不同減反膜結構的多晶硅太陽電池光譜分選方法研究

■ 吳昕 李華超 蘭洵 王嵐 譚箏 龍巍 蔡蔚 林洪峰*

(1.天威新能源控股有限公司；2.蘇州巨能圖像檢測技術有限公司)

0 引言

晶體硅太陽電池中，減反射膜是不可缺少的結構。入射光在裸硅片表面的反射率達到30%以上，會大幅降低太陽電池的轉換效率。采用減反射膜后，入射光在未經織構的硅片表面的平均反射率可下降到約10%[1]。對于多晶硅太陽電池，由于多晶硅片本身具有較多的缺陷，不可避免地需進行表面鈍化和體鈍化。適于用作晶體硅太陽電池光學減反射膜的材料有SiO2、TiOx[2]、SiN[3,4]等薄膜材料。SiO2薄膜的鈍化效果較好，但折射率(1.46) 太低，單獨作為光學減反射膜效果并不好，一般與SiN膜一起作為疊層減反射膜；TiOx的折射率雖然接近晶體硅太陽電池最佳光學減反射膜的理論值，但TiOx沒有表面鈍化功能；SiN薄膜的折射率可在1.9～2.8之間調整，透明波段中心與太陽光的可見光譜波段符合且兼具表面鈍化和體鈍化等特點，是一種用作晶體硅太陽電池減反射及鈍化膜的理想材料[3]。目前PECVD生長SiN薄膜已成為晶體硅太陽電池制造必不可少的工藝技術。

對于雙層或多層減反射膜結構的減反射效果和鈍化效果，有不少研究者從理論和實驗方面做了研究。理論計算表明，采用SiO2/SiN[1,4]、MgF2/ZnS[1,5]或SiO2/TiO2[1,6]等雙層減反射膜結構可進一步降低太陽電池的反射率。這幾種減反射膜結構都滿足上層薄膜的折射率小于下層薄膜、下層薄膜的折射率小于硅片的關系。SiO2/SiN雙層減反射膜中，以SiO2作為上層薄膜，SiN作為下層薄膜，適當選取SiO2/SiN雙層減反射膜的折射率和厚度，可將波長在300～1150 nm入射光的加權平均反射率減小到約4%，短路電流密度比優化的SiN單層減反射膜太陽電池提高6.4%[4]。實驗上制備的SiO2/SiN、MgF2/ZnS雙層減反射膜太陽電池的反射率都比單層SiN減反射膜小，而且由于SiO2/SiN雙層減反射膜中SiN的鈍化作用，SiO2/SiN雙層減反射膜太陽電池比MgF2/ZnS雙層減反射膜太陽電池具有更好的性能[7]。正是由于多晶硅太陽電池減反射膜結構的不同，導致太陽電池在300～1100 nm波段體現出不同的反射譜線和可見光波段(380～780 nm)一定的顏色區別，進而影響到電池短路電流、轉換效率的不同。

為做到組件產品的外觀統一和電性能匹配，目前業界都在多晶硅太陽電池生產的最后一道工序按照轉換效率和顏色標準的檔位對電池片進行分類。對電池片顏色的分選現在主要有人工檢測和工業相機檢測兩種解決方案。人工檢測的方式，主要依賴作業人員的視覺判斷，因此也存在作業人員個體的視覺差異問題，產品質量很難得到保證[8]。而基于工業彩色相機機器視覺的檢測方法雖然排除了檢測者的個體差異，但對于不同減反膜結構的太陽電池來說，有時候僅憑相機的顏色分選功能也很難區分開[9]。如圖1所示，有時看似顏色基本一致的電池片(減反射膜分別為單層SiN膜與SiN/SiON雙層膜)在組件生產時與EVA、組件玻璃層壓之后構成新的光學匹配條件，就有可能把原來較小的光學差異放大，容易造成組件封裝后的產品色差問題。另外這些顏色差異也與不同介質層表面的粗糙度有關，兩種粗糙度差異很大而同時在空氣介質中顏色差異微小的電池片，如果同時進行層壓都更換為經過鍍膜玻璃、EVA為光的傳播介質，此時就可能會出現很大的顏色差異。

圖1 單層SiN膜、雙層SiON/SiN膜與組件封裝后示意圖

因此針對此問題，需對不同膜厚及折射率的電池片進行反射譜測量，通過反射譜的特征曲線區分電池片不同的膜系結構。這種光譜分選方法可準確快速地區分原本混淆在一起的不同膜系結構的電池片，并促進產線對制絨和PECVD鍍膜兩個工序的工藝跟蹤和調整，給品管監控工作帶來很大的幫助。

1 測量方法與步驟

圖2為反射式光譜儀測量示意圖，使用PV Measurements公司的QEX7光譜儀進行反射譜測量。當一束復合光線進入光譜儀的入射狹縫，首先由光學準直鏡準直成平行光，再通過衍射光柵色散分開為單波長光。利用不同波長離開光柵的角度不同，由聚焦反射鏡再成像于出射狹縫。通過電腦控制可精確地改變出射波長。

