太阳能电池片检测技术

1 目录1、课题来源、背景及研究意义 .21.1 课题来源 2 1.2 课题背景 2 1.3 课题研究意 3 2、国内外研究现状 4 2.1 基于电致发光的太阳能电池片视觉检测 4 2.2 基于光致发光的太阳能电池片视觉检测 7 2.3 基于红外热像仪的太阳能电池片视觉检测 8 2.4 基于计算机的太阳能电池片视觉检测 9 2.4.1 电池正面印刷及表明缺陷类型 . 9 2.4.2 电池片背面印刷及表面缺陷 . 10 3、拟研究的主要内容 .10 4、研究难点 .11 5、参考文献 .12 2 基于视觉的太阳能电池片检测技术1、课题来源、背景及研究意义1.1 课题来源本课题来源于企业的科技合作项目 “ 太阳能电池片全自动焊接机 ” ， 主要研究基于视觉的太阳能电池片表面缺陷和位姿信息的检测， 在电池片串焊前， 及时剔除不合格产品， 并为后续焊接提供电池片的位姿信息以进行精密操作和定位，确保焊接质量。1.2 课题背景石油、天然气、煤炭等不可再生能源随着人类的使用变得越来越少。同时全球能源需求快速增长，寻找新能源改善现有能源结构变得非常紧迫。 太阳能是解决全球能源问题最有前途的替代能源。 专家预测，到 2050 年，太阳能将占人类使用能源的 35以上，成为第一大能源 [1]。太阳能是最具开发和应用前景的可再生能源之一，光伏发电是利用太阳能的最佳途径之一 [2]。图 1 地球上每年蕴含的太阳能、地热能、风能、潮汐能、水能根据赫尔穆特凯泽咨询公司 Helmut Kaiser Consultancy 调查分析 , 到 2015 年新能源市场将呈现多样化的发展趋势 , 其中水力发电 360 亿美元、风力发电 241 亿美元、太阳热能 142 亿美元、地热能45 亿美元、 生物质能 42. 4 亿美元 , 而太阳能光电市场将达 461 亿美元 , 可见太阳能发电是今后一段时期主要发展的新能源 [3] 。 欧盟制订了 “百万屋顶太阳能计划” , 德国制订了 “十万屋顶太阳能计划” , 日本推出了“新阳光计划” , 美国加州推出了“百万太阳能屋顶法案” 。我国在 2009 年 3 月 , 财政部、住房和城乡建设部联合发布了关于加快推进太阳能光电建筑应用的实施意见 与太阳能光电建筑应用财政补助资金管理暂行办法 , 对符合条件的太阳能光电建筑应用示范项目给予相应的补贴。各国对太阳能的财政补助使太阳能装机容量大幅提升。图 2 2002 2008 年世界各国太阳能装机容量中投顾问发布的 2010 2015 年中国太阳能光伏设备市场投资分析及前景预测报告指出，光伏3 的未来市场在亚洲，而中国将成为全球光伏制造设备的一个主要增长动力。表 1 2009 年世界太阳能发电并联产品产能分布由表 1 可以看出中国在结晶硅太阳能电池和结晶硅太阳能电池组件的生产上占有绝对优势， 中国所占份额高的原因是销售价格低。美国半导体厂家启钥式出售太阳能电池生产装置后， 几乎谁都能生产太阳能电池， 于是企业很容易进入该领域 [4] 。 （ Turnkey 美国企业界流行的一句话，意思是把顾客所需要的东西 “ 全部 ” 提供给他们，也可以理解为客户在投入资金后立即得到产出。照字面来看， turnkey 为转钥，也就是，负责承包专案的厂商，从头负责到尾，最后交给客户一把钥匙，客户只要把钥匙一转，系统便可开始运作的意思。 ）表 2 世界太阳能电池产量前 10 位生产厂家由表 2 可以看出中国的太阳能电池产量逐年增加，产量进入世界前十位的生产厂家也逐年增加。1.3 课题的研究意义缺陷的存在会降低太阳能电池的转换效率及使用寿命， 造成了较大的经济损失 [5]。 电池片的缺陷会导致电池片组件特性出现水桶效应。提高合格率， 避免有缺陷的电池片进入太阳能光伏组件。 使用合格的硅片对于保证后续处理环节的有效性至关重要。 在太阳能电池片串焊前才用视觉检测技术剔除有缺陷的电池片意义重大。 显著降低硅片断裂的风险，并最大限度地减少停机时间。4 图 2 太阳能电池组的水桶效应目前大多数太阳能生产厂家采用人工的方式检测电池片的表面质量， 依赖工人的视觉判断， 因此带来了许多检测问题。