JP2010245431A - 太陽電池の評価装置、評価方法、及び太陽電池の製造方法 - Google Patents

Abstract

【課題】太陽電池を正確に評価することができる太陽電池の評価装置、評価方法、及び太陽電池の製造方法を提供すること。
【解決手段】本発明にかかる太陽電池の評価装置は、遮光したときの特定バイアス電圧下における、太陽電池１２への流入電流に基づき、太陽電池１２のシャント抵抗Ｒ_ｓｈに電流を供給する電流源３４と、太陽電池１２に照射される光を出射する光源１４と、電流源３４によりシャント抵抗Ｒ_ｓｈに電流を流した状態で光を照射したときの、太陽電池１２の出力を検出する検出回路１９と、検出回路１９での検出結果に基づいて、太陽電池１２の特性値を算出する処理部２０とを有するものである。
【選択図】図４

Description

本発明は太陽電池の評価装置、評価方法、及び太陽電池の製造方法に関する。

近年、太陽電池産業が急速に発展している。太陽電池工場では、太陽電池モジュール（太陽電池パネルともいう）を製造している。太陽電池の生産規模は、発電電力の総量で評価されることがほとんどである。したがって、１％でも効率のよいセルができれば、太陽電池工場での生産規模は、大きく向上する。当然だが、効率の高いセルは商品価値も高い。

したがって、太陽電池の発電効率を評価することが重要となる。例えば、特許文献１には、太陽電池等の効率、特性の測定方法が開示されている。なお、太陽電池の出力特性を評価する方法は、例えば、特許文献２、３に開示されている。

特開昭６０−８３３８１号公報 特開２０００−１９６１１５号公報 国際公開第２００８／１２９０１０号

部分的に光を当て、発電効率分布を測定しようとすると、以下のような問題が生じた。太陽電池には、シャント抵抗が存在する。従って、太陽電池の発電効率等の測定時に、太陽電池で発生した電流がシャント抵抗に流れてしまう。例えば、多結晶シリコンによって構成された太陽電池では、１５２．４ｍｍ（＝６インチ）□程度でシャント抵抗が１００〜２００Ω程度となる。このため、例えば、部分的な光の照射により数ｍＡの光励起電流が発生しても、所定のバイアス電圧下では光励起電流以上の電流がシャント抵抗に流れてしまった。すなわち、太陽電池で発生した電力がシャント抵抗によって打ち消されてしまい、正確な測定を行うことができなかった。

本発明は、上記の問題を解決するためになされたものであり、太陽電池を正確に評価することができる太陽電池の評価装置、評価方法、及び太陽電池の製造方法を提供することを目的とするものである。

本発明にかかる太陽電池の評価装置は、遮光したときの特定バイアス電圧下における、太陽電池への流入電流に基づき、前記太陽電池のシャント抵抗に電流を供給する電流源と、前記太陽電池に照射される光を出射する光源と、前記電流源により前記シャント抵抗に電流を流した状態で光を照射したときの、前記太陽電池の出力を検出する検出器と、前記検出器での検出結果に基づいて、前記太陽電池の特性値を算出する処理部とを有するものである。これにより、太陽電池を正確に評価することができる。

また、上述の太陽電池の評価装置であって、前記光源からの前記太陽電池に照射される光をライン状の光に変換する光変換手段と、前記太陽電池に対する前記ライン状の光の方向を変化させる変化手段とをさらに有し、前記処理部は、前記変化手段によって前記ライン状の光を異なる方向とした時の検出結果に基づいて、前記太陽電池の発電効率分布を算出してもよい。これにより、スポット光を２次元走査する場合に比べて、測定時間を短縮することができる。

さらに、上述の太陽電池の評価装置であって、前記光源は、複数本のバンドルファイバを有し、前記複数本のバンドルファイバをライン状に並べることにより、前記ライン状の光を前記太陽電池に照射してもよい。これにより、略均一な光を太陽電池に照射することができる。

上述の太陽電池の評価装置であって、前記処理部は、期待値最大化最尤推定法を用いて発生電流分布を算出することにより、前記発電効率分布を算出してもよい。これにより、太陽電池をより正確に評価することができる。

本発明にかかる太陽電池の評価方法は、遮光したときの特定バイアス電圧下における、太陽電池への流入電流に基づき、前記太陽電池のシャント抵抗に電流を流すステップと、太陽電池に光を照射するステップと、前記電流源により前記シャント抵抗に電流を流した状態で光が照射されたときの、前記太陽電池からの出力を検出するステップと、前記検出結果に基づいて、前記太陽電池の特性値を算出するステップとを備えるものである。これにより、太陽電池を正確に評価することができる。

また、上述の太陽電池の評価方法であって、前記太陽電池に光を照射するステップでは、前記太陽電池にライン状の光を照射し、前記出力を検出するステップでは、前記ライン状の光が照射されたときの、前記太陽電池からの出力を検出し、前記出力を検出した後、前記太陽電池に対する前記ライン状の光を異なる方向にするステップをさらに備え、前記ライン状の光を異なる方向にした時の、前記太陽電池からの出力の検出結果に基づいて、前記太陽電池の発電効率分布を算出してもよい。これにより、スポット光を２次元走査する場合に比べて、測定時間を短縮することができる。

さらに、上述の太陽電池の評価方法であって、前記太陽電池に光を照射するステップでは、複数本の光ファイバをライン状に並べることにより、前記ライン状の光を前記太陽電池に照射してもよい。これにより、略均一な光を太陽電池に照射することができる。

上述の太陽電池の評価方法であって、期待値最大化最尤推定法を用いて、前記検出結果から発生電流分布を算出することにより、前記発電効率分布を算出してもよい。これにより、太陽電池をより正確に評価することができる。

また、本発明にかかる太陽電池の製造方法は、上述の太陽電池の評価方法を用いて、太陽電池を評価するステップを有するものである。これにより、発生電流が少ない領域を発見・対策し、太陽電池の生産性を向上することができる。

