能的裝置。目前出現(xiàn)的鈍化發(fā)射極和背面電池（Passivated Emitter and Rear Cell，PERC）技術(shù)極大地提升了單晶硅太陽能電池光電轉(zhuǎn)換效率。PERC電池相較于傳統(tǒng)單晶硅太陽能電池增加了背面鈍化層，可以有效降低復(fù)合速率。同時(shí)通過激光或者化學(xué)刻蝕在鈍化層局部開孔以使鋁層與硅層點(diǎn)接觸，減少非鈍化面積，最大化跨越PN結(jié)勢壘，減少載流子復(fù)合，使其穩(wěn)定流動(dòng)。PERC電池試驗(yàn)室最高轉(zhuǎn)化效率可達(dá)26%，量產(chǎn)電池效率則達(dá)到21.5%^[1-6]。

在背面鈍化層鋁硅合金燒結(jié)過程中，熔融液態(tài)鋁透過激光刻槽溶解于硅層。由于柯肯德爾效應(yīng)，鋁在硅中的溶解度小于硅在鋁中的溶解度，導(dǎo)致鋁向硅層擴(kuò)散體積小于硅向鋁層擴(kuò)散體積，進(jìn)而產(chǎn)生空隙而不是共熔合金，同時(shí)熔融過程中各處空隙會(huì)合并，導(dǎo)致光電轉(zhuǎn)換效率降低。本文設(shè)計(jì)了一種基于電致發(fā)光的PERC太陽能電池缺陷檢測系統(tǒng)，可以識(shí)別出空隙導(dǎo)致的缺陷大小及位置，用以指導(dǎo)PERC太陽能電池生產(chǎn)及改善。

目前太陽能電池片主要檢測手段有光致發(fā)光法、鎖相紅外熱成像法、電致發(fā)光法等。光致發(fā)光法通過外界光源照射待檢測物體表面，物體獲得光能產(chǎn)生激發(fā)態(tài)，進(jìn)而產(chǎn)生特定頻率光譜。因此光致發(fā)光法所需測試儀器精度要求高，價(jià)格昂貴。而鎖相紅外熱成像法需要對(duì)電池片施加周期性的光源與電壓，待檢測物品缺陷部分與非缺陷部分的熱特性不一致，會(huì)出現(xiàn)不均勻熱流，即有無缺陷的表面溫度及相位差可以被檢測出來。但檢測時(shí)溫度需加熱至70攝氏度，不適用于快速檢測的場合，同時(shí)會(huì)對(duì)待檢測物品造成破壞。而電致發(fā)光法最易實(shí)現(xiàn)且檢測速度快，故本文選擇電致發(fā)光法來實(shí)現(xiàn)PERC太陽能電池片的快速檢測。

電致發(fā)光法通過對(duì)半導(dǎo)體材料施加正向偏壓產(chǎn)生少數(shù)載流子，少數(shù)載流子與多數(shù)載流子復(fù)合輻射發(fā)光。電致發(fā)光光子生成率，即為少數(shù)載流子和多數(shù)載流子復(fù)合單位能量光子的產(chǎn)生率。根據(jù)計(jì)算可以得到光子產(chǎn)生率與少數(shù)載流子擴(kuò)散長度正相關(guān)^[7]。而太陽能電池的工作原理為光纖照射半導(dǎo)體PN結(jié)，價(jià)帶電子躍遷至導(dǎo)帶，產(chǎn)生電子空穴對(duì)。半導(dǎo)體阻擋層電池會(huì)導(dǎo)致空穴和電子分別向P區(qū)和N區(qū)偏移，進(jìn)而產(chǎn)生光生電勢差。那么理想情況下可以將太陽能電池等效為一個(gè)理想直流恒流源與兩個(gè)二極管并聯(lián)組成的等效電路圖，其中兩個(gè)二極管表征著耗盡區(qū)載流子復(fù)合及暗電流。根據(jù)等效電路進(jìn)行計(jì)算可以得到擴(kuò)散長度越大，暗電流隨之越小，電路開路電壓相應(yīng)越高。即可以通過擴(kuò)散長度表征太陽能電池效率。因?yàn)楣庾赢a(chǎn)生率與少數(shù)載流子擴(kuò)散長度正相關(guān)，所以通過電致發(fā)光強(qiáng)度可以判斷缺陷位置及大小。因此本文根據(jù)電致發(fā)光原理設(shè)計(jì)了一套可以檢測電致發(fā)光產(chǎn)生的紅外光子圖像并進(jìn)行快速識(shí)別的檢測系統(tǒng)。

