晶硅太陽電池組件缺陷的紅外圖像診斷研究.pdf

1、太陽電池組件局部缺陷嚴重影響組件的整體性能。目前，組件檢測手段主要有 I-V特性檢測、光譜響應檢測和外觀目測，不能直接發(fā)現缺陷所在部位與失效原因。為快速準確的診斷太陽電池組件的缺陷，進行了太陽電池組件缺陷的紅外圖像診斷研究。
　　第一，通過研究電池組件紅外圖像成像機理確定了影響電致發(fā)光的因素。電致發(fā)光原理是紅外成像的物理機理，其發(fā)光強度影響太陽電池組件缺陷類型與位置的判斷，而少數載流子的擴散長度，外加正向偏壓和溫度是電致發(fā)光的影響

2、因素。
　　第二，分析了太陽電池的紅外圖像亮暗與電性能參數的關系。通過觀察圖像的亮暗分析電池的性能，結合I-V測試參數總結出短路電流差值應不大于0.35A，轉換效率差值應不大于0.75％，超出此值紅外圖像亮暗異常，發(fā)電量受發(fā)電率低的電池影響。
　　第三，太陽電池組件中各種缺陷的紅外圖像分析，檢測各種缺陷的太陽電池組件，對不同特征的圖像進行歸類，分析缺陷對輸出特性的影響。
　　第四，進行各種缺陷的紅外圖像處理。預處理通過

3、采用中值濾波方法有效去除圖像中的背景噪聲，保留圖像的缺陷特征；圖像分割用Canny算子進行邊緣檢測，用bwperim函數跟蹤目標圖像的邊緣，提取了缺陷的形狀特征值；圖像識別通過計算隱裂的周長和面積，根據圓形度公式可判斷是否為隱裂缺陷。
　　研究得出，太陽電池轉換效率及短路電流值是影響紅外圖像亮暗差異的主要原因；根據各種缺陷的圖像特征，歸納出三大類缺陷，及缺陷對組件輸出特性的影響，為制定企業(yè)內部檢測標準提供了參考依據；通過圖像處理，