本発明によれば、太陽電池を正確に評価することができる太陽電池の評価装置、評価方法、及び太陽電池の製造方法を提供することができる。

実施の形態にかかる太陽電池の発電効率分布を評価するための評価装置の構成を模式的に示す斜視図である。 実施の形態にかかる評価装置の構成を示す側面図である。 実施の形態にかかる照明強度測定器及び検出回路の構成を示す図である。 実施の形態にかかる評価装置の要部の構成を示す回路図である。 実施の形態にかかる電流源の構成を示す回路図である。 実施の形態にかかる太陽電池を直列接続した場合の評価装置の要部の構成を示す回路図である。 実施の形態にかかる角度分割数２のＰｈａｎｔｏｍ画像である。 実施の形態にかかる角度分割数４のＰｈａｎｔｏｍ画像である。 実施の形態にかかる角度分割数８のＰｈａｎｔｏｍ画像である。 実施の形態にかかる角度分割数１６のＰｈａｎｔｏｍ画像である。 実施の形態にかかる濃度テスト画像の原画像である。 実施の形態にかかる角度分割数８の濃度テスト画像である。 実施の形態にかかる角度分割数１６の濃度テスト画像である。 実施の形態にかかる角度分割数３２の濃度テスト画像である。 実施の形態にかかる角度分割数６４の濃度テスト画像である。 実施の形態にかかる繰り返し回数ｋ＝１００のＭＬ−ＥＭの濃度テスト画像の詳細の結果を示す図である。 実施の形態にかかる繰り返し回数ｋ＝１００のＭＬ−ＥＭの濃度テスト画像の詳細の結果を示す図である。 実施の形態にかかる繰り返し回数ｋ＝１００のＭＡＰ−ＥＭの濃度テスト画像の詳細の結果を示す図である。 実施の形態にかかる繰り返し回数ｋ＝１００のＭＡＰ−ＥＭの濃度テスト画像の詳細の結果を示す図である。 実施の形態にかかる繰り返し回数ｋ＝１００のＭＬ−ＥＭＲの濃度テスト画像の詳細の結果を示す図である。 実施の形態にかかる繰り返し回数ｋ＝１００のＭＬ−ＥＭＲの濃度テスト画像の詳細の結果を示す図である。 実施の形態にかかる繰り返し回数ｋ＝１０００のＭＬ−ＥＭＲの濃度テスト画像の詳細の結果を示す図である。 実施の形態にかかる繰り返し回数ｋ＝１０００のＭＬ−ＥＭＲの濃度テスト画像の詳細の結果を示す図である。 実施の形態にかかる繰り返し回数ｋ＝１００のＭＡＰ−ＥＭＲの濃度テスト画像の詳細の結果を示す図である。 実施の形態にかかる繰り返し回数ｋ＝１００のＭＡＰ−ＥＭＲの濃度テスト画像の詳細の結果を示す図である。 実施の形態にかかる繰り返し回数ｋ＝１０００のＭＡＰ−ＥＭＲの濃度テスト画像の詳細の結果を示す図である。 実施の形態にかかる繰り返し回数ｋ＝１０００のＭＡＰ−ＥＭＲの濃度テスト画像の詳細の結果を示す図である。 実施の形態にかかる濃度テスト画像のそれぞれの総処理時間を示す図である。 実施の形態にかかる角度分割数が一定で、再構成画像のピクセル数を変化させた場合のそれぞれの処理時間を示す図である。

実施の形態．
本発明の実施例について以下に図面を参照して説明する。以下の説明は、本発明の好適な実施例を示すものであって、本発明の範囲が以下の実施例に限定されるものではない。以下の説明において、同一の符号が付されたものを実質的に同様の内容を示している。

本実施の形態にかかる評価装置の構成について図１、及び図２を用いて説明する。評価装置は、発電効率分布を予想するための一定バイアス電圧下の電流分布を測定する。すなわち、電流分布を測定することにより、発電効率分布を求める。以下の説明では、このような電流分布の測定を発電効率分布の測定ともいう。図１は太陽電池の発電効率分布を評価するための評価装置の構成を模式的に示す斜視図である。図２は、評価装置の構成を示す側面図である。なお、図２においては、照明強度測定器等の図示を省略する。

図に示すように、評価装置は、ステージ１１、遮光板１３、光源１４、検出回路１９、２５、処理部２０、測定対象駆動部２１、遮光板駆動部２２、照明強度測定器２３、照明強度測定器駆動部２４、及びロールスクリーン２６を備えている。

ステージ１１上には、測定対象である太陽電池１２が載置される。すなわち、測定対象となる太陽電池１２を用意して、ステージ１１上に載せる。太陽電池１２は、例えば、１セルからなる太陽電池モジュール（太陽電池パネル）である。太陽電池１２の上には、光源１４が設けられている。光源１４は、太陽電池１２に光を照射する。光源１４は、例えば、ソーラーシミュレータであり、太陽電池１２に対する照明光を出射する。したがって、光源１４からは、太陽光と同様のスペクトルの光が出射される。なお、光源１４については、ソーラーシミュレータに限られるものではない。また、太陽光と同様のスペクトルとしなくてもよい。さらには、光源１４からの波長を可変させて、特性評価を行うこともできる。すなわち、太陽電池１２からの出力の波長依存性を測定することもできる。

具体的には、光源１４は、ランプハウス１５、バンドルファイバ１６、１７、及びハウジング１８を有する。ランプハウス１５は、安定性の高いキセノン、ハロゲンランプ等のランプハウスである。フィルタを用いることで、キセノンランプ等からの白色光が擬似的な太陽光になる。

ランプハウス１５には、１本のバンドルファイバ１６が接続される。バンドルファイバ１６、１７は、光ファイバが複数本束ねられたものである。１本のバンドルファイバ１６は、複数のバンドルファイバ１７に分岐される。図１においては、４本のバンドルファイバ１７に分岐される。バンドルファイバ１７は、ハウジング１８の上面に一列のライン状に並ぶ。

ハウジング１８は、下端が後述する遮光板１３に取り付けられる。ハウジング１８は、対向する２つの側面が等脚台形で、他の面が四角形となっている台形柱状に形成される。ハウジング１８の上面は、短辺がバンドルファイバ１７の径に対応する細長い長方形状に形成される。ハウジング１８は、下端が開口しており、内部が空洞になっている。すなわち、ハウジング１８の下端は、長方形状の開口になっている。ハウジング１８の下端は、短辺が上面の短辺より長く、長辺が上面の長辺と略同じになっている長方形状に形成される。すなわち、ハウジング１８は、上側から下側に向けて末広がりの形状を有する。また、ハウジング１８の上面及び下端の長辺は、太陽電池１２の大きさに比べて、十分長くなっている。

このように、台形柱状に形成することにより、軽くて強度が強いハウジング１８を得ることができる。後述するように、ハウジング１８は、水平方向に移動する。この際、ハウジング１８が振れてしまうと、強度が振れて誤差が生じる。すなわち、アーティファクトが発生する。このため、ハウジング１８を三角柱状に近い台形柱状にすることにより、上記の問題を改善でき、測定精度を向上させることができる。

バンドルファイバ１７は、ハウジング１８の上面の長辺に沿って等間隔に並ぶ。例えば、４個のバンドルファイバ１７の端部が、１００〜２００ｍｍの長さに対して等間隔に並ぶ。すなわち、バンドルファイバ１７は、所定の間隔を隔てて点在する。

ハウジング１８上端からハウジング１８下端までの距離は、例えば、３００ｍｍ程度となっている。すなわち、バンドルファイバ１７の端部から遮光板１３のスリット１３ａまでの距離は、３００ｍｍ程度となっている。これにより、点状の光が、長辺方向に略均一なライン状の光に変換される。このような構成により、空間的に一様な強度を持つ光が光源１４から出射する。照明強度測定器２３等で測定した場合に、光量を数％の範囲内に抑えることができる。この範囲を超えると、実際は発電効率が均一でも、一部の発電効率が高く測定される場合がある。すなわち、発電効率分布の測定を正確に行うことができなくなる。また、ライン状の光を略均一な強度で構成することはできても厳密に均一というわけにはいかない。そこで、照明強度測定器２３で別途強度分布を測定し、その分布を後述のＣＴ計算に加えてもよい。すなわち、照明強度測定器２３で照明ムラを測定し、ＣＴ計算に加えることにより、照明ムラの影響を低減してもよい。

