CN106024655A - 一种多晶硅片缺陷的分类方法 - Google Patents

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刘晓兵
赵福祥
金起弘
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Hanwha Q Cells Qidong Co Ltd
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    • H01L22/20—Sequence of activities consisting of a plurality of measurements, corrections, marking or sorting steps
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Abstract

本发明公开了将多晶硅片上不同缺陷类型分成团聚状缺陷和线状缺陷二种类型；所述团聚状缺陷是：数量级在103‑109位错缺陷体团聚到一定二维区域内，形成形状不固定的二维缺陷；所述线状缺陷是：数量级在103‑109位错缺陷体团聚到一定一维区域内，形成一维的线状缺陷；团聚状缺陷主要影响电池的效率；线状缺陷主要影响电池的漏电。本发明根据多晶硅片上的缺陷对电池影响的特性，可将缺陷按照形状分为团聚缺陷和线状缺陷，在PL表征时，进行独立定量表征，从而更为有效的提高多晶硅片质量定性和效率预测的准确性。

Description

一种多晶硅片缺陷的分类方法
技术领域
本发明涉及一种多晶硅片缺陷的分类方法。
背景技术
多晶硅太阳能电池由于其较高的性价比，近年来一直在光伏发电市场占据着绝对优势。有报道称，2015年多晶硅太阳能电池组件占据了光伏发电市场88%的份额。在可预见的将来，多晶硅太阳能电池组件仍将占据光伏发电市场的绝对霸主地位。
多晶硅片相较于单晶硅片，主要缺点在于较高的缺陷。较高的缺陷将直接影响着硅片的质量，从而制约着硅片电池效率的提高。因此，分析和研究多晶硅片上的缺陷将会显得非常的重要。
目前，PL（光致发光）技术作为一种无损伤、高效率的检测技术，正在逐步应用到多晶硅片的检测中。PL技术不仅为多晶硅片上的缺陷表征提供了一种有效的手段，而且也为缺陷的研究提供了可靠的条件。
PL技术原理：利用激光光源激发硅片或太阳电池片，使硅片或太阳电池片发出特定波长的光，然后通过滤光以及特殊感光元件收集特定波长的发光信号，最后经过数据处理表征出硅片或太阳电池片表面的缺陷。
目前，澳大利亚BT image公司已经推出多款PL设备，在市场应用反映良好。我国也有公司和高校开展了相关的研究，但相关技术还需要进一步的提高和优化。
目前，各厂家均将PL技术表征出的所有缺陷归于一类缺陷，并用软件对缺陷进行量化。
发明内容
本发明的目的是提供一种更为有效的表征多晶硅片的质量的多晶硅片缺陷的分类方法。
本发明的技术解决方案是：
一种多晶硅片缺陷的分类方法，其特征是：将多晶硅片上不同缺陷类型分成团聚状缺陷和线状缺陷二种类型；所述团聚状缺陷是：数量级在103-109位错缺陷体团聚到一定二维区域内，形成形状不固定的二维缺陷；所述线状缺陷是：数量级在103-109位错缺陷体团聚到一定一维区域内，形成一维的线状缺陷；团聚状缺陷主要影响电池的效率；线状缺陷主要影响电池的漏电。
用PL方法或腐蚀方法表征出多晶硅片的缺陷，并将团聚状缺陷和线状缺陷分别进行独立量化。
我们实验发现，表征出相同数值的缺陷，却对电池质量影响大不相同。仔细分析发现，缺陷的形状对电池质量影响有着明显的规律。为此，我们根据缺陷形状对电池质量影响的规律，将缺陷按照形状分为了两类：团聚状缺陷和线状缺陷。通过计算软件将团聚状缺陷和线状缺陷分别进行独立量化，从而更有效的表征多晶硅片的质量，进而提高多晶硅片电池效率预测的准确性。
用激光打码方法为硅片做标记，为后续多晶硅片PL表征数据与电池数据一一对应做好铺垫。
将做完标记的多晶硅片，用PL进行表征，表征出多晶硅片的缺陷数值和形状。
将PL表征完后的硅片投入到电池线，进行制绒、扩散、刻蚀、PECVD、丝网印刷和测试工艺后，完成电池的制备。
将测试完成电池数据与PL表征出的缺陷数值进行一一对应分析。多次试验发现，相同的缺陷数值，电池效率却大不相同。于是查看多晶硅片PL图片，发现缺陷形状存在着巨大的差异。一种是线状的缺陷为主；一种是团聚状的缺陷为主。
进一步研究发现，团聚状缺陷主要影响太阳能电池效率，团聚状缺陷越多，电池效率越低；线状缺陷主要影响太阳能电池漏电，线状缺陷越多，漏电几率越大，若没有产生漏电，则对电池效率影响微乎其微。
按照缺陷的这种电池电学特性，我们可将缺陷按照形状分为两类：1，团聚缺陷；2，线状缺陷。在PL表征时，直接将两类缺陷进行区分，并分别进行定量数据表征。根据PL表征出来的定量数据，我们便可更加方便的定性多晶硅片的质量，进而提高多晶硅片电池效率预测的准确性。
本发明的技术效果是根据多晶硅片上的缺陷对电池影响的特性，可将缺陷按照形状分为团聚缺陷和线状缺陷。在PL表征时，进行独立定量表征，从而更为有效的提高多晶硅片质量定性和效率预测的准确性。
下面通过实施例对本发明作进一步说明。
具体实施方式
实施例1：
用未进行缺陷分类的软件进行多晶硅片PL表征，表征出多晶硅片的缺陷值为15。在正常情况下，缺陷值为15的电池效率约为17.60%，而该多晶硅片的电池效率为18.30%，相差甚远。再用缺陷分类的软件进行PL表征该多晶硅片，表征结果为：团聚缺陷：2；线状缺陷13。根据分类缺陷实验结果，该硅片电池效率预测结果为18.32%，与实际结果相符合。说明缺陷分类后，PL表征对硅片质量定性的有效性得到了有效提升。
实施例2：
用未进行缺陷分类的软件进行PL表征3批多晶硅片，表征出的缺陷值分别为8.0；8.2；8.1等值。按照正常实验结果，3批多晶硅片的电池效率相差在0.02%之内。而实际结果分别为：17.70%；18.30%；18.20%，与预测结果出入较大。而将缺陷分类后，团聚缺陷和线状缺陷表征结果分别为：7.9，0.1；0.5，7.7；1.0，7.1。预测电池效率结果为：17.73%；18.31%；18.18%，与实际结果相近。说明缺陷分类在硅片质量的表征上非常有效的。

Claims (2)

1.一种多晶硅片缺陷的分类方法，其特征是：将多晶硅片上不同缺陷类型分成团聚状缺陷和线状缺陷二种类型；所述团聚状缺陷是：数量级在103-109位错缺陷体团聚到一定二维区域内，形成形状不固定的二维缺陷；所述线状缺陷是：数量级在103-109位错缺陷体团聚到一定一维区域内，形成一维的线状缺陷；团聚状缺陷主要影响电池的效率；线状缺陷主要影响电池的漏电。
2. 根据权利要求1所述的多晶硅片缺陷的分类方法，其特征是：用PL方法或腐蚀方法表征出多晶硅片的缺陷，并将团聚状缺陷和线状缺陷分别进行独立量化。
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