太阳能电池组件隐裂的检测分析

吴卫珍 赖家柱

摘要：本文主要主要研究基于视觉的太阳能电池片表面缺陷和隐裂的检测，在电池串焊前，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。

关键词：隐裂现象；太阳能电池1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]。

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360億美元、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。

2太阳能电池的缺陷分析

太阳电池是光伏发电技术的核心器件,它的质量直接影响着光伏组件的发光效率。在晶体硅太阳电池薄片化发展及组件的生产过程中，存在许多缺陷问题,如碎片、断栅、黑片、花片、隐裂、虚焊、色差、脏污等。由于电池片在焊接或搬运过程中受外力造成，或者电池片在低温下没有经过预热在短时间内突然受到高温后出现膨胀造成隐裂。

缺陷的存在将极大降低组件的效率、可靠性和使用寿命乃至光伏系统的稳定性。这些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]。同时会导致电池片组件特性出现水桶效应。而且网状隐裂会影响组件功率衰减。如网状隐裂长时间会出现碎片，出现热斑等直接影响组件性能。为了提高合格率，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。故才用视觉检测技术在太阳能电池片串焊前剔除有缺陷的电池片。显著降低硅片断裂的风险，并最大限度地减少停机时间。

3措施

在这些缺陷中，大部分是隐性的或难以人为做定量判断，尤其是对于电池表面存在晶界的多晶硅太阳电池，检测难度更大。故在生产过程中避免电池片过于受到外力碰撞。在焊接过程中电池片要提前保温(手焊)烙铁温度要符合要求。并且要严格要求检验。

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：⑴能够实现检测过程的自动化；⑵检测精度和可靠性高；⑶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。常用的方法如下：

⑴基于电致发光(EL)的理论，利用红外检测的方法，通过CCD近红外相机实验成功地检测出了晶体硅太阳电池中存在的隐性缺陷，如隐裂、断栅、电阻不均匀、花片等，将EL图像与可见光下电池图像进行了对比，说明电致发光法是一种有效识别隐性缺陷的检测方法。

⑵对存在缺陷的太阳电池进行了伏安特性测试，得出隐裂缺陷对太阳电池伏安特性、填充因子、效率等性能的影响，也验证了电致发光技术检测太阳电池缺陷的准确性。

⑶对缺陷电池EL图像进行数字图像处理：(a)识别出了晶硅电池隐裂缺陷，并计算出缺陷的面积、周长、圆形度等缺陷特征，实现了隐裂缺陷的量化判断识别；(b)对太阳电池组件进行黑片不合格电池判断，实现组件角度旋转，图像截取，电池片分块识别、黑片面积计算，不合格电池位置判断等的全自动化识别；制作了GUI图形用户界面，适于实际生产操作的需求。

4结论

本文的目的在于介绍了太阳电池组件识别缺陷的方法，如果缺陷检测提高到了精确量化识别的水平，对于目前靠人工肉眼识别的光伏生产产业将有着非常大的应用前景。

[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,2010,30(5): 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, 2010,13(3):182-186.

[4]罗承先.太阳能发电的普及与前景.中外能源,2010,12(11):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,8(5):539-543.