王立涛

(陕西工业职业技术学院，陕西 咸阳 712000)

太阳能光伏能源是洁净、可再生的新能源，它具有其他常规能源所不具备的清洁性、稳定性、丰富性、长寿命以及易于维护等优点，被看成是21世纪最重要的新能源，光伏发电将在解决人类能源危机和环境污染问题上起到主要作用。太阳能光伏发电具有无污染、资源的普遍性和不枯竭等优点，符合保护环境和可持续发展的要求。近年来，以硅晶片为主要材料的光伏产业进入快速发展期，并逐步形成了一个包括单晶硅多晶硅材料、硅晶片、太阳电池组件生产封装检测和光伏系统集成应用为主体的光伏产业链[1-2]。

1 太阳电池的结构及工作原理

晶体硅太阳能电池的外形及基本结构如图1所示，整个电池上表面被一层减反射膜均匀镀于其上。负电极位于减反膜下面，两条平行的较粗的主电极在最上面，主电极的下面是与其垂直的无数互相平行的细小栅电极，栅电极都与主电极相连，形成负电极，将上表面的电极制作成栅状是为了最大面积的收集电荷且让更多的辐射光通过。当发射光照射在电池上表层时，光子透过减反射膜进入硅材料中，如果光子的能量大于硅禁带宽度则可以在 N 区、PN 结区和 P 区中激发出光生电子空穴对，各区中的光生载流子在复合前如果能穿过耗尽区，就能对电池输出功率产生作用。经过以上过程会在 N 区聚集光生电子，同时在 P 区聚集光生空穴，在 PN 结的两侧形成了正负电荷的聚集，形成内部电场进而产生光生伏特效应。当电池两极接上负载后，电流就从 P 区经负载流至 N 区，只要太阳光照不断，负载上就一直有电流通过，电池给负载供电从而输出功率[3]。

2 硅晶片隐形缺陷检测系统设计

2.1 检测软件的设计

根据检测系统的需求，软件系统应用Visual C++软件开发平台中的单文档应用程序框架，应用程序框架中的视图类实现EL图像的显示与存储，应用加入新的对话框类来扩展软件的功能。对于EL图像采集系统来说，系统数据采集的实现性要求较低，系统参数设置及图像的采集等操作均可以在对话框类中进行，可以实现良好的人机操作界面。软件系统主要分为三大模块：仪器初始化参数设置、EL图像的采集及EL图像的处理显示与存储。软件系统数据处理的流程框图如图2所示。

图1 晶体硅电池外形和结构图

图2 软件系统运行流程图

2.2 检测系统的运行

从图2可以看出，系统在启动过程中首先进行相机运行参数的初始化设置，然后根据设置的相机参数打开相机进入图像采集状态。当相机根据自动加载的参数不能获取满意的EL图像时，需对相机成像质量进行校正及参数调整。相机成像质理校正的通用方法是相机的白平衡校正。其作用就是设置相机的色彩原点，通俗讲就是在相机中记录相机拍摄白色图像的状态的参数形式。由于系统选取的相机是16位黑白图像，所以相机的白平衡功能设置相对简单一些。一般地，在相机前方放置一动白板，在周围光线较充分的情况下启动相机白平衡校正功能，相机会自动校正白平衡灰度参数。在相机完成白平衡校正后，若成像质理仍不满意，可通过在人工交互界面调整相机及图像处理参数，以获取理想的EL图像。

为了便于相机调整，软件系统开发可见与近红外两种模式以方便相机调整[4]。可见光模式就是让相机在可见光翻转成像，完成成像系统镜头的调整对焦。后切换到近红外成像模式(在镜头前加上LP830滤光片)，进行一次对焦调整。实验表明，在可见光范围内的调整对焦结果，在近红外成像时，成像效果不一定是最佳，还需进行微调。为了提高软件的运行效率及软件系统的适应性，提高软件系统数据处理的能力，软件中还需引入多线程技术，可以实现图像采集与显示处理用不同的线程来完成，大幅度提高软件的数据处理速度。

图像预处理主要实现两大功能：16图像转换成8位图像及成比例地改变图像的大小，使软件系统可以将EL图像显示在大小不同规格地屏幕上。16图像转换成8位图像算法应用图像灰度分段线性变化，图像比例缩放算法借助于openCV开放式图像处理库函数，图像比例缩放后的插值效果佳，可以获得不同大小较为理想的图像。图像的特征识别主要集中在几种较为常见的硅晶片隐形缺陷，如隐裂、材质污染等。为了便于人工观测识别硅晶片中的隐形缺陷，软件系统开发了EL图像局部缩放显示与存储功能，以获得更为准确的数据分析结果。