圖2 反射式光譜儀測量示意圖

采取以下步驟進行測量分析：1)制備3組不同膜厚、折射率的減反射膜太陽電池，每組分別選取4片樣品；2)光譜儀進行標準白板測試得到參考校準譜線；3)每片樣品選取中心點進行反射譜測量；4)在測量波段內從各組反射譜線中提取特征值進行分析比較。

2 光譜測量結果與分析

如表1所示，結合生產實際，我們用PECVD設備制備了3組不同膜系結構的太陽電池，其中C組為單層SiN膜，S、T組為SiN/SiON雙層膜，并且每組均采用折射率漸變的鍍膜方法，使減反射膜靠近硅基底的一面折射率較大并向外遞減，這樣一方面使光學匹配性更好，另一方面也有利于電池的鈍化效果。表1中的數據是用Sentech公司的SE800橢偏儀測得的每層平均折射率和平均膜厚。除了鍍膜工序的工藝參數不同外，各組電池其他制程工序完全相同，以此排除其他工序參數不同給測量帶來的影響。

表1 各組膜厚、折射率參數

在標準白板校準后，用光譜儀對每組樣品各取4片分別選取中心點進行反射譜線測量。基于制備的3組減反射膜結構參數，我們重點關注300～650 nm這一波段。

綜合圖3～圖5的各組反射譜可看出，每組中4片樣品的反射率曲線并不是完全重合在一起的，每4片樣品在不同波長下有5%以內的反射率偏差，這主要是因為多晶硅硅片表面存在多種晶向，不如(100)晶向的單晶硅那樣能利用各向異性化學腐蝕得到理想的金字塔絨面結構，采用硝酸和氫氟酸配制的酸性腐蝕液處理過的多晶硅表面是一些隨機分布的多孔狀蟲洞絨面。正是這些絨面結構的隨機差異性導致了每組樣品中反射率的微小偏差。

圖3 C組反射譜

圖4 S組反射譜

圖5 T組反射譜

如表2所示，各組樣品之間平均反射率相差并不大(3%以內)，反映到電池片外觀顏色方面差別也較小。但即使每組反射率有少許偏差，也可從測量的反射曲線中提取出特征峰位和特征谷位。從圖3～圖4可看出，C組與S組特征峰位、特征谷位各不相同，但每組的4片樣品都保持相近的特征位。而圖5中T組的反射譜雖然也存在相同的特征峰谷分布，但由于縱軸方向的反射率差別太小而沒有列出。

表2 各組樣品反射率及特征波長

圖6為3組樣品反射曲線，其中各組樣品的反射譜線為平均值。結合表2可以很方便地分辨出3組樣品反射曲線的差異性(各組特征峰、谷波長的差值均在40 nm以上)。而這種差異正是來自于3組樣品不同的減反射膜結構。

圖6 3組樣品反射曲線

3 與顏色分選方法測量的結果對比

首先對上述3組電池片進行紅綠藍(RGB)3色的外觀測試，根據在蘇州巨能自動光學檢測(AOI)系統下的測試結果，將上述3組圖片的RGB分量特征提取出來，如表3所示。為了對比光譜測試分析方法與AOI檢測的結果，根據RGB的空間波長分布范圍(紅光622～760 nm；綠光492～577 nm；藍光435～450 nm)，對各組反射光譜的波長分量進行積分，積分后的RGB顏色分量數據如表3右側所示。

表3 各組樣品的AOI顏色分量與反射光譜積分的RGB特征原始數據

為了確定兩組數據的空間分辨能力，對RGB的分量特征進行歸一化處理，歸一化后的數據如表4所示。

根據表4可知，AOI檢測與反射光譜檢測均能較好的區分這3組樣品，但對于同一組樣品，AOI測試的RGB分量區分度整體都要弱于光譜分析法。定義同一組別的最大與最小特征值為區分度，表5描述了兩種方式計算的特征區分度。兩種測試方式比較來看，后者能更好地反映顏色特征，提高顏色識別的區分度。整體區分度上后者約為前者的3.8倍。

表4 歸一化后的各組樣品AOI顏色分量與反射光譜積分RGB特征數據

表5 AOI顏色分量與反射譜積分特征區分度對比

4 結論

本文針對不同結構的減反射膜太陽電池測量得到不同反射譜曲線，通過分析其在特定波段的特征譜線對太陽電池進行分選。相比于AOI顏色分選方法，光譜分選方法對不同太陽電池的減反射膜結構的辨識度較高，既可由人工識別分選，也可把光譜儀集成到分選設備上做到自動分選。本文提出的光譜分選方法可作為顏色分選方法的重要補充和替代方案。

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