また、ハウジング１８の内部には、遮光板１８ｂが設けられている。遮光板１８ｂは、遮光板１３に対して略平行に設けられ、一部にスリット１８ｃを有する。スリット１８ｃを設けることにより、ハウジング１８内面で反射した光によるゴーストを抑制することができる。スリット１８ｃと遮光板１３のスリット１３ａは、光軸を中心として所定の幅を有する。スリット１８ｃの幅は、スリット１３ａの幅より広くなっている。例えば、スリット１３ａの幅が０．２ｍｍの場合、スリット１８ｃの幅は５ｍｍ程度とする。バンドルファイバ１７から出射された光は、スリット１８ｃを通過してスリット１３ａに入射する。また、ハウジング１８の内面を黒く塗ってもよい。ハウジング１８の内部をこのような構成とすることにより、より均一な光を得ることができる。なお、光源１４については、上記の構成に限られるものではない。また、略均一な光が照射できれば、ライン状の光に変換しなくてもよい。

遮光板１３は、光源１４と太陽電池１２の間に配置される。遮光板１３には、スリット１３ａが形成されている。遮光板１３は、例えば水平方向（スリット１３ａの延在方向に対して垂直方向）に駆動可能なベルト上に取り付けられる。以降、水平方向をｘ方向、スリット１３ａの延在方向をｙ方向とする。ベルトは、ｙ方向における遮光板１３の両端部にそれぞれ設けられる。すなわち、２本のベルトに遮光板１３の両端部が固定されている。それぞれのベルトは、２つのプーリーを取り囲むように設けられる。すなわち、ｘ方向におけるベルトの両端に、プーリーが１つずつ設けられている。また、ｘ方向における両端それぞれにおいて、２本のベルトに設けられた２つのプーリーが、連結軸によって連結されている。そして、連結軸を回転させてプーリーを回転することにより、２本のベルトがｘ方向に移動する。すなわち、光源１４と遮光板１３がｘ方向に移動する。換言すると、スリット１３ａがｘ方向に移動する。

光源１４からの光は、遮光板１３によって遮光され、スリット１３ａに入射した光のみが、太陽電池１２に入射する。光源１４から太陽電池１２に照射される光は、スリット１８ｃ及びスリット１３ａを順次通過することによりライン状の光に変換される。そして、ライン状の光によって、太陽電池１２が照明される。すなわち、直線状の光が太陽電池１２に照射される。

スリット１３ａは、太陽電池１２の大きさに比べて、十分長くなっている。したがって、太陽電池１２の端から反対側の端まで、ライン状の光が照射される。スリット１３ａの幅は、例えば、０．２ｍｍ程度とすることができる。もちろん、スリット１３ａの幅は特に限定されるものではなく、適宜変更可能である。

遮光板１３上には、ロールスクリーン２６が配置される。具体的には、遮光板１３を挟むように、２つのロールスクリーン２６が配置される。それぞれのロールスクリーン２６は、例えば、ベルト端からこのベルトに取り付けられた遮光板１３の端部までを覆う。すなわち、ロールスクリーン２６によって、遮光板１３の外側も遮光される。これにより、スリット１３ａ直下以外の部分の太陽電池１２を十分に遮光することができる。

また、少なくとも太陽電池１２上には、ロールスクリーン２６を設けない。すなわち、太陽電池１２は、ロールスクリーン２６によって覆われない。従って、遮光板１３をｘ方向に移動させることにより、スリット１３ａを通った光を太陽電池１２上にスキャンさせることができる。

照明強度測定器２３は、直線ガイド上を移動する。具体的には、照明強度測定器２３は、ベルト上に取り付けられる。また、上記と同様、ベルトの両端には、プーリー及び連結軸が設けられる。光源１４からの光の強度分布（照明強度分布）を測定する場合、照明強度測定器２３上に、遮光板１３に取り付けられた光源１４を配置する。すなわち、照明強度測定器２３上に、遮光板１３及び光源１４を配置する。この状態で、プーリーを回転させる。これにより、照明強度測定器２３は、ｙ方向に沿って移動する。そして、スリット１３ａを通過した光の光量を測定する。

測定対象駆動部２１は、太陽電池１２を回転させるための、回転機構を有している。測定対象駆動部２１には、モータなどが設けられている。測定対象駆動部２１は、例えば、ステージ１１を回転させることにより、ステージ１１上の太陽電池１２を回転させる。したがって、太陽電池１２は、測定対象駆動部２１によって回転する。これにより、太陽電池１２に対するスリット１３ａの方向が変化する。また、ステージ１１には、中心に軸が通っており、中心がずれにくくなっている。これにより、測定中の誤差が生じにくく、正確に測定できる。ここでは、ステージ１１を回転させたが、これに限らず、光源１４及び遮光板１３を回転させてもよい。なお、光源１４等を回転させる場合、解像度が低下しないように、これらの中心がずれないようにする。

また、遮光板駆動部２２は、遮光板１３をｘ方向に移動させるための、回転機構を有している。遮光板駆動部２２には、モータなどが設けられている。遮光板駆動部２２を回転させることにより、連結軸が回転する。これにより、プーリーが回転し、ベルトがｘ方向に移動する。そして、ベルト上に取り付けられた遮光板１３、及び遮光板１３上に取り付けられたハウジング１８がｘ方向に移動する。これにより、スリット１３ａもｘ方向に移動する。具体的には、遮光板１３及びハウジング１８は、スリット１３ａの長辺とは垂直方向に移動する。図１においては、遮光板１３及びハウジング１８は、左右方向（横方向）に移動する。これにより、太陽電池１２に対するスリット１３ａのｘ方向の位置が変化する。なお、測定装置には、必要に応じてリニアエンコーダを取り付けてもよい。これにより、ｘ方向の座標をより正確に把握することができる。

このように、太陽電池１２の回転、遮光板１３の移動により、太陽電池１２における光の照射位置が変化する。例えば、太陽電池１２の回転、遮光板１３の移動により、セル内の異なる位置で発電されることになる。すなわち、太陽電池１２の回転角度、遮光板１３のｘ方向の移動距離によって、太陽電池１２の異なる位置で発電が行われる。

また、照明強度測定器駆動部２４は、照明強度測定器２３をｙ方向に移動させるための、回転機構を有している。照明強度測定器駆動部２４には、モータなどが設けられている。照明強度測定器駆動部２４を駆動させることにより、連結軸が回転する。これにより、プーリーが回転し、ベルトがｙ方向に移動する。そして、ベルト上に取り付けられた照明強度測定器２３がｙ方向に移動する。そして、スリット１３ａを通過した光の一端から他端までの強度分布を測定することができる。

太陽電池１２の出力端子には、太陽電池１２の出力を検出するための検出器としての検出回路１９が接続されている。検出回路１９は、後述する電流電圧変換アンプや引き算回路を有する。検出回路１９は、太陽電池１２からの電流を電圧に変換し、処理部２０に出力する。検出回路１９は、照明光に対応するライン状の領域での出力の積算値を変換して出力する。

また、照明強度測定器２３の出力端子には、照明強度測定器２３の出力を検出するための検出器としての検出回路２５が接続されている。検出回路２５は、照明強度測定器２３からの出力を検出し、処理部２０に出力する。

ここで、図３を参照して、照明強度測定器２３及び検出回路２５について詳細に説明する。図３は、照明強度測定器２３及び検出回路２５の構成を示す図である。照明強度測定器２３には、検出回路２５としてのオペアンプ２７の非反転入力端子（＋）及び反転入力端子（−）が接続される。また、オペアンプ２７の非反転入力端子（＋）は接地され、オペアンプ２７の反転入力端子（−）には帰還抵抗Ｒ_ｆｂが接続される。また、オペアンプ２７の出力端子には処理部２０が接続される。