1? 硬件設(shè)計(jì)

1.1? 硬件組成

電致發(fā)光測試設(shè)備如圖1所示，主要由暗箱、感光元件及支架、穩(wěn)壓直流電源及計(jì)算機(jī)組成。暗箱提供密閉黑暗空間，阻止外界光線對(duì)電致發(fā)光產(chǎn)生的紅外光造成干擾;感光元器件將光信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)，傳輸至計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理。穩(wěn)壓直流源施加太陽能電池正向偏壓，用以提供電致發(fā)光所需電場。計(jì)算機(jī)控制感光元件拍照及調(diào)整增益、曝光時(shí)間等參數(shù)，并存儲(chǔ)采集的圖像數(shù)據(jù)，同時(shí)對(duì)獲取的電致發(fā)光圖像進(jìn)行處理分析，提取缺陷。

1.2? 感光元件選擇

相機(jī)感光元件目前主要有兩種：集成在金屬氧化物的半導(dǎo)體材料上的圖像傳感器（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor，CMOS）和集成在半導(dǎo)體單晶材料上的電感耦合器件（Charge Coupled Device，CCD）。

CCD由矩陣排列的感光二極管組成，當(dāng)二極管接收到光信號(hào)，激發(fā)產(chǎn)生電荷，即將光信號(hào)轉(zhuǎn)化為電流信號(hào)。通過CCD感光元件控制信號(hào)，將電流統(tǒng)一輸出到放大器進(jìn)行放大及濾波，再通過模數(shù)轉(zhuǎn)化器將電流模擬信號(hào)轉(zhuǎn)化成數(shù)值與電流大小成正比的數(shù)字信號(hào)。而CMOS結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，每個(gè)像點(diǎn)都由一個(gè)作為感光元件的感光二極管和三顆負(fù)責(zé)信號(hào)放大和模數(shù)轉(zhuǎn)換的晶體管組成。即感光元件在CMOS表面所占面積較小。

CCD較CMOS感光面積更大，電路少襯底偏壓穩(wěn)定性好。同時(shí)CMOS由于集成結(jié)構(gòu)多，開口率低，靈敏度不如CCD;并且CMOS輸出信號(hào)為每個(gè)像素輸出的數(shù)字信號(hào)合并，而每個(gè)像素的模擬器件放大器無法保持放大倍率一致，會(huì)導(dǎo)致噪聲出現(xiàn)。由于電致發(fā)光測試中對(duì)紅外光高敏感特性以及缺陷檢測中低噪聲的需求，故成像感光器件選擇CCD。

而根據(jù)之前的試驗(yàn)文獻(xiàn)可以得知晶體硅太陽能電池在近紅外波段的電致發(fā)光強(qiáng)度最大^[8]。因此選擇CFS（T）142M-H4相機(jī)作為檢測系統(tǒng)感光元件。相機(jī)芯片為CCD芯片，對(duì)近紅外光波段較敏感，靈敏度達(dá)2 000 mV，1/30 s，適于電致發(fā)光檢測。

2? 軟件設(shè)計(jì)

