JP2011134764A - 太陽電池の検査装置、太陽電池の検査方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】太陽電池セル内の帯状の欠陥の位置を特定することが可能な太陽電池の検査装置を提供する。
【解決手段】本発明の太陽電池の検査装置は、通電された状態の太陽電池セルを表すセル画像に探索窓４３を適用して、太陽電池セル内の帯状の欠陥の位置を特定する欠陥位置特定手段を備える。探索窓４３は、帯状の第１の領域４０ａと、第１の領域４０ａにより二分される第２の領域４０ｂと、を含む。欠陥位置特定手段は、探索窓４３がセル画像内に定められたときの第１の領域４０ａ内の明度と第２の領域４０ｂ内の明度とに基づいて、第１の領域４０ａと同じ方向に延伸する帯状の欠陥の位置を特定する。
【選択図】図１４

Description

本発明は、太陽電池の検査装置、太陽電池の検査方法およびプログラムに関し、太陽電池セル内の帯状の欠陥を特定する技術に関する。

太陽光のエネルギーを電力に変換する太陽電池セルは、一般にシリコン等の半導体で構成される。こうした太陽電池セルは、光電変換層を含むため、通電により発光することが知られている。特許文献１には、通電時の太陽電池セルの全体的な光量に基づいて太陽電池セルの良否判定を行う技術が開示されている。

国際公開番号ＷＯ／２００６／０５９６１５

ところで、太陽電池セルには、製造時に加わる荷重や熱によって、ひび等の帯状の欠陥が生じることがある。こうした帯状の欠陥は、通電時の太陽電池セルを表すセル画像内に帯状の暗部となって現れる。

こうした帯状の欠陥を特定する手法としては、通常、セル画像内の明度変化の境界部分をラプラシアンフィルタ等で抽出する手法が考えられる。

しかしながら、このような従来の手法では、多結晶型の太陽電池セルに見られる結晶の粒界と、帯状の欠陥とを識別することが困難であった。図２７の参考例に示されるように、結晶の粒界は、明度変化が幅広く続く暗部としてセル画像内に現れるため、上記従来の手法では、帯状の欠陥と結晶の粒界の両方が明度変化の境界部分として抽出されていた。

本発明は、上記実情に鑑みて為されたものであり、太陽電池セル内の帯状の欠陥の位置を特定することが可能な太陽電池の検査装置、太陽電池の検査方法およびプログラムを提供することを主な目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の太陽電池の検査装置は、通電された状態の太陽電池セルを表すセル画像を取得するセル画像取得手段と、前記セル画像に任意の大きさ及び形状の１つ又は複数の探索窓を適用して、前記太陽電池セル内の帯状の欠陥の位置を特定する欠陥位置特定手段と、を備える。前記探索窓は、帯状または多角形の第１の領域と、前記第１の領域により二分される第２の領域と、を含む。前記欠陥位置特定手段は、前記探索窓が前記セル画像内に定められたときの前記第１の領域内の明度と前記第２の領域内の明度とに基づいて、前記帯状の欠陥の位置を特定する。

また、本発明の太陽電池の検査方法は、通電された状態の太陽電池セルを表すセル画像を取得するセル画像取得ステップと、前記セル画像に任意の大きさ及び形状の１つ又は複数の探索窓を適用して、前記太陽電池セル内の帯状の欠陥の位置を特定する欠陥位置特定ステップと、を備える。前記探索窓は、帯状または多角形の第１の領域と、前記第１の領域により二分される第２の領域と、を含む。前記欠陥位置特定ステップでは、前記探索窓が前記セル画像内に定められたときの前記第１の領域内の明度と前記第２の領域内の明度とに基づいて、前記帯状の欠陥の位置を特定する。

また、本発明のプログラムは、通電された状態の太陽電池セルを表すセル画像を取得するセル画像取得手段、及び前記セル画像に任意の大きさ及び形状の１つ又は複数の探索窓を適用して、前記太陽電池セル内の帯状の欠陥の位置を特定する欠陥位置特定手段、としてコンピュータを機能させる。前記探索窓は、帯状または多角形の第１の領域と、前記第１の領域により二分される第２の領域と、を含む。前記欠陥位置特定手段は、前記探索窓が前記セル画像内に定められたときの前記第１の領域内の明度と前記第２の領域内の明度とに基づいて、前記帯状の欠陥の位置を特定する。コンピュータは、パーソナルコンピュータ等である。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭその他のコンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体に格納されてもよい。

上記本発明によると、探索窓を用いることによって、太陽電池セル内に存在する帯状の欠陥の位置を特定することが可能である。また、探索窓が、第１の領域と、これにより二分される第２の領域とを含むことによって、帯状の欠陥と結晶の粒界とを識別することが可能である。

また、前記複数の探索窓では、前記第１の領域の延伸方向が互いに異なり、前記欠陥位置特定手段または前記欠陥位置特定ステップは、前記第１の領域と同じ方向に延伸する前記帯状の欠陥の位置を特定する。これによると、第１の領域の延伸方向が互いに異なる複数の探索窓を用いることによって、様々な角度の帯状の欠陥の位置を特定することが可能である。