照明強度分布を測定する場合、照明強度測定器２３に対して、光源１４からスリット１３ａを通過したライン状の光を照射する。照明強度測定器２３は、光信号を電気信号に変換し、オペアンプ２７に出力する。また、上記のように、照明強度測定器２３は、ｙ方向に沿って移動し、電気信号を順次オペアンプ２７に出力する。照明強度測定器２３からの電気信号に応じて、オペアンプ２７の出力電圧が変化する。すなわち、オペアンプ２７からの出力電圧により、任意の波長における照明強度分布が測定できる。

ここで、照明強度測定器２３は、３ｍｍ×３ｍｍの感度領域をもつフォトダイオードとする。また、光源１４から照射されるライン状の光の幅を０．２ｍｍとする。そして、光源１４から照射される光が波長５００ｎｍの青緑色光であり、このときの照明強度測定器２３の受光感度が０．３Ａ／Ｗ（感度領域３ｍｍ×３ｍｍ）とする。例えば、照明強度が０．１Ｓｕｎ（１０ｍＷ／ｃｍ^２）のとき、オペアンプ２７からの出力が１Ｖとなるためには、以下の式（１）より、帰還抵抗Ｒ_ｆｂを約５５６Ωとすればよい。

処理部２０は、パーソナルコンピュータなどの情報処理装置である。また、処理部２０は、Ａ／Ｄコンバータを有し、検出回路１９、２５からの出力電圧をデジタル信号に変換する。そして、処理部２０は、検出信号に対して所定の演算処理を行う。すなわち、処理部２０は、ＣＰＵやメモリ等の記憶領域を備えるコンピュータである。例えば、処理部２０は、演算処理部であるＣＰＵ（Central Processing Unit）、記憶領域であるＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）、通信用のインターフェースなどを有し、発電効率分布を測定するために必要な処理を実行する。

例えば、ＲＯＭには、演算処理するための演算処理プログラムや、各種の設定データ等が記憶されている。そして、ＣＰＵは、このＲＯＭに記憶されている演算処理プログラムを読み出し、ＲＡＭに展開する。そして、設定データや、検出回路１９等からの出力に応じてプログラムを実行する。さらに、処理部２０は、演算処理結果を表示させるためのモニター等を有している。

さらに、処理部２０は、測定対象駆動部２１、遮光板駆動部２２、及び照明強度測定器駆動部２４の駆動を制御している。すなわち、処理部２０は、これらの駆動部の回転角度等を制御している。したがって、処理部２０は、これらの駆動部の回転角度等を把握している。処理部２０は、太陽電池１２に対するスリット１３ａの位置を認識している。これにより、処理部２０は、ライン状の光が太陽電池１２のどの位置に入射したときに、どの程度の出力があるかを測定することできる。例えば、発電効率が低い箇所に、光が入射すると、太陽電池１２の出力が低下する。したがって、出力電圧が低い場合、発電効率が低い箇所を含むラインが照明されていることになり、出力電圧が高い場合、発電効率が高い箇所を含むラインが照明されていることになる。

次に、測定装置の動作について説明する。まず、太陽電池１２とスリット１３ａの位置を合わせる。例えば、ｘ方向における太陽電池１２の一端にスリット１３ａを合わせる。そして、光源１４から光を照射した状態で、遮光板駆動部２２によって、遮光板１３をｘ方向に移動させる。これにより、太陽電池１２の一端から他端に向けて、太陽電池１２上をスリット１３ａがスキャンする。すなわち、光源１４からスリット１３ａを通過したライン状の光が太陽電池１２上をスキャンする。このライン状の光は、ｘ方向に太陽電池１２全体をスキャンする。太陽電池１２に対してライン状の光をｘ方向にスキャンさせている間、検出回路１９からの検出データが処理部２０に記憶される。

そして、遮光板１３を一往復させて初期位置に戻した後、測定対象駆動部２１によりステージ１１を回転させる。もちろん、戻ってくる間に、測定対象駆動部２１によりステージ１１を回転させてもよい。すなわち、遮光板１３を一方向に移動させている間に、検出データを処理部２０に記憶させる。そして、遮光板１３を反対方向に移動させている間に、ステージ１１を回転させてもよい。ステージ１１を回転させることにより、ステージ１１の回転前の太陽電池１２の状態から太陽電池１２が所定の角度傾く。所定の角度傾いた状態で、ライン状の光を太陽電池１２全体にスキャンさせる。そして、上記と同様の操作を繰り返し、所望の角度分割数分の測定を行う。

なお、短時間で粗く測定する場合、角度分割数は、４、８、１６程度とする。また、時間をかけてより細かい情報を得たり、アーティファクト（ハンスフィールド・ダークラインと呼ばれる直線状の誤差）を低減させる場合、角度分割数は、６４、１２８程度とする。このように、角度分割数は、要求される精度等に応じて決定される。

複数回ライン状の光をスキャンしていき、これらの検出結果を処理部２０に記憶させる。このように、太陽電池１２に対するライン状の光を異なる方向とした時の検出結果によって、空間分布を測定することができる。すなわち、太陽電池１２に対するライン状の光の角度を変えて、２以上の方向にする。そして、２以上の方向を照明した時の検出結果を記憶する。そして、記憶された検出結果に対して、発電効率の空間分布を求める。

例えば、コンピュータトモグラフ（ＣＴ）により、二次元に広がる発電効率分布を得ることができる。すなわち、１次元の検出データを２次元の発電効率分布に変換して、画像化することができる。この時、Ｘ線ＣＴにおけるＸ線の透過強度が、検出回路１９の出力に対応するようになる。すなわち、Ｘ線ＣＴにおける測定対象の線吸収係数がライン状の光による発電量になる。１ライン分の積算発電量が投影データとなる。Ｘ線ＣＴにおける吸収係数の２次元空間分布が発電効率の２次元空間分布に対応するようになる。このように、Ｘ線ＣＴにおいて投影データから断層画像を得る処理と同様の処理を出力電流の測定データに対して行うことで、発電効率の空間分布を算出することができる。すなわち、コリメートされたＸ線を照射するＸ線ＣＴと同じ処理によって、発電効率の２次元分布を算出することができる。

このように、ライン状の光を照射して、太陽電池１２からの出力を検出する。そして、ライン状の光の方向や位置を変化させながら、太陽電池１２からの出力を検出する。処理部２０は、この出力の検出データを記憶して、所定の演算処理を行う。これにより、発電効率の空間分布を測定することができる。よって、太陽電池１２において、部分的に発電効率が低下している箇所を把握することができる。そして、部分的に発電効率が低下している箇所の発電効率を向上するように、製造プロセスなどを最適化する。すなわち、発生電流が少ない領域を発見し、対策を立てることができる。そして、最適化された製造プロセスを用いて、太陽電池１２を製造する。このように、発電効率分布の測定結果に基づいて、製造プロセスにおける条件などを調整する。すなわち、評価結果に応じて、製造プロセスにおける条件を調整して、太陽電池１２を製造する。これにより、太陽電池１２の発電効率を全体として向上することができる。よって、太陽電池１２の生産性を向上することができる。また、太陽電池１２の発電効率が向上すれば、製造工場の生産規模が大きくなる。