檢測軟件主要功能為圖像獲取功能和圖像檢測功能。通過相機(jī)SDK獲取圖像。再經(jīng)過圖像處理環(huán)節(jié)完成缺陷檢測。

2.1? 圖像獲取功能

圖像獲取功能基于相機(jī)SDK進(jìn)行開發(fā)，調(diào)用相關(guān)函數(shù)實(shí)現(xiàn)圖像獲取功能。圖像獲取主要流程如圖2所示，首先通過CameraInit對(duì)相機(jī)初始化，初始化后通過CameraPlay開啟視頻流。再將數(shù)據(jù)傳入回調(diào)函數(shù)，進(jìn)行處理顯示。圖像采集完成后通過CameraStop停止視頻流，通過反初始化CameraUnInit，關(guān)閉相機(jī)。

2.2? 圖像檢測功能

圖像檢測的流程如圖3所示，首先獲取電致發(fā)光圖像后，然后依次在圖像域和快速傅立葉變換后的變換域中進(jìn)行平滑濾波處理。再對(duì)圖像進(jìn)行反傅立葉變換，依次在圖像域中使用邊緣提取算子以及及形態(tài)學(xué)提取算子識(shí)別電池片缺陷。

主要通過以下算子進(jìn)行平滑濾波處理：

（1）均值濾波，形式為mean_image（Image ： ImageMean ： MaskWidth， MaskHeight ： ），對(duì)原圖像卷積MaskWidth x MaskWidth大小的全一矩陣，進(jìn)行線性平滑。

（2）中值濾波，形式為median_image（Image ： ImageMedian ： MaskType， Radius： ），根據(jù)MaskType和Radius確定灰度值排序區(qū)域，獲取中值。

（3）高斯濾波，形式為gauss_filter（Image ： ImageGauss ： Size ： ），使用高斯函數(shù)的離散近似進(jìn)行濾波，由Size參數(shù)設(shè)定高斯函數(shù)中的西格瑪值。

（4）針對(duì)特定缺陷可以直接進(jìn)行二值化處理。

邊緣提取算子主要采用Sobel算子，其形式為A=? ，或Laplace算子其形式為n_4= 。

形態(tài)學(xué)提取算子采用檢測線條及寬度的算子，其形式為lines_gauss（Image ： Lines ： Sigma， Low， High， LightDark， ExtractWidth， LineModel， CompleteJunctions ： ），根據(jù)高斯平滑核偏導(dǎo)確定各點(diǎn)參數(shù)完成提取。

針對(duì)特定缺陷的檢測流程為：

（1）黑斑缺陷檢測。黑斑缺陷檢測通過graythresh函數(shù)，在圖像域內(nèi)獲取一個(gè)適當(dāng)?shù)亩祷撝担⑦M(jìn)行二值化處理。黑斑由于和周圍背景灰度相差較大，可直接根據(jù)區(qū)域大小進(jìn)行提取。

（2）黑線缺陷檢測。黑線缺陷檢測的流程主要為：分別在圖像域使用中值濾波和在頻域卷積高斯濾波進(jìn)行濾波處理。再進(jìn)行反傅立葉變化并與原圖像差分，從而實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)。最后通過形態(tài)學(xué)提取算子篩選出黑線缺陷。

2.3? 人機(jī)交互界面

人機(jī)交互界面如圖4所示，左邊依次為相機(jī)控制區(qū)域，用于相機(jī)的開關(guān)啟停;曝光參數(shù)調(diào)整區(qū)域，用于調(diào)整相機(jī)接受光子數(shù);圖像初步調(diào)整區(qū)域，可對(duì)獲取到的圖像作預(yù)處理。中間輸出獲取的視頻流以及軟件檢測出的缺陷位置標(biāo)記。右側(cè)輸出太陽能電池缺陷的檢測結(jié)果。