EL图像采集软件完成对电池片光致发光特性的瞬时记录，由于受污染的区域发光强度低，具体表现为EL图像较暗的区域。存在晶界缺陷的区域，由于带有缺陷的PN结正向偏压下击穿，会发出强光。电池片材质均匀的区域发光强度介于两者之间[5-6]。测试软件主要实现以下功能：完成对制冷型 CCD的操作，实现对相机运行参数设置后，完成对EL图像的采集、显示与存储。测试软件界面如图3所示。软件界面上弹出的对话框的功能是完成在不同应用情况下，相机参数的设置，确保系统针对所有类型的电池片均能获得清晰的EL图像。

3 实验与分析

3.1 检测数据验证实验研究

在EL检测过程中，是否对电池片造成损伤，是评价系统参数设置是否合理的依据。电池片损伤，将会使电池片光电转换效率降低，从而降低产品性能。检测电池片光电转换效率是通过测试电池片的伏安特性间接的获得[7-8]。电池片伏安特性测试电路如图4所示。

图3 EL图像采集软件

图4 电池片伏安特性测试原理图

应用图4所示电池片伏安特性测试电路，用单体太阳电池测试仪，对存在隐裂缺陷的太阳电池片1、材料污染电池片2和断栅电池片3进行了电特性测试，图5为材料污染电池片2的电性能曲线图。

图5 材料污染电池片2的电性能曲线图

通过观察不同类型电池片的效率变化与电池片中所存在缺陷之间的关系，以进一步确认电池片中缺陷的存在，同时可以观察缺陷存在对电池片电性能的影响。将其测试结果与无明显缺陷的硅晶片作比较，以验证EL成像检测结果的可靠性及准确性，表1为试验片的电性能测试结果。

从上述测试结果可以看出，隐性裂痕、材料污染、断栅等缺陷对太阳电池有不同程度的影响，与无明显缺陷的对比电池片相比较，缺陷电池的Isc、Rp、FF、均有所下降，而Rs都相应增加，对开路电压的影响较小。

表1 试验太阳能电池片电性能测试对照表

由于隐性裂痕的存在使得太阳电池片1的串联电阻增大，太阳电池的正向伏安特性会受到串联电阻变化的影响，导致短路电流下降明显；电池片1的填充因子和光电转换效率将会下降明显，是因为其串联电阻的增大和并联电阻的减小所造成的。电池片2主要存在材料污染等缺陷，这是导致其效率大大降低的主要原因。太阳能电池3的电性能数据均无法正常测量，验证了EL图像得到该电池断栅的准确性。

上述实验数据说明存在隐形缺陷的EL图像与试验片电性能数据之间具有很好的同一性。间接验证了所开发的硅晶片隐形缺陷检测系统对于硅晶片隐形缺陷检测准确性高。

3.2 硅晶片串并联测试实验

对硅晶片隐型缺陷进行检测除可以对硅晶片进行检测，还可以对以硅晶片为单元进行串并联的电池组件进行质量检测，图6为串12并6电池组件实物照片。检测装置可以对两个或两个以上硅晶片单片串并组合联接的电池片进行EL检测，或对整个太阳能电池组件进行EL检测，图7为应用检测系统开发的成像系统拍摄的(串12并6)组件EL图像。

图6 太阳能电池组件

实验的主要目的是掌握各种组合联接形式下，进行EL检测的正向偏置电压值及电流值，表2为试验数据。经过实验可以看出，硅晶片串并联时的电压值及电流值没有严格的比例关系，也就是不能将单个硅晶片看成阻值相等的固定电阻来估计它们所加正向偏置电压与电流之间的关系。同时与单个电池片相类似，材料污染对正向偏置电压及电流之间的关系影响较大。由于EL检测过程中的电流是自适应平衡结果，应用上述研究结果，将加载的正向偏置电压所产生的电流处于5.0～5.5 A，实现电池组的无损伤检测。

图7 (串12并6)组件EL图像

表2 不同连接硅晶片正向偏置电压电流对照表

对于串12并6(1 600 mm×800 mm)的电池组件，在确保一定分辨率的前提下，用两个相机进行成像，整个检测系统的硬件成本约为3万元。因此，所研发的EL检测成像系统对于硅晶片分类或电池组件隐型缺陷检测来说，是一种高性价比的检测技术。

4 结 论

通过实验分析了单个硅晶片进行基于EL图像的隐型缺陷检测系统的正向偏置电压参数、成像系统参数，获取了清晰的EL图像，并将含有缺陷的硅晶片的I-V曲线数据进行对比分析，验证了所开发检测系统的准确性和可靠性，同时进行了不同串并联接方式的硅晶片EL检测实验，说明所开发的EL成像系统也可以用于对硅晶片太阳能组件隐型缺陷进行检测。实验结果同时说明了所开发的硅晶片隐形缺陷检测方法是一种经济可行的电池组件隐形缺陷检测技术，可以用于大型太阳能组件的隐形缺陷检测。