加工定制 | 是 | 品牌 | VISION | 型号 | VS-6840 |
测量范围 | 硅片,电池片 | 测量精度 | 1024x1024相素 | 分辨率 | 1024x1024相素 |
电源电压 | 220V | 用途 | 硅片及电池片的质量分析及分选,协助质量部门建立硅片质量可追溯体系 |
采用PL影像对多晶硅的as-cut wafer进行
质量评估和分选
光致发光成像/Photoluminescenceimaging,简称PL成像被公认是一种很有前途的硅片,电池片质量特性分析技术。它能依据多晶硅as-cut wafer的材质,对于其进行质量评估和分选。美国能源实验室(NREL),德国Fraunhofer太阳能研究所的很多试验和研究报告都显示:高清晰度,高分辨率的PL影像能够分辨出硅晶的各种缺陷,这包括常见的Dislocation/位错(晶格)缺陷,Grain boundary /晶界缺陷,和Impurity /杂质缺陷。
研究报告也显示不同的缺陷影响太阳能电池性能的程度是不同的。例如Impurity/杂质缺陷能够在其后的电池片生产工艺---发射极扩散工艺中得到改善;而Crystaldefect, 包括Dislocation /位错缺陷,Grain boundary /晶界缺陷并不能在其后的电池片生产工艺中得以纠正。自2009年以来,德国弗劳恩霍夫太阳能研究所(FraunhoferISE)开发出一套基于加权指数的评级标准,将硅片分成5个质量等级。对三个不同硅片供应商的10,000片硅片随机抽样,测试,评价和分选,结果证实,PL影像能够非常精确的评估硅片材料质量。
也许在常规电池片生产线上,***硅片材料的微小质量差异对电池片的转换效率没有明显的影响,但是将分选过高质量硅片用在生产高效电池片的MWT-PERC工艺上,结果证实,即使是很小的材料质量差异也能明显地对电池片的I-V特性造成影响。因此对于高效电池片生产线,基于PL成像技术进行的硅片来料检验会是一种非常有效的控制质量的方法。
基于上述原因和理论基础,新加坡维信科技-- Industrial Vision Technology (S)PteLtd开发了一套
“高清晰度,高分辨率的硅片PL成像和缺陷分析系统”。它能够有效地将硅片分选出5个不同的质量等级。
硅片的质量缺陷和分类
Dislocation /位错(晶格)缺陷:
在多晶硅的生长过程中,由于应力的作用会在晶粒中产生大量的位错(Dislocation)。这些位错会在不同的滑移面上聚集成体积更大的位错团。这些位错团可以大幅度地降低少数载流子的扩散长度。从而降低硅片/电池片的光电转换效率。它是多晶硅铸锭过程中的一种常见的结构缺陷。如附图一所示。但是它对硅片的等级分选影响***大。
Grain boundary /晶界缺陷:
多晶硅在生长过程中,晶体之间会产生边界。杂质容易在晶界处偏聚和沉淀。这些边界会影响少数载流子的扩散长度,从而降低硅片/电池片的光电转换效率。如附图二所示。
单晶硅是没有晶界缺陷的。晶界缺陷是造成准单晶硅(Cast-mono)达不到单晶硅的转换效率的主要原因。
Impurity /杂质缺陷:
多晶硅铸锭过程中的常见的有害杂质主要有:氧,碳,以及铁等过度族金属。铁和其它金属元素为多晶硅中***主要的杂质,一般来自于坩埚,所以在硅锭的底部以及边缘常常出现杂质缺陷(Impurity),如附图四所示。但是它对硅片的等级分选影响不大。因为在其后的电池片发射极扩散工艺过程中,可以去除大部分的杂质。