基于电致发光图像识别的PERC太阳能电池检测系统

华锴玮 王浩 吴根平 刘志宏 雷威

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.09.025

摘  要：针对当前PERC太阳能电池钝化层中出现的柯肯德尔空隙，设计了一种基于电致发光图像识别的PERC太阳能电池检测系统。基于电致发光原理，设计了检测系统的硬件结构，采集到的电致发光图像清晰明亮。同时完成了检测系统软件开发，软件准确识别电致发光图像中的黑斑、黑线等电池缺陷，为PERC电池的电致发光特性分析提供了有效的实验手段。

关键词：PERC太阳能电池;电致发光;图像识别

中图分类号：TP391.4      文献标识码：A 文章编号：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

太阳能作为可再生能源中最丰富的自然资源，清洁无污染，获取稳定可靠，具备相当大的潜力以满足世界供电需求。而单晶硅太阳能电池正是一种利用半导体光生伏特效应将太阳能转化为电能的装置。目前出现的钝化发射极和背面电池（Passivated Emitter and Rear Cell，PERC）技术极大地提升了单晶硅太阳能电池光电转换效率。PERC电池相较于传统单晶硅太阳能电池增加了背面钝化层，可以有效降低复合速率。同时通过激光或者化学刻蚀在钝化层局部开孔以使铝层与硅层点接触，减少非钝化面积，最大化跨越PN结势垒，减少载流子复合，使其稳定流动。PERC电池试验室最高转化效率可达26%，量产电池效率则达到21.5%^[1-6]。

在背面钝化层铝硅合金烧结过程中，熔融液态铝透过激光刻槽溶解于硅层。由于柯肯德尔效应，铝在硅中的溶解度小于硅在铝中的溶解度，导致铝向硅层扩散体积小于硅向铝层扩散体积，进而产生空隙而不是共熔合金，同时熔融过程中各处空隙会合并，导致光电转换效率降低。本文設计了一种基于电致发光的PERC太阳能电池缺陷检测系统，可以识别出空隙导致的缺陷大小及位置，用以指导PERC太阳能电池生产及改善。

目前太阳能电池片主要检测手段有光致发光法、锁相红外热成像法、电致发光法等。光致发光法通过外界光源照射待检测物体表面，物体获得光能产生激发态，进而产生特定频率光谱。因此光致发光法所需测试仪器精度要求高，价格昂贵。而锁相红外热成像法需要对电池片施加周期性的光源与电压，待检测物品缺陷部分与非缺陷部分的热特性不一致，会出现不均匀热流，即有无缺陷的表面温度及相位差可以被检测出来。但检测时温度需加热至70摄氏度，不适用于快速检测的场合，同时会对待检测物品造成破坏。而电致发光法最易实现且检测速度快，故本文选择电致发光法来实现PERC太阳能电池片的快速检测。

电致发光法通过对半导体材料施加正向偏压产生少数载流子，少数载流子与多数载流子复合辐射发光。电致发光光子生成率，即为少数载流子和多数载流子复合单位能量光子的产生率。根据计算可以得到光子产生率与少数载流子扩散长度正相关^[7]。而太阳能电池的工作原理为光纤照射半导体PN结，价带电子跃迁至导带，产生电子空穴对。半导体阻挡层电池会导致空穴和电子分别向P区和N区偏移，进而产生光生电势差。那么理想情况下可以将太阳能电池等效为一个理想直流恒流源与两个二极管并联组成的等效电路图，其中两个二极管表征着耗尽区载流子复合及暗电流。根据等效电路进行计算可以得到扩散长度越大，暗电流随之越小，电路开路电压相应越高。即可以通过扩散长度表征太阳能电池效率。因为光子产生率与少数载流子扩散长度正相关，所以通过电致发光强度可以判断缺陷位置及大小。因此本文根据电致发光原理设计了一套可以检测电致发光产生的红外光子图像并进行快速识别的检测系统。

1  硬件设计

1.1  硬件组成

电致发光测试设备如图1所示，主要由暗箱、感光元件及支架、稳压直流电源及计算机组成。暗箱提供密闭黑暗空间，阻止外界光线对电致发光产生的红外光造成干扰;感光元器件将光信号转化为数字信号，传输至计算机进行处理。稳压直流源施加太阳能电池正向偏压，用以提供电致发光所需电场。计算机控制感光元件拍照及调整增益、曝光时间等参数，并存储采集的图像数据，同时对获取的电致发光图像进行处理分析，提取缺陷。

1.2  感光元件选择

相机感光元件目前主要有两种：集成在金属氧化物的半导体材料上的图像传感器（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor，CMOS）和集成在半导体单晶材料上的电感耦合器件（Charge Coupled Device，CCD）。

CCD由矩阵排列的感光二极管组成，当二极管接收到光信号，激发产生电荷，即将光信号转化为电流信号。通过CCD感光元件控制信号，将电流统一输出到放大器进行放大及滤波，再通过模数转化器将电流模拟信号转化成数值与电流大小成正比的数字信号。而CMOS结构较为复杂，每个像点都由一个作为感光元件的感光二极管和三颗负责信号放大和模数转换的晶体管组成。即感光元件在CMOS表面所占面积较小。

CCD较CMOS感光面积更大，电路少衬底偏压稳定性好。同时CMOS由于集成结构多，开口率低，灵敏度不如CCD;并且CMOS输出信号为每个像素输出的数字信号合并，而每个像素的模拟器件放大器无法保持放大倍率一致，会导致噪声出现。由于电致发光测试中对红外光高敏感特性以及缺陷检测中低噪声的需求，故成像感光器件选择CCD。

