Q-Wafer – Vorhersage von Solarzellenparametern multikristalliner Wafer

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Abb. 1: Aus dem PL-Bild werden verschiedene Merkmale ausgelesen.

Die Qualitätskontrolle von multikristallinen Siliciumwafern ist eine große Herausforderung für die PV-Industrie. Für Solarzellenhersteller ist es essentiell, minderwertiges Material in der Eingangskontrolle zu identifizieren und auszusortieren. Photolumineszenz-Aufnahmen (PL) am Rohwafer ermöglichen die Detektion relevanter Kristallisationsdefekte. Um die Defekte quantifizieren zu können, müssen leistungsfähige Bildverarbeitungsalgorithmen entwickelt werden. Aus diesen Defektmerkmalen werden Klassierschemata zur Bewertung des Materials abgeleitet. Diese müssen auch Material eines unbekannten Blocks oder Herstellers zuverlässig bewerten können. Ziel ist, ein robustes Verfahren der Qualitätsbewertung zu entwickeln und als weltweiten Standard zu etablieren.

Die Messung der Photolumineszenz hat sich als eine Schlüsseltechnologie zur Bewertung der Materialqualität von mc-Si-Wafern entwickelt. In den ortsaufgelösten Aufnahmen werden zahlreiche Kristallisationsdefekte sichtbar. Defektmerkmale überlagern sich in den Aufnahmen und variieren stark in ihren Ausprägungen. Dies ist eine besondere Herausforderung bei der Interpretation der Daten. Zur Unterscheidung und Quantifizierung der Defektmerkmale wurden Mustererkennungsmethoden entwickelt, um den Wafer anhand repräsentativer Defektstrukturen zu beschreiben (Abb. 1). Weitere relevante Messgrößen, wie Dotierung und Lebensdauer, wurden ergänzt. In einem umfangreichen Experiment mit Siliciumblöcken unterschiedlicher Hersteller wurde die Eignung dieser Beschreibung zur Bewertung der Materialqualität getestet. Anhand des umfangreichen Datensatzes konnte mittels maschineller Lernmethoden ein Modell zur Vorhersage der Leerlaufspannung der Solarzelle trainiert werden. Bei der Anwendung des Verfahrens auf einen vollständig »unbekannten« Block konnte die Leerlaufspannung mit einem mittleren absoluten Fehler von 1,7 mV (0,3 %rel) vorhergesagt werden.