亚搏彩票手机版 片檢測方法及研究

在晶體矽太陽電池的生產過程中,電池片的生產是關鍵,電池片在層疊、層壓、裝框、清洗等生產過程中,會導致電池板內部出現斷柵、裂紋、黑片、碎片、表麵損傷、鍍膜層不良、印刷不良、電性能不良等不同類型的缺陷,這些缺陷嚴重影響了電池片的質量。電池片的質量影響著其使用的壽命、穩定性、以及光電轉換效率。
楓葉 2018-4-11 17:52:54
  隨著科學技術的不斷發展,太陽能的應用越來越廣。在新能源領域,我們通過光電轉換的原理,將清潔的太陽能轉換成電能,為我們提供源源不斷的能源。目前,光伏行業發展迅速,年增長率在20%左右。2018年1-2月光伏新增裝機10.87GW,同比增長220%,占全部新增裝機的46.14%,是新增裝機最多的能源形式,超出市場預期,光伏新周期已經開啟,行業內普遍預計2018年光伏新增裝機為56-66GW。
  麵對如此巨大的市場需求,提高效率和降低成本成為整個行業的目標。在晶體矽太陽電池的生產過程中,電池片的生產是關鍵,電池片在層疊、層壓、裝框、清洗等生產過程中,會導致電池板內部出現斷柵、裂紋、黑片、碎片、表麵損傷、鍍膜層不良、印刷不良、電性能不良等不同類型的缺陷,這些缺陷嚴重影響了電池片的質量。電池片的質量影響著其使用的壽命、穩定性、以及光電轉換效率。因此,電池片EL缺陷檢測與識別就成為生產過程中極其重要的環節。
1、隱裂是電池片的缺陷
  近幾年,晶矽組件廠家為了降低成本,晶矽電池片一直向越來越薄的方向發展,由於晶體結構的自身特性,晶矽電池片十分容易發生破裂,從而降低了電池片防止機械破壞的能力。
  晶體矽組件生產的工藝流程長,許多環節都可能造成電池片隱裂。隱裂產生的本質原因,可歸納為在矽片上產生了機械應力或熱應力。
2、"隱裂"對組件性能的影響

  不同的隱裂,對電池片功能造成的影響是不一樣的。先來看一張電池片的放大圖。

  圖1:晶矽電池片結構
  根據晶矽電池的結構,如上圖,電池片產生的電流要依靠"表麵的主柵線及垂直於主柵線的細柵線"搜集和導出。當隱裂導致細柵線斷裂時,細柵線無法將收集的電流輸送到主柵線,將會導致電池片部分甚至全部失效。
  對電池片功能影響最大的,是平行於主柵線的隱裂。根據研究結果,50%的失效片來自於平行於主柵線的隱裂。
3、檢測"隱裂"的手段
  EL(Electroluminescence,電致發光)是簡單有效的檢測隱裂的方法。其檢測原理如下:
  電池片的核心部分是半導體PN結,在沒有其它激勵(例如光照、電壓、溫度)的條件下,其內部處於一個動態平衡狀態,電子和空穴的數量相對保持穩定。
  如果施加電壓,半導體中的內部電場將被削弱,N區的電子將會被推向P區,與P區的空穴複合(也可理解為P區的空穴被推向N區,與N區的電子複合),複合之後以光的形式輔射出去,即電致發光。
  當被施加正向偏壓之後,晶體矽電池就會發光,波長1100nm左右,屬於紅外波段,肉眼觀測不到。因此,在進行EL測試時,需利用CCD相機輔助捕捉這些光子,然後通過計算機處理後以圖像的形式顯示出來。

  給晶矽組件施加電壓後,所激發出的電子和空穴複合的數量越多,其發射出的光子也就越多,所測得的EL圖像也就越亮;如果有的區域EL圖像比較暗,說明該處產生的電子和空穴數量較少(例如圖2中電池中部),代表該處存在缺陷(複合中心);如果有的區域完全是暗的,代表該處沒有發生電子和空穴的複合(圖2和圖3中紅線所標處),也或者是所發光被其它障礙所遮擋(圖2和圖3主柵線處),無法檢測到信號。