而根据之前的试验文献可以得知晶体硅太阳能电池在近红外波段的电致发光强度最大^[8]。因此选择CFS（T）142M-H4相机作为检测系统感光元件。相机芯片为CCD芯片，对近红外光波段较敏感，灵敏度达2 000 mV，1/30 s，适于电致发光检测。

2  软件设计

检测软件主要功能为图像获取功能和图像检测功能。通过相机SDK获取图像。再经过图像处理环节完成缺陷检测。

2.1  图像获取功能

图像获取功能基于相机SDK进行开发，调用相关函数实现图像获取功能。图像获取主要流程如图2所示，首先通过CameraInit对相机初始化，初始化后通过CameraPlay开启视频流。再将数据传入回调函数，进行处理显示。图像采集完成后通过CameraStop停止视频流，通过反初始化CameraUnInit，关闭相机。

2.2  图像检测功能

图像检测的流程如图3所示，首先获取电致发光图像后，然后依次在图像域和快速傅立叶变换后的变换域中进行平滑滤波处理。再对图像进行反傅立叶变换，依次在图像域中使用边缘提取算子以及及形态学提取算子识别电池片缺陷。

主要通过以下算子进行平滑滤波处理：

（1）均值滤波，形式为mean_image（Image ： ImageMean ： MaskWidth， MaskHeight ： ），对原图像卷积MaskWidth x MaskWidth大小的全一矩阵，进行线性平滑。

（2）中值滤波，形式为median_image（Image ： ImageMedian ： MaskType， Radius： ），根据MaskType和Radius确定灰度值排序区域，获取中值。

（3）高斯滤波，形式为gauss_filter（Image ： ImageGauss ： Size ： ），使用高斯函数的离散近似进行滤波，由Size参数设定高斯函数中的西格玛值。

（4）针对特定缺陷可以直接进行二值化处理。

边缘提取算子主要采用Sobel算子，其形式为A=  ，或Laplace算子其形式为n_4= 。

形态学提取算子采用检测线条及宽度的算子，其形式为lines_gauss（Image ： Lines ： Sigma， Low， High， LightDark， ExtractWidth， LineModel， CompleteJunctions ： ），根据高斯平滑核偏导确定各点参数完成提取。

针对特定缺陷的检测流程为：

（1）黑斑缺陷检测。黑斑缺陷检测通过graythresh函数，在图像域内获取一个适当的二值化阈值，并进行二值化处理。黑斑由于和周围背景灰度相差较大，可直接根据区域大小进行提取。

（2）黑线缺陷检测。黑线缺陷检测的流程主要为：分别在图像域使用中值滤波和在频域卷积高斯滤波进行滤波处理。再进行反傅立叶变化并与原图像差分，从而实现图像增强。最后通过形态学提取算子筛选出黑线缺陷。

2.3  人机交互界面

人机交互界面如图4所示，左邊依次为相机控制区域，用于相机的开关启停;曝光参数调整区域，用于调整相机接受光子数;图像初步调整区域，可对获取到的图像作预处理。中间输出获取的视频流以及软件检测出的缺陷位置标记。右侧输出太阳能电池缺陷的检测结果。

3  试验结果

3.1  缺陷检测

取工厂同一批次生产的PERC太阳能电池片置于暗箱中，启动稳压直流源及计算机检测程序，将稳压直流源电压设置为0.8伏特，为PERC太阳能电池片施加正向偏压。感光元件获取光信号转换为电信号通过USB接口传递至计算机。计算机对电信号处理转化为图像并进行图像检测。PERC太阳能电池电致发光图像及黑线缺陷检测结果如图5、图6所示。

可以发现PERC太阳能电池检测系统可以获取清晰的电致发光图像，并准确识别出电致发光图像中的缺陷。

3.2  扫描电子显微镜检测

为了充分验证太阳能电池检测缺陷结果为PERC太阳能电池产生的柯肯德尔空隙，需对检测缺陷处进行微观结构分析。先分别将PERC太阳能电池片标记缺陷处和非缺陷处制作断面切片，并进行扫描电子显微镜检测。再将电池片置于NaOH溶液（20%质量浓度）2分钟，由于铝会与NaOH溶液发生反应，因此可以去除背面铝背场。去除铝背场后再分别对标记缺陷处和非缺陷处制作表面切片进行扫描电子显微镜检测。观察缺陷处铝背场表面和断面扫描电镜图和发现未形成填充，有明显空洞形成;观察无缺陷处铝背场表面和断面扫描电镜图发现填充良好。

根据扫描电镜结果可以得出以下结论，PERC太阳能电池检测系统所识别到的缺陷位置实际对应了PERC太阳能电池在烧结过程产生的柯肯德尔空隙。而无缺陷位置实际对应PERC太阳能电池烧结过程中产生的铝硅合金。

4  结  论

针对PERC太阳能电池缺陷特征进行分析，选择电致发光作为检测原理。依据电致发光原理完成了PERC太阳能电池检测系统的硬件设计，检测系统可以采集到太阳能电池片电致发光的红外光子，并且采集的电致发光图像清晰明亮。同时根据PERC太阳能电池缺陷检测需求完成了检测系统的软件开发设计，具备图像获取功能和图像识别功能，同时设计了人机交互界面方便快速检测及图像存储，实现了黑斑、黑线等电致发光图像缺陷的检测。并进一步通过扫描电子显微镜的手段，实际验证检测系统识别缺陷处对应了为PERC太阳能电池烧结过程中产生的柯肯德尔空隙，非缺陷处对应烧结过程中形成的铝硅合金。基于电致发光图像识别的PERC太阳能电池检测系统为PERC太阳能电池特性分析提供了简单快速的实验手段，有助于PERC太阳能电池效率提升的进一步改进。

参考文献：

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作者简介：华锴玮（1995—），男，汉族，湖北黄冈人，助理工程师，硕士研究生，研究方向：图像处理。

收稿日期：2021-04-14