3? 試驗(yàn)結(jié)果

3.1? 缺陷檢測

取工廠同一批次生產(chǎn)的PERC太陽能電池片置于暗箱中，啟動(dòng)穩(wěn)壓直流源及計(jì)算機(jī)檢測程序，將穩(wěn)壓直流源電壓設(shè)置為0.8伏特，為PERC太陽能電池片施加正向偏壓。感光元件獲取光信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)通過USB接口傳遞至計(jì)算機(jī)。計(jì)算機(jī)對(duì)電信號(hào)處理轉(zhuǎn)化為圖像并進(jìn)行圖像檢測。PERC太陽能電池電致發(fā)光圖像及黑線缺陷檢測結(jié)果如圖5、圖6所示。

可以發(fā)現(xiàn)PERC太陽能電池檢測系統(tǒng)可以獲取清晰的電致發(fā)光圖像，并準(zhǔn)確識(shí)別出電致發(fā)光圖像中的缺陷。

3.2? 掃描電子顯微鏡檢測

為了充分驗(yàn)證太陽能電池檢測缺陷結(jié)果為PERC太陽能電池產(chǎn)生的柯肯德爾空隙，需對(duì)檢測缺陷處進(jìn)行微觀結(jié)構(gòu)分析。先分別將PERC太陽能電池片標(biāo)記缺陷處和非缺陷處制作斷面切片，并進(jìn)行掃描電子顯微鏡檢測。再將電池片置于NaOH溶液（20%質(zhì)量濃度）2分鐘，由于鋁會(huì)與NaOH溶液發(fā)生反應(yīng)，因此可以去除背面鋁背場。去除鋁背場后再分別對(duì)標(biāo)記缺陷處和非缺陷處制作表面切片進(jìn)行掃描電子顯微鏡檢測。觀察缺陷處鋁背場表面和斷面掃描電鏡圖和發(fā)現(xiàn)未形成填充，有明顯空洞形成;觀察無缺陷處鋁背場表面和斷面掃描電鏡圖發(fā)現(xiàn)填充良好。

根據(jù)掃描電鏡結(jié)果可以得出以下結(jié)論，PERC太陽能電池檢測系統(tǒng)所識(shí)別到的缺陷位置實(shí)際對(duì)應(yīng)了PERC太陽能電池在燒結(jié)過程產(chǎn)生的柯肯德爾空隙。而無缺陷位置實(shí)際對(duì)應(yīng)PERC太陽能電池?zé)Y(jié)過程中產(chǎn)生的鋁硅合金。

4? 結(jié)? 論

針對(duì)PERC太陽能電池缺陷特征進(jìn)行分析，選擇電致發(fā)光作為檢測原理。依據(jù)電致發(fā)光原理完成了PERC太陽能電池檢測系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)，檢測系統(tǒng)可以采集到太陽能電池片電致發(fā)光的紅外光子，并且采集的電致發(fā)光圖像清晰明亮。同時(shí)根據(jù)PERC太陽能電池缺陷檢測需求完成了檢測系統(tǒng)的軟件開發(fā)設(shè)計(jì)，具備圖像獲取功能和圖像識(shí)別功能，同時(shí)設(shè)計(jì)了人機(jī)交互界面方便快速檢測及圖像存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了黑斑、黑線等電致發(fā)光圖像缺陷的檢測。并進(jìn)一步通過掃描電子顯微鏡的手段，實(shí)際驗(yàn)證檢測系統(tǒng)識(shí)別缺陷處對(duì)應(yīng)了為PERC太陽能電池?zé)Y(jié)過程中產(chǎn)生的柯肯德爾空隙，非缺陷處對(duì)應(yīng)燒結(jié)過程中形成的鋁硅合金。基于電致發(fā)光圖像識(shí)別的PERC太陽能電池檢測系統(tǒng)為PERC太陽能電池特性分析提供了簡單快速的實(shí)驗(yàn)手段，有助于PERC太陽能電池效率提升的進(jìn)一步改進(jìn)。

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作者簡介：華鍇瑋（1995—），男，漢族，湖北黃岡人，助理工程師，碩士研究生，研究方向：圖像處理。

收稿日期：2021-04-14