吳衛(wèi)珍 賴家柱

摘要：本文主要主要研究基于視覺的太陽能電池片表面缺陷和隱裂的檢測，在電池串焊前，及時剔除不合格產(chǎn)品，并為后續(xù)焊接提供電池片的位姿信息以進行精密操作和定位，確保焊接質(zhì)量。

關鍵詞：隱裂現(xiàn)象；太陽能電池1背景

石油、天然氣、煤炭等不可再生能源隨著人類的使用變得越來越少。同時全球能源需求快速增長，尋找新能源改善現(xiàn)有能源結構變得非常緊迫。太陽能是解決全球能源問題最有前途的替代能源。專家預測，到2050年，太陽能將占人類使用能源的35%以上，成為第一大能源[1]。太陽能是最具開發(fā)和應用前景的可再生能源之一，光伏發(fā)電是利用太陽能的最佳途徑之一[2]。

根據(jù)赫爾穆特凱澤咨詢公司(Helmut Kaiser Consultancy)調(diào)查分析,到2015年新能源市場將呈現(xiàn)多樣化的發(fā)展趨勢,其中水力發(fā)電360億美元、風力發(fā)電241億美元、太陽熱能142億美元、地熱能45億美元、生物質(zhì)能42.4億美元,而太陽能光電市場將達461億美元,可見太陽能發(fā)電是今后一段時期主要發(fā)展的新能源[3]。歐盟制訂了“百萬屋頂太陽能計劃”, 德國制訂了“十萬屋頂太陽能計劃”,日本推出了“新陽光計劃”,美國加州推出了“百萬太陽能屋頂法案”。我國在2009年3月,財政部、住房和城鄉(xiāng)建設部聯(lián)合發(fā)布了《關于加快推進太陽能光電建筑應用的實施意見》與《太陽能光電建筑應用財政補助資金管理暫行辦法》,對符合條件的太陽能光電建筑應用示范項目給予相應的補貼。各國對太陽能的財政補助使太陽能裝機容量大幅提升。

2太陽能電池的缺陷分析

太陽電池是光伏發(fā)電技術的核心器件,它的質(zhì)量直接影響著光伏組件的發(fā)光效率。在晶體硅太陽電池薄片化發(fā)展及組件的生產(chǎn)過程中，存在許多缺陷問題,如碎片、斷柵、黑片、花片、隱裂、虛焊、色差、臟污等。由于電池片在焊接或搬運過程中受外力造成，或者電池片在低溫下沒有經(jīng)過預熱在短時間內(nèi)突然受到高溫后出現(xiàn)膨脹造成隱裂。

缺陷的存在將極大降低組件的效率、可靠性和使用壽命乃至光伏系統(tǒng)的穩(wěn)定性。這些缺陷的存在會降低太陽能電池的轉(zhuǎn)換效率及使用壽命，造成了較大的經(jīng)濟損失[5]。同時會導致電池片組件特性出現(xiàn)水桶效應。而且網(wǎng)狀隱裂會影響組件功率衰減。如網(wǎng)狀隱裂長時間會出現(xiàn)碎片，出現(xiàn)熱斑等直接影響組件性能。為了提高合格率，避免有缺陷的電池片進入太陽能光伏組件。使用合格的硅片對于保證后續(xù)處理環(huán)節(jié)的有效性至關重要。故才用視覺檢測技術在太陽能電池片串焊前剔除有缺陷的電池片。顯著降低硅片斷裂的風險，并最大限度地減少停機時間。

3措施

在這些缺陷中，大部分是隱性的或難以人為做定量判斷，尤其是對于電池表面存在晶界的多晶硅太陽電池，檢測難度更大。故在生產(chǎn)過程中避免電池片過于受到外力碰撞。在焊接過程中電池片要提前保溫(手焊)烙鐵溫度要符合要求。并且要嚴格要求檢驗。

目前大多數(shù)太陽能生產(chǎn)廠家采用人工的方式檢測電池片的表面質(zhì)量，依賴工人的視覺判斷，因此帶來了許多檢測問題。計算機視覺檢測相對與人工視覺具有一下優(yōu)點：⑴能夠?qū)崿F(xiàn)檢測過程的自動化；⑵檢測精度和可靠性高；⑶檢測效率高。

目前工業(yè)化晶體硅太陽電池在制造過程中通常采用絲網(wǎng)印刷、高溫燒結、互聯(lián)、層壓封裝等生產(chǎn)工藝，其中絲網(wǎng)印刷的機械應力、焊接的熱應力、高溫燒結的熱應力、層壓封裝的機械應力等不可避免會引入一些缺陷，包括隱裂、碎片、斷柵、虛焊等，這類缺陷的存在極大地影響了太陽電池的光電轉(zhuǎn)化效率和電池的壽命。據(jù)估計，每條組件生產(chǎn)線每年由于缺陷帶來的直接經(jīng)濟損失約為60萬美元，故有效的檢測手段是非常必要的。常用的方法如下：

⑴基于電致發(fā)光(EL)的理論，利用紅外檢測的方法，通過CCD近紅外相機實驗成功地檢測出了晶體硅太陽電池中存在的隱性缺陷，如隱裂、斷柵、電阻不均勻、花片等，將EL圖像與可見光下電池圖像進行了對比，說明電致發(fā)光法是一種有效識別隱性缺陷的檢測方法。

⑵對存在缺陷的太陽電池進行了伏安特性測試，得出隱裂缺陷對太陽電池伏安特性、填充因子、效率等性能的影響，也驗證了電致發(fā)光技術檢測太陽電池缺陷的準確性。

⑶對缺陷電池EL圖像進行數(shù)字圖像處理：(a)識別出了晶硅電池隱裂缺陷，并計算出缺陷的面積、周長、圓形度等缺陷特征，實現(xiàn)了隱裂缺陷的量化判斷識別；(b)對太陽電池組件進行黑片不合格電池判斷，實現(xiàn)組件角度旋轉(zhuǎn)，圖像截取，電池片分塊識別、黑片面積計算，不合格電池位置判斷等的全自動化識別；制作了GUI圖形用戶界面，適于實際生產(chǎn)操作的需求。

4結論

本文的目的在于介紹了太陽電池組件識別缺陷的方法，如果缺陷檢測提高到了精確量化識別的水平，對于目前靠人工肉眼識別的光伏生產(chǎn)產(chǎn)業(yè)將有著非常大的應用前景。

[參考文獻]

[1]徐中東.中國光伏產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀與發(fā)展戰(zhàn)略探析.河北學刊,2010,30(5): 144-146.

[2]高軍武,陶崇勃.國內(nèi)外太陽能光伏產(chǎn)業(yè)市場狀況與發(fā)展趨勢.電氣技術,2009,(8):89-92.

[3]梁昌鑫,陳孝祺.太陽能電池現(xiàn)狀及其發(fā)展前景.上海電機學院報, 2010,13(3):182-186.

[4]羅承先.太陽能發(fā)電的普及與前景.中外能源,2010,12(11):33-39.

[5]董棟,陳光夢.基于近紅外圖像的硅太陽能電池故障檢測方法.信息與電子工程,8(5):539-543.