[发明专利]基于光致发光的太阳能晶硅硅片质量预测、控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于光致发光的太阳能晶硅硅片质量预测及控制方法。

背景技术

某些半导体材料（包括晶硅硅片）中的电子在吸收外界光子（或电磁波）跃迁到较高能级的激发态后返回低能态，同时以辐射出光子（或电磁波）的形式释放出能量，这一过程被称为光致发光（Photoluminescence,简称PL）。光致发光的光谱结构和光强等携带了材料的大量本质信息，另其具有快速无损、灵敏度高和信息准确等特点，被广泛应用于材料的带隙检测，杂质等级与缺陷分析，及材料的复合机制研究和材料的品质鉴定等各个领域。在太阳能电池应用中，硅材料的自身特性，如杂质和缺陷，对最终电池性能有极大的影响，并且由于没有完善的行业标准，硅材料质量良莠有别，因而有必要在电池制作和生产前对晶硅材料的质量做预测和控制。在线的光致发光成像方法为硅片质量检测提供了一种快速有效和准确定位检验的方法，这种检测技术使用方便、速度快、精度高，能实时诊断硅材料的缺陷、杂质等情况，对最终电池的关键电学参数进行预测以控制电池质量、提高成品率、避免生产成本的浪费，从而降低生产成本、提高企业的竞争力。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可方便、准确对太阳能晶硅硅片质量进行预测和控制的基于光致发光的太阳能晶硅硅片质量预测及控制方法。

本发明的技术解决方案是：

一种基于光致发光的太阳能晶硅硅片质量预测、控制方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

（1）进行硅片取样，构建硅片样本库；

（2）使用激光编码器将所取的硅片进行标识；

（3）使用光致发光测试系统对硅片进行测试，记录硅片的缺陷及杂质的程度和硅片其他信息，并使用读码器读取硅片身份信息以对采集的数据进行辨识；

（4）将硅片按生产工艺制作成电池片，测试电池的电学参数；

（5）构建硅片和对应电池相关参数的数据库，建立硅片生产成电池后的电学参数预测模型；

（6）对来料硅片进行抽样；

（7）使用光致发光测试系统对所抽样本进行测试，根据建立的预测模型对硅片生产成电池后的电学参数进行预测，依此对来料硅片的质量进行预测；

（8）按照预测的结果，对来料的硅片的质量进行控制。

在所述步骤（3）中，所述记录硅片的缺陷及杂质的程度和硅片其他信息为硅片的少数载流子扩散长度、少数载流子寿命、电阻率、厚度、TTV缺陷、杂质、晶界信息、硅片测试温度；使用读码器读取硅片身份信息以对采集的数据进行辨识，是将硅片记录的缺陷及杂质程度和硅片的其他信息与硅片的身份信息对应。

在所述步骤（5）中，硅片和对应电池相关参数的数据库包括硅片的信息、成品电池的电学参数信息及两者之间的对应关系；电池的电学参数预测模型如下：

f=f(x₁,x₂,…,x_i)

其中，f是电池的某一电学参数，x₁,x₂,...,x_i为硅片的信息；

整个样本库电学参数的预测值和实际值的平均绝对误差，计算公式如下：

Δ=1nΣi|ϵi|]]>

其中，n为硅片的数量，|ε_i|为预测值和实际值的绝对误差，平均绝对误差作为预测模型的评价指标。

在所述步骤（6）中，对来料硅片进行抽样时，当来料数量在10万以上的批次，抽检的数量须包含10个及以上的晶体编号、箱号或该批次所有的晶体编号。

在所述步骤(1)中，要保证所抽取的样本对全部样本具有充分的代表性，对同一品种，不同批次、不同规模、不同时间的硅片按照一定的比例抽取一定数量的样本。

在所述步骤(2)中，对所取的硅片进行标识，要求编码需刻得足够的深以使硅片生产为电池后的身份信息仍可被读取，但也需在最大程度上减少对电池片性能的影响。

在所述步骤(3)中，光致发光测试系统包括预设照度的光源，图像捕捉设备，图像处理软件；