计算机视觉检测相对与人工视觉具有一下优点1、能够实现检测过程的自动化2、检测精度和可靠性高3、检测效率高目前工业化晶体硅太阳电池在制造过程中通常采用丝网印刷、 高温烧结、 互联、 层压封装等生产工艺， 其中丝网印刷的机械应力、 焊接的热应力、 高温烧结的热应力、 层压封装的机械应力等不可避免会引入一些缺陷，包括隐裂、碎片、断栅、虚焊等，这类缺陷的存在极大地影响了太阳电池的光电转化效率和电池的寿命。据估计，每条组件生产线每年由于缺陷带来的直接经济损失约为 60 万美元，故有效的检测手段是非常必要的。2、国内外研究现状2.1 基于电致发光的太阳能电池片视觉检测原理硅太阳能电池与半导体发光二极管 LED 一样 , 在一定偏压下会因载流子的辐射复合而产生发光现象 , 其 EL 的波长范围为近红外波段 8501 200 nm, 发光强度随偏压的增大而增强。正向偏压下 EL太阳能电池视觉检测的种类太阳能电池视觉检测基于近红外图像视觉检测基于红外热像仪视觉检测基于计算机视觉检测基于电致发光视觉检测基于光致发光视觉检测5 的光强反映了少数载流子的数目和少子的扩散长度。若某区域 EL 强度较低 , 则表明该处存在质量缺陷。工作条件1、在暗箱中成像。2、 摄像头前加红外滤镜。3、拍摄冷却温度为 -25检测项目隐裂、碎片、虚焊、断栅及内阻差异 [5] 。图 3 电致发光成像示意图EL（电致发光）成像只需不到 1 s 的成像时间且使用 CCD 相机即可拍摄 , 图 4 图像处理工程CCD 采集的硅太阳电池原始图像 硅太阳电池去噪图像 硅太阳电池小波分析增强图像 二值化6 图 5 电池片隐裂图像如上图所示在电致发光情况下检测出了清晰的太阳电池裂纹，而这种隐裂可见光下是无法观测到的。图 6 电池片显裂图像在可见光下仅可看到此电池片的显裂，而在 EL 图像中电池的显裂及隐裂均被识别出来图 7 硅太阳能电池组件的近红外图像及使用 SOBEL算子滤波得到的电池边缘增强图像图 8 武汉高博光电科技有限公司半自动 EL 测试仪7 图 9 瑞士库迈思（ Komax）全自动 EL 测试仪2.2 基于光致发光的太阳能电池片视觉检测工作条件1、在暗室中成像。2、 摄像头前加滤光片。3、拍摄头冷却至 -50检测项目 Si 片原材料缺陷、内阻差异、显裂、隐裂。图 10 光致发光的原理图图 11 高效率单晶 Si太阳电池的 PL图像 图 12 原材料缺陷 pl图8 图 13 内阻差异 pl图 图 14 显裂 pl 图 图 15 隐裂 pl图2.3 基于红外热像仪的太阳能电池片视觉检测工作条件1、电池组件在太阳光或辅助光源下工作或短路。2、 避免强烈的太阳光或辅助光源的反射。3、应使热像仪镜头曲面轴线与拍摄目标垂直。检测项目因电池片缺陷或生产过程中被遮挡而产生的热斑 ， 正常工作的电池片产生的能量回被热斑消耗图 16 电池片红外热像仪检测（日本 NEC 公司 TH9260 红外热像仪）图 17 电池组件红外热像仪检测2.4 基于计算机的太阳能电池片视觉检测工作条件1、摄像头分辨率高。9 2、 计算机处理速度快。3、在可见光下工作。检测项目尺寸测量、位置检测、外形破损检测、丝印线路缺陷检测、电池片颜色分类。2.4.1 电池正面印刷及表明缺陷类型缺口 污点 电极缺陷 白点丝印不均匀 断线 水痕 雾亮面图 18 电池片正面印刷及表明缺陷检测系统10 2.4.2 电池片背面印刷及表面缺陷3、拟研究的主要内容图 19 电池板颜色分类系统图 20 凸点 图 21 电极缺陷 图 22 污点 图 23 边缘缺陷图 24 电池片背面印刷及表面缺陷检测系统11 本课题为采用视觉检测太阳能电池片的各种缺陷问题。 研究的主要内容为采用计算机和摄像头采集电池片的图像，并通过相应的软件编程对图像进行处理以检测电池片的是否存在缺陷。4、研究难点1、电池片的缺陷比较多，缺陷不易区别分类。2、电池片表面的图像复杂使缺陷特征不易提取。12 参考文献[1] 徐中东 . 中国光伏产业现状与发展战略探析 . 河北学刊 . 2010, 305 144-146 [2] 高军武，陶崇勃 . 国内外太阳能光伏产业市场状况与发展趋势 . 电气技术 . 2009, 8 89-92 [3] 梁昌鑫 , 陈孝祺 . 太阳能电池现状及其发展前景 . 上海电机学院报 . 2010, 133 182-186 [4] 罗承先 . 太阳能发电的普及与前景 . 中外能源 . 2010, 1211 33-39 [5] 董 栋，陈光梦 . 基于近红外图像的硅太阳能电池故障检测方法 . 信息与电子工程 . 85539-543