また、スポット光を２次元走査する場合に比べて、測定時間を短縮することができる。すなわち、微小な点状のスポットを走査する場合、太陽電池１２全面を走査する時間が長くなってしまう。本実施の形態に示すように、ライン状の光を走査することで、測定時間を大幅に短縮することができる。よって、生産性を向上することができる。さらに、本発明では、空間分解能を高くすることで、１セル内における発電効率分布を測定することも可能となる。また、複数のセルからなる太陽電池モジュールに対して空間分布の測定を行ってもよい。なお、上記の説明では、一方向にスキャンされる際に、太陽電池１２からの出力を測定したが、双方向にスキャンされる際に太陽電池１２からの出力を測定してもよい。

次に、評価装置の要部について説明する。図４は、評価装置の要部の構成を示す回路図である。

太陽電池１２は、電流源３１、ダイオード３２、並列抵抗（シャント抵抗）Ｒ_ｓｈ、直列抵抗Ｒ_ｓを有する等価回路で表される。電流源３１には、スキャンされる光が入力される。すなわち、図１、２に示されたように、スリット１３ａを通過した光源１４からの光が入力される。シャント抵抗Ｒ_ｓｈは、ｐｎ接合周辺における漏れ（リーク）電流などによって生じる。直列抵抗Ｒ_ｓは、素子各部を電流が流れる時の抵抗である。太陽電池１２の一方の端子は接地されており、他方の端子には電流電圧変換アンプ３３の反転入力端子（−）が接続されている。

また、太陽電池１２の端子と電流電圧変換アンプ３３の反転入力端子（−）との間には、電流源３４が接続されている。電流源３４は、太陽電池１２を遮光したときの、検出回路からの出力に基づき、シャント抵抗Ｒ_ｓｈに電流を供給する電流源である。具体的には、電流源３４からの電流（シャント電流）を設定するために、太陽電池１２の全面を覆って完全に遮光する。すなわち、光源１４からの光が太陽電池１２に入射されない。この状態で、引き算回路３５からの出力が所望の電圧となるようにシャント電流を供給する。例えば、引き算回路３５から処理部２０に入力される電圧が０Ｖ程度となるようにシャント電流を調整する。

なお、シャント電流を調整する際、太陽電池１２の外部からバイアス電圧が印加されている。このバイアス電圧は、電流電圧変換アンプ３３の負荷電圧を制御することにより調整される。換言すると、電流源３４は、完全に遮光したときの特定バイアス電圧下における、太陽電池１２への流入電流に基づき、太陽電池１２のシャント抵抗Ｒ_ｓｈに電流を供給する。シャント電流は、直列抵抗Ｒ_ｓ及びシャント抵抗Ｒ_ｓｈを流れる。シャント電流がシャント抵抗Ｒ_ｓｈに供給された状態で測定を行うので、光が照射されることにより発生した電流ｉ_ｐは、シャント抵抗Ｒ_ｓｈに流れにくくなる。すなわち、電流源３１から流れる電流ｉ_ｐは、シャント抵抗Ｒ_ｓｈに流れにくくなる。

電流源３４は、一定電圧を設定すれば一定電流を流すことができる定電流回路である。また、電流源３４は、ｍＡオーダーのシャント電流をμＡオーダーで安定させなければならない。図５は、電流源３４の構成を示す回路図である。図５（ａ）に示される電流源３４は、電源電圧＋Ｖに抵抗Ｒｅが接続される。また、抵抗Ｒｅの他端には、トランジスタＴｒ_１のエミッタが接続される。トランジスタＴｒ_１のベース電圧を設定することにより、シャント電流がトランジスタＴｒ_１のコレクタから流れる。この電流源３４から流れるシャント電流は、ベース電流分少なくなる。エミッタの入力端の電圧は、ベース電圧（電流設定電圧）＋ベースエミッタ間電圧となる。すなわち、シャント電流は、（＋Ｖ−電流設定電圧−ベースエミッタ間電圧）／Ｒｅとなる。

図５（ｂ）に示される電流源３４は、図５（ａ）に示されたトランジスタＴｒ_１にさらにトランジスタＴｒ_２が接続されている。具体的には、トランジスタＴｒ_１のベースには、トランジスタＴｒ_２のエミッタが接続される。トランジスタＴｒ_２のコレクタには電源電圧が接続され、トランジスタＴｒ_２のコレクタは抵抗を介して接地される。トランジスタＴｒ_２のベース電圧を設定することにより、シャント電流がトランジスタＴｒ_１のコレクタから流れる。トランジスタのベースエミッタ間電圧は、ジャンクション温度によって変化する。ここで、トランジスタＴｒ_１にトランジスタＴｒ_２を接続することにより、ベースエミッタ間電圧が打ち消し合う。すなわち、シャント電流は、（＋Ｖ−電流設定電圧）／Ｒｅとなる。このように、ジャンクション温度の影響を受けにくいため精度が高くなる。すなわち、温度補償がされ、精度が高くなる。

測定装置には、図５（ａ）、（ｂ）の電流源３４いずれも用いることができるが、精度の点から図５（ｂ）の電流源３４を用いることが好ましい。もちろん、これに限らず、電圧によって電流を設定でき、μＡオーダーで安定させることができればどのような構成としてもよい。また、電流源３４にオペアンプを使用することにより、さらに高精度の定電流回路を構成することも可能である。

上記のように、電流源３１から流れる電流ｉ_ｐはシャント抵抗Ｒ_ｓｈに流れにくくなるため、電流電圧変換アンプ３３の帰還抵抗Ｒ_ｆｂにも電流ｉ_ｐが流れる。また、電流電圧変換アンプ３３の出力端子には、引き算回路３５が接続される。引き算回路３５は、例えば、オペアンプによって構成された差動増幅器である。引き算回路３５は、電流電圧変換アンプ３３のＶ₋との差分を出力する。具体的には、引き算回路３５からの出力は、Ｖ_＋−（Ｖ₋−ｉ_ｐ×Ｒ_ｆｂ）となる。なお、電流電圧変換アンプ３３は、反転入力端子（＋）と非反転入力端子（−）とがイマジナリーショート（imaginary short）している。すなわち、Ｖ₋＝Ｖ_＋となる。このため、Ｖ₋−（Ｖ₋−ｉ_ｐ×Ｒ_ｆｂ）＝ｉ_ｐ×Ｒ_ｆｂとなる。例えば、電流電圧変換アンプ３３のバイアス電圧を０．５とすると、０．５−（０．５−ｉ_ｐ×Ｒ_ｆｂ）＝ｉ_ｐ×Ｒ_ｆｂとなる。すなわち、電流電圧変換アンプ３３のバイアス電圧に関係なく、常にｉ_ｐ×Ｒ_ｆｂが出力される。

処理部２０には、引き算回路３５からの出力が入力される。すなわち、処理部２０には、出力電圧（ｉ_ｐ×Ｒ_ｆｂ）が入力される。処理部２０は、Ａ／Ｄコンバータを有する。これにより、引き算回路３５からの出力をデジタル信号に変換し、演算処理を行う。具体的には、処理部２０は、シャント電流を流した状態で光を太陽電池１２に照射したときの、引き算回路３５からの出力に基づいて、太陽電池１２の発電効率分布を算出する。