  (左圖2黑心片右圖3隱裂片)


  圖4正常組件EL圖像
  現階段,EL是簡單有效的檢測隱裂的方法。
  機器視覺的技術已經廣泛的應用到了缺陷檢測的領域,EL成像技術已經被引入光伏缺陷檢測行業,使得我們可以檢測到電池片內部的缺陷。當我們給亚搏彩票手机版 片通上電壓,這是電池片會發出紅外光,我們再用近紅外相機采集單通道灰度圖片,這時就會得到EL圖像。如果EL的光電轉化效率很高,那麼電池片將發出明亮的光,我們采集的圖像也會整體發亮。有缺陷的電池片區域在電池片上呈現的區域更加暗。

  常見的光伏裂紋有兩種形狀:網狀裂紋圖5和線形裂紋圖6

  圖5網狀裂紋

  圖6線狀裂紋

  在太陽能電池片背麵的在線光學檢測中,由於電池片放置於傳輸機構上,使得一些檢測無法進行,比如AOI的背麵檢測,再比如紅外的檢測需要紅外光從電池片下方照射,透過電池片成像,在兩種情況下,由於皮帶的存在使得電池片部分區域無法被檢測。目前常見的作法:對電池片、矽片進行翻轉,而翻轉的方法容易損害電池片、矽片,行業內對電池片的翻轉工藝也經過多次的改良和完善。

  圖7:最早投入使用的翻片機
  現在行業普遍采用的背檢旋轉台(也叫四工位工作台),配合電池片背部的快速檢測,傳輸至高效能流水線作業係統。
  旋轉台主要由電機、吸盤、轉台、吊裝轉台氣路組件、電氣裝置、檢測裝置等組成,背檢旋轉台有吸附、旋轉、檢測三個主要工藝,工作台每旋轉90°完成一個工位的檢測,實現循環運行。

  設計采用吸片和旋轉結合的工作方式,檢測光源在電池片下方,四工位循環旋轉到檢測位置,極大降低了太陽能電池片的損傷率,提高了工作效率。

  圖8:背檢旋轉台示意圖
  但是這些技術針對的都是表麵紋理分布比較均勻的缺陷,在太陽能電池片領域,多晶矽的表麵紋理特征複雜,而且部分缺陷容易受到晶格的影響。多晶矽缺陷檢測一直就是機器視覺缺陷檢測的難點,其主要原因有以下三點:
  A、由於電池片的發光效率不一樣,所以EL圖片的亮暗程度不同。
  B、每張電池片的背景不同,而且十分複雜。
  C、不同光伏廠家的生產工藝不同,標準不一樣。
  機器視覺已經廣泛的運用到了機器視覺領域。但是,大多數的方法都隻能處理背景比較均勻的缺陷。多晶矽包含著複雜的紋理,而且缺陷可能出現在電池片的任何一個區域,這些大大增加了缺陷檢測的難度。
  CCD芯片的相機不能有效地捕獲一些不明顯的裂紋,像隱裂和細微的斷柵。
  雖然有缺陷的區域會被顯示成暗區域,但是晶格的邊界也會顯現出來。這樣就會導致誤檢。因此,通過算法來進行裂紋缺陷的自動檢測就變得十分的困難。當前,在製造業當中,能夠通過工業相機獲取電池片的EL圖像,並將其顯示在顯示器上。但是,仍然需要一個操作員從這些EL圖像當中挑選出有缺陷的電池片。而一些很小的或者很細的裂紋缺陷很容易被人忽略。為了解決這個問題我們就要尋找一種方法,將各種裂紋缺陷準確的提取出來,並反饋給PLC通過機器自動的將有缺陷的電池片檢測出來。
  方法研究的現狀:
  1、基於均值漂移的多晶矽表麵指紋缺陷檢測。
  2、基於傅裏葉變換重構圖像的多晶矽的裂紋缺陷檢測。
  3、基於模糊C均值的聚類多晶矽缺陷檢測。
  4、基於局部閾值的多晶矽裂紋缺陷檢測。

  5、基於深度學習的表麵缺陷檢測。








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