硅片常见缺陷及评估分选.ppt
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1、光致发光成像/ Photoluminescence imaging , 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
2、池片生产工艺-发射极扩散工艺中得到改善;而Crystal defect, 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(Fraunhofer ISE) 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,顶级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-PER
3、C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) Pte Ltd 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。,采用PL影像对多晶硅的as-cut wafer进行质量评估和分选,版权所有:上海伟信新能源科技有限公司,硅片的质量缺陷和分类,Dislocation /位错(晶格)缺陷: 在多晶硅的生
4、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最大。 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
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