また、処理部２０は、電流源３４から供給されるシャント電流を制御する。処理部２０は、Ｄ／Ａコンバータを有し、デジタル信号によってシャント電流を制御する。例えば、図５（ａ）に示されたトランジスタＴｒ_１のベース電圧を制御することによって、シャント電流を制御する。処理部２０は、太陽電池１２を遮光したときに引き算回路３５からの出力電圧が所望の値になるように、シャント電流を制御する。

さらに、処理部２０は、電流電圧変換アンプ３３の非反転入力端子（＋）の負荷電圧を制御する。本実施の形態では、太陽電池１２全体に同時に光を照射せず、太陽電池１２上にライン状の光をスキャンさせている。このため、任意の時間においては、太陽電池１２の一部のみに光が照射され、他の部分では光が照射されない。すなわち、任意の時間においては、太陽電池１２の一部のみによりバイアス電圧がかかる。これに対して、通常使用時では、太陽電池１２の全体でバイアス電圧がかかる。従って、本実施の形態では、処理部２０によって負荷電圧を印加することで、太陽電池１２の外部からバイアス電圧をかける。これにより、太陽電池１２の他の部分が暗くても、外部から一定の負荷電圧をかければ、太陽電池１２の全体で発電されているのと同じような状態となる。そして、太陽電池１２を正確に評価することができる。

上記のように、処理部２０は、出力電圧（ｉ_ｐ×Ｒ_ｆｂ）をデジタル信号に変換して演算処理を行うことにより発電効率を求める。具体的には、処理部２０によって電流電圧変換アンプ３３の非反転入力端子（＋）の負荷電圧を一定にして、太陽電池１２に光をスキャンさせる。すなわち、一定バイアス電圧下で、太陽電池１２に光をスキャンさせる。なお、この一定バイアス電圧とは、シャント電流の調整の際に印加される特定バイアス電圧とは異なる電圧になっている。そして、スキャンされたそれぞれの検出データを処理部２０に記憶させて演算処理を行い、発電効率を求める。発電効率は、式（２）により算出することができる。
ここで、ηは発電効率、Ｐ_ｉｎは太陽電池１２に入射した光パワー（Ｗ）、Ｖは出力電圧（Ｖ）、Ｉ_ｐは出力電流（Ａ）である。この発電効率を求めることにより、発電効率分布を示す発電効率の空間分布を処理部２０のディスプレイ上に表示することができる。また、出力電流ｉ_ｐを求めることができるので、任意のポイントにおけるＩ−Ｖカーブを求めることもできる。

具体的には、処理部２０によって、電流電圧変換アンプ３３の非反転入力端子（＋）の負荷電圧を変化させる。そして、負荷電圧ごとの出力電流ｉ_ｐを測定することにより、Ｉ−Ｖカーブを求めることもできる。このＩ−Ｖカーブから最大出力点を求めることができ、太陽電池１２を効率よく動作させることができる。また、最大出力点の違いから、欠陥箇所を検出することができる。例えば、発電効率の空間分布が表示されたディスプレイ上の任意のポイントを選択すると、そのポイントにおけるＩ−Ｖカーブをディスプレイ上に表示させることができる。このように、処理部２０によって、発電効率のみならず、Ｉ−Ｖ特性等の様々な特性値を算出することができる。

本実施の形態に係る測定装置は、以上のような構成を有する。電流源３４によってシャント抵抗Ｒ_ｓｈに電流を供給して測定を行うので、電流源３１から流れる電流Ｉ_ｐは、シャント抵抗Ｒ_ｓｈに流れにくくなる。すなわち、電流源３１から流れる電流Ｉ_ｐは、ほとんど減衰することなく出力される。このため、正確に測定することができる。

また、太陽電池１２は、光を順次照射することにより測定される。このため、測定中の任意の時間において、太陽電池１２の一部のみに光が照射され、他の部分には光が照射されない。従って、測定中に、太陽電池１２上の光が照射されていないポイントの出力を読み取って基準値として用いてもよい。これにより、光照射による出力の増加分のみを正確に測定することができる。

図４においては、１つのセルから構成された太陽電池１２を図示したが、複数のセルが直列に接続された太陽電池１２を測定する場合もある。この場合、太陽電池１２を純粋なフォトダイオードと考えると、暗くした状態では、シャント抵抗Ｒ_ｓｈによるインピーダンスが大きくなる。例えば、図６に示されるように、３つのセルが直列に接続された太陽電池１２の場合、暗くした状態では、３つのシャント抵抗Ｒ_ｓｈが直列に接続されたような構成となる。すなわち、１個当たりのシャント抵抗Ｒ_ｓｈを１００Ωとすると、例えば、電流源３４と電流電圧変換アンプ３３との間に３００Ωの抵抗が接続されているような構成となる。

従って、本実施の形態のように、一部のみに光が照射された太陽電池１２からの出力を検出する場合、電流が取り出せないことが考えられる。しかしながら、シャント抵抗Ｒ_ｓｈに比較して、帰還抵抗Ｒ_ｆｂのインピーダンスを十分に大きくすることにより、このような問題が発生しにくい。例えば、シャント抵抗Ｒｓｈが１００Ω程度であるのに対して、帰還抵抗が数ｋΩである。

また、処理部２０の有するＡ／Ｄコンバータには、十分な分解能を得るために、例えば、１６ビット入力のものが用いられる。１６ビット入力のＡ／Ｄコンバータの入力レンジは数Ｖであるので、引き算回路３５を介して、Ａ／Ｄコンバータに接続される電流電圧変換アンプ３３は、入力電圧の範囲が数Ｖに設定されている必要がある。従って、太陽電池１２に照射される光量が多く、太陽電池１２からの電流Ｉ_ｐが大きくなると、帰還抵抗Ｒ_ｆｂを小さくしなければならない。多くのセルが直列に接続された太陽電池１２の場合、帰還抵抗Ｒ_ｆｂを小さくすると、上記の理由から出力を検出しにくくなる。以上のことから、太陽電池１２に照射される光量を少なくすることが好ましい。すなわち、スリット１３ａの幅を狭くすることが好ましい。さらに、直列状態のセルにバイアス電圧をかけることにより、各ダイオード３２に順方向電流を流して導通させ、この直列抵抗を低下させることができる。これにより、測定精度を上げることができる。

実施例．
〈アルゴリズム〉
処理部２０は、コンピュータトモグラフ（ＣＴ）により、一次元の検出データから二次元に広がる発電効率分布を画像化することができる。画像再構成には、２次元フーリエ変換法（ＦＦＴ）、フィルターバックプロジェクション法（ＦＢＰ）、期待値最大最尤推定（ＭＬ−ＥＭ：maximum likelihood-expectation maximization）、最大事後確率最尤推定（ＭＡＰ−ＥＭ：maximum a posteriori-expectation maximization）がある。なお、これらの方法では、発生電流分布を算出することにより、発電効率分布を算出している。ＦＦＴは、投影断面定理に基づいた解析的画像再構成法である。２次元分布ｆ（ｘ，ｙ）のＲａｄｏｎ変換ｇ（ｓ，θ）（角度θ方向への投影データｓ）のｓについての１次元フーリエ変換Ｇ_θ（ξ）と、ｆ（ｘ，ｙ）の２次元フーリエ係数が等しいことを利用する。ＦＢＰは、ＦＦＴと数学的に等価な解析的再構成法である。各θについて、投影を周波数空間において｜ξ｜倍するフィルタを適用しておいてから、逆投影すれば再構成像が得られる。