また、前記欠陥位置特定手段または前記欠陥位置特定ステップは、前記１つの探索窓を回転させ、回転角度に対応する前記帯状の欠陥の位置を特定する。これによると、１つの探索窓を回転させることによって、様々な角度の帯状の欠陥の位置を特定することが可能である。

また、前記欠陥位置特定手段または前記欠陥位置特定ステップは、前記第１の領域内の明度と前記第２の領域内の明度との分離度を求めてもよい。これによると、帯状の欠陥であるか否かを統計的に評価することが可能である。

また、前記欠陥位置特定手段または前記欠陥位置特定ステップは、前記第１の領域と前記第２の領域とを合わせた領域内の明度に基づき、前記分離度を正規化してもよい。これによると、セル画像の明度ムラに関わらず、欠陥の位置の特定が可能である。

また、前記欠陥位置特定手段または前記欠陥位置特定ステップは、前記分離度が所定以上である位置を対応付けたマップを作成してもよい。これによると、帯状の欠陥の位置を視覚的に把握し易くすることが可能である。

また、前記欠陥位置特定手段または前記欠陥位置特定ステップは、前記第１の領域に対応する位置を、前記分離度が所定以上である位置として前記マップに対応付けてもよい。これによると、帯状の欠陥の位置をより正確に特定することが可能である。

また、前記欠陥位置特定手段または前記欠陥位置特定ステップは、前記第１の領域と同じ方向に延伸する帯状の領域を、前記分離度が所定以上である位置として前記マップに対応付けてもよい。これによると、分離度が所定以上であることを表す部分を、第１の領域の延伸方向に繋げ易くすることが可能である。

また、前記欠陥位置特定手段または前記欠陥位置特定ステップは、前記分離度が所定以上であることを表す画素の集合を、前記第１の領域の幅方向に狭小化してもよい。これによると、帯状の欠陥の位置を容易に特定することが可能になる。

また、前記欠陥位置特定手段または前記欠陥位置特定ステップは、前記分離度が所定以上であることを表す画素の集合のうち、所定以下の大きさの集合を除外してもよい。これによると、ノイズとしての微小な集合を除外することが可能である。

また、前記第１の領域は、幅方向の中央線が前記探索窓の中心から離れるように配置され、前記欠陥位置特定手段は、前記第１の領域に対応する位置を、前記分離度が所定以上である位置として前記マップに対応付けてもよい。これによると、第１の領域の幅方向の中央が探索窓の中心から離れている場合であっても、帯状の欠陥の位置をより正確に特定することが可能である。

また、前記欠陥位置特定手段または前記欠陥位置特定ステップは、前記各探索窓に応じて、前記分離度が所定以上である位置を対応付けた複数のマップを作成し、前記各探索窓の前記第１の領域の延伸方向に依る処理を前記各マップに施した後、前記複数のマップを１つに合成してもよい。

また、前記探索窓は、前記第１の領域内の明度と前記第２の領域内の明度との分離度の値を出力する分離度フィルタであってもよい。

本発明の一実施形態に係る太陽電池の検査装置の構成例を表すブロック図である。 太陽電池セルを表す模式図である。 本発明の一実施形態に係る太陽電池の検査方法の流れを表すフローチャートである。 セル画像の例を表す図である。 分離度フィルタの例を表す図である。 分離度フィルタの説明図である。 分離度フィルタの変形例を表す図である。 分離度フィルタの変形例を表す図である。 分離度フィルタの変形例を表す図である。 分離度フィルタの変形例を表す図である。 分離度フィルタの変形例を表す図である。 分離度フィルタの変形例を表す図である。 分離度フィルタの変形例を表す図である。 分離度フィルタの適用を説明する図である。 分離度フィルタの適用を説明する図である。 Ｓ２の処理を説明する図である。 Ｓ２の処理の変形例を説明する図である。 Ｓ２の処理の変形例を説明する図である。 Ｓ３の処理を説明する図である。 分離度マップの例を表す図である。 Ｓ４の処理を説明する図である。 Ｓ５の処理を説明する図である。 分離度マップの合成を説明する図である。 Ｓ１０の処理を説明する図である。 効果を説明する図である。 効果を説明する図である。 結晶の粒界の例を表す参考図である。

本発明の太陽電池の検査装置、太陽電池の検査方法およびプログラムの実施形態を、図面を参照しながら説明する。

図１は、本発明の一実施形態に係る太陽電池の検査装置の構成例を表すブロック図である。太陽電池の検査システム１では、システム全体の制御を司る制御部１０（太陽電池の検査装置）に、通電部３、位置決め部４、撮像部５、操作部８及び表示部９が接続されている。

通電部３は、検査対象としての太陽電池セルに通電する。この通電部３は、不図示のプローブにより太陽電池セルに順方向電流を供給する。撮像部５は、ＣＣＤカメラ等で構成され、通電された状態の太陽電池セルを撮像する。この撮像部５は、撮像により得られるセル画像のデータを制御部１０に出力する。位置決め部４は、撮像部５を所定の撮像位置に移動させる。

撮像部５による太陽電池セルの撮像は、暗室内で行われる。太陽電池セルから発せられるＥＬ