ＭＬ−ＥＭは、式（３）で示される逐次式で計算される。

ここで、ｋは繰り返し回数、ｊは再構成画像の座標１〜ｍ（１２８×１２８ならｊ＝１〜１６３８４）、ｉは角度方向を含めた投影データの番号１〜ｎ（投影方向数４、投影あたりのデータ数が１２８ならｉ＝１〜５１２）を表す。λ_ｊは画素ｊの物理量、Ｃ_ｉｊは画素_ｊが投影データに及ぼす割合（寄与確率）である。このように、Ｃ_ｉｊに実際の測定系での物理現象を織り込むことで、この影響を補正した再構成画像が得られる。ここでは、画素ｊと投影データｉの位置関係から求められるＢｉＬｉｎｅａｒ補間による係数をＣ_ｉｊとして使用した。また、雑音は考慮していない。

ＭＡＰ−ＥＭは、式（４）で示される逐次式で表される。

Ｕ（λ_ｊ ^ｋ）は、注目する画素が近傍の画素から受ける影響を表すエネルギー関数である。βはエネルギー関数の利き具合を調整する定数である。なお、その他の項は、上記と同様の意味である。ここでは、βを０．５、エネルギー関数を画素近傍のＭｅｄｉａｎ（中央）値との相対誤差を重みとして与える方法（Median root prior）として式（５）とした。
ここで、Ｍ_ｊは画素ｊ近傍３×３ピクセルのＭｅｄｉａｎ値を表す。

ＭＬ−ＥＭＲ、ＭＡＰ−ＥＭＲ（-with Restriction）は、上記のＭＬ−ＥＭ、ＭＡＰ−ＥＭに拘束条件を組み込んだ方法である。Ｘ線ＣＴ、ＳＰＥＣＴ、ＰＥＴ等では、物理量λ_ｊを直接測定することは不可能であるが、太陽電池発電効率分布測定では任意の画素ｊの物理量λ_ｊは測定可能であると考えられる。既知である物理量λ_ｊを拘束条件として逐次近似式に組み込むことで、より良い精度で画像再構成できるか検証した。今回の検証では、対角線上の画素値を既知であるとした。

〈ｐｈａｎｔｏｍ画像〉
一様な値を持つ複数の領域から構成される画像を用いて画像再構成を実施した。投影角度の範囲は、０〜１８０°とし、投影数により等間隔の角度で投影データを取得した。また、Ｓｉｎｏｇｒａｍは、幅方向に投影角度に直交な軸上の座標、高さ方向に投影角度をとった。また、測定対象は、投影データサンプリング数をｎとすると、縦横サイズｎの矩形に内接する円の内部に存在する必要がある。範囲外の像は、不完全投影となり、アーティファクトが生じる。

それぞれの方法を用いてシミュレーションした結果を図７〜１０に示す。図７は、投影角度が０、９０°である角度分割数２のｐｈａｎｔｏｍ画像である。図８は、投影角度が０、４５、９０、１３５°である角度分割数４のｐｈａｎｔｏｍ画像である。図９は、投影角度が０．０、２２．５、４５．０、６７．５、９０．０、１１２．５、１３５．０、１５７．５°である角度分割数８のｐｈａｎｔｏｍ画像である。図１０は、投影角度が０、１１．２５、２２．５０、３３．７５、４５．００、５６．２５、６７．５０、７８．７５、９０．００、１０１．２５、１１２．５０、１２３．７５、１３５．００、１４６．２５、１５７．５０、１６８．７５°である角度分割数１６のｐｈａｎｔｏｍ画像である。

図７〜１０に示されるように、解析的手法（ＦＦＴ、ＦＢＰ）の場合、少数の投影回数では、解析が困難であった。また、負の値が発生するので物理量とするにはカットオフ、値のストレッチ等の処理が必要であり、ノイズが加わると解析結果はさらに悪化した。また、図７、８に示されるように、逐次近似法（ＭＬ−ＥＭ、ＭＡＰ−ＥＭ、ＭＬ−ＥＭＲ、ＭＡＰ−ＥＭＲ）の場合、角度分割数が２〜４では、解析は困難であった。しかしながら、図９、１０に示されるように、角度分割数が４より大きくなると、原画像に近い画像が得られた。アーティファクトが出にくく、小さなポイントをつぶさない点からＭＬ−ＥＭが最も好ましいことが分かった。なお、解析的手法とは異なり、負の値は、発生しなかった。

〈濃度テスト画像〉
次に、図１１に示されるように、濃度値１２８をベースに１０％刻みで±７０％の濃度値を持つ特異点を設定した画像を用いて、不良箇所の検出を想定した検証を行った。それぞれの方法を用いてシミュレーションした結果を図１２〜１５に示す。図１２は、角度分割数８の濃度テスト画像である。図１３は、角度分割数１６の濃度テスト画像である。図１４は、角度分割数３２の濃度テスト画像である。図１５は、角度分割数６４の濃度テスト画像である。

図１２〜１５から分かるように、解析的手法では、ｐｈａｎｔｏｍ画像と同様の傾向を示した。逐次近似法の場合、投影数８未満では略一様の画像しか得られなかった。また、物理量が周囲と±５０％程度異なる特異点１画素を検出するには、１６〜３２方向の投影が必要と考えられる。また、ＭＡＰ−ＥＭ、ＭＡＰ−ＥＭＲは、ｐｈａｎｔｏｍ画像では比較的よい結果を示したが、濃度テスト画像では特異点が消えてしまった。これは、ＭＡＰ−ＥＭのエネルギー関数にＭｅｄｉａｎ値との差分を適用しているため、Ｍｅｄｉａｎフィルタ（スムージング）に近い効果が得られることに起因すると考えられる。実測では、ノイズの影響を抑えることが出来るが、分解能が落ちてしまう。濃度テスト画像の結果からも、ＭＬ−ＥＭが最も好ましいと考えられる。

〈濃度テスト画像詳細〉
次に、逐次近似法による特異点の再現性について考察する。図１６、１７は、繰り返し回数ｋ＝１００のＭＬ−ＥＭの結果を示す。図１８、１９は、繰り返し回数ｋ＝１００のＭＡＰ−ＥＭの結果を示す。図２０、２１は、繰り返し回数ｋ＝１００のＭＬ−ＥＭＲの結果を示す。図２２、２３は、繰り返し回数ｋ＝１０００のＭＬ−ＥＭＲの結果を示す。図２４、２５は、繰り返し回数ｋ＝１００のＭＡＰ−ＥＭＲの結果を示す。図２６、２７は、繰り返し回数ｋ＝１０００のＭＡＰ−ＥＭＲの結果を示す。

図１６（ａ）、図１８（ａ）、図２０（ａ）、図２２（ａ）、図２４（ａ）、及び図２６（ａ）に示されたスライスグラフは、特異点が並ぶ対角線上に各画像をスライスした濃度値をプロットしたグラフである。図１６（ｂ）、図１８（ｂ）、図２０（ｂ）、図２２（ｂ）、図２４（ｂ）、及び図２６（ｂ）に示された表は、１列目がエラー合計（特異点の数）、２列目がエラー合計の数が少ないものから順位付けした際の順位、３列目がエラー最大値、４列目がエラー最大値の少ないものから順位付けした際の順位を表す。

図１７（ｃ）、図１９（ｃ）、図２１（ｃ）、図２３（ｃ）、図２５（ｃ）、及び図２７（ｃ）は、Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｅｒｒｏｒの表を示す。Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｅｒｒｏｒの表において、１行目の数値は、原画像の特異値を示す。また、２〜５行目の数値は、それぞれの角度分割数における、推定値と特異値の差分の絶対値を表す。６行目の数値は、原画像の特異点と背景値（１２７）の差分の絶対値を表す。これらの表をプロットしたグラフが、図１７（ｄ）、図１９（ｄ）、図２１（ｄ）、図２３（ｄ）、図２５（ｄ）、及び図２７（ｄ）に示されたＡｂｓｏｌｕｔｅ Ｅｒｒｏｒのグラフである。

ＭＡＰ−ＥＭ、ＭＡＰ−ＥＭＲの場合、図１９、図２５、図２７に示されるように、全体的に推定値と特異値の差分の絶対値が大きくなった。具体的には、特異点値と背景値との差分と略一致し、図１８（ａ）、図２４（ａ）、図２６（ａ）に示されるように、特異点においても、濃度値の変化をほとんど示さなかった。また、特異点以外の点（グラフにおいてｘ軸方向の両端）で濃度値が大きく変化していた。そして、図１８（ｂ）、図２４（ｂ）、図２６（ｂ）に示されるように、エラー合計及びエラー最大値が大きくなった。

一方、ＭＬ−ＥＭ、ＭＬ−ＥＭＲの場合、図１７、図２１、図２３に示されるように、推定値と特異値の差分の絶対値が角度分割数の増加に従い、小さくなった。具体的には、特異点値と背景値との差分から外れ、図１６（ａ）、図２０（ａ）、図２２（ａ）に示されるように、特異点において、設定された濃度値に近くなった。また、特異点以外の点における濃度値の変化が小さくなった。そして、図１６（ｂ）、図２０（ｂ）、図２２（ｂ）に示されるように、エラー合計及びエラー最大値が小さくなった。

〈処理時間〉
図２８は、上記の濃度テスト画像のそれぞれの総処理時間を示す。図２８（ａ）は、角度分割数ごとのそれぞれの方法における総処理時間を示す表である。図２８（ｂ）は、図２８（ａ）の表をプロットしたグラフである。図２８に示されるように、再構成画像のピクセル値が一定であれば、処理時間は角度分割数に対して略線形であった。逐次近似法の計算回数に対しても同様に線形であった。

図２９は、角度分割数が一定（ここでは、８方向）で、再構成画像のピクセル数を変化させた場合のそれぞれの処理時間を示す。図２９（ａ）の表において、１行目の数値は再構成像１辺の長さ、２行目の数値は総ピクセル数を表す。また、２〜５行目の数値は、それぞれ方法における総ピクセル数に対する処理時間を表す。図２９（ｂ）は、図２９（ａ）の表をプロットしたグラフである。ＦＦＴ、ＦＢＰの値は、総処理時間（単位：ｍｓ）、逐次近似法の値は、繰り返し１回分の平均処理時間（単位：ｍｓ／Ｉｔｅｒａｔｉｏｎ）である。図２９に示されるように、角度分割数が一定であれば、処理時間は再構成画像の総ピクセル数に対して線形であった。

従って、角度分割数１６、再構成画像サイズ１０２４×１０２４、繰り返し回数５００回の条件でＭＬ−ＥＭＲ処理を行うとおよそ１１９６．６１３（ｍｓ／Ｉｔｅｒａｔｉｏｎ）×５００（Ｉｔｅｒａｔｉｏｎ）×（１６／８）＝１１９６．６１３（ｓｅｃ）と予測される。

図２８、２９から分かるように、逐次近似法の中で、ＭＬ−ＥＭが最も処理時間が短かった。すなわち、ＭＬ−ＥＭが、解析精度及び処理時間の点から、最も適した方法であると考えられる。ＭＬ−ＥＭを用いて演算処理を行うことにより、より正確に太陽電池１２を評価することができる。

１１ ステージ、１２ 太陽電池、１３ 遮光板、１３ａ スリット、１４ 光源、
１５ ランプハウス、１６ バンドルファイバ、１７ バンドルファイバ、
１８ ハウジング、１８ａ スリット、１８ｂ 遮光板、１８ｃ スリット、
１９ 検出回路、２０ 処理部、２１ 測定対象駆動部、２２ 遮光板駆動部、
２３ 照明強度測定器、２４ 照明強度測定器駆動部、２５ 検出回路、
２６ ロールスクリーン、２７ オペアンプ、３１ 電流源、３２ ダイオード、
３３ 電流電圧変換アンプ、３４ 電流源、３５ 引き算回路

Claims (9)

1. 遮光したときの特定バイアス電圧下における、太陽電池への流入電流に基づき、前記太陽電池のシャント抵抗に電流を供給する電流源と、
   前記太陽電池に照射される光を出射する光源と、
   前記電流源により前記シャント抵抗に電流を流した状態で光を照射したときの、前記太陽電池の出力を検出する検出器と、
   前記検出器での検出結果に基づいて、前記太陽電池の特性値を算出する処理部とを有する太陽電池の評価装置。
2. 前記光源からの前記太陽電池に照射される光をライン状の光に変換する光変換手段と、
   前記太陽電池に対する前記ライン状の光の方向を変化させる変化手段とをさらに有し、
   前記処理部は、前記変化手段によって前記ライン状の光を異なる方向とした時の検出結果に基づいて、前記太陽電池の発電効率分布を算出する請求項１に記載の太陽電池の評価装置。
3. 前記光源は、複数本のバンドルファイバを有し、
   前記複数本のバンドルファイバをライン状に並べることにより、前記ライン状の光を前記太陽電池に照射する請求項２に記載の太陽電池の評価装置。
4. 前記処理部は、期待値最大化最尤推定法を用いて発生電流分布を算出することにより、前記発電効率分布を算出する請求項２又は３に記載の太陽電池の評価装置。
5. 遮光したときの特定バイアス電圧下における、太陽電池への流入電流に基づき、前記太陽電池のシャント抵抗に電流を流すステップと、
   太陽電池に光を照射するステップと、
   前記電流源により前記シャント抵抗に電流を流した状態で光が照射されたときの、前記太陽電池からの出力を検出するステップと、
   前記検出結果に基づいて、前記太陽電池の特性値を算出するステップとを備える太陽電池の評価方法。
6. 前記太陽電池に光を照射するステップでは、前記太陽電池にライン状の光を照射し、
   前記出力を検出するステップでは、前記ライン状の光が照射されたときの、前記太陽電池からの出力を検出し、
   前記出力を検出した後、前記太陽電池に対する前記ライン状の光を異なる方向にするステップをさらに備え、
   前記ライン状の光を異なる方向にした時の、前記太陽電池からの出力の検出結果に基づいて、前記太陽電池の発電効率分布を算出する請求項５に記載の太陽電池の評価方法。
7. 前記太陽電池に光を照射するステップでは、複数本の光ファイバをライン状に並べることにより、前記ライン状の光を前記太陽電池に照射する請求項６に記載の太陽電池の製造方法。
8. 期待値最大化最尤推定法を用いて、前記検出結果から発生電流分布を算出することにより、前記発電効率分布を算出する請求項６又は７に記載の太陽電池の評価方法。
9. 請求項５乃至８のいずれか１項に記載の評価方法を用いて、太陽電池を評価するステップを有する太陽電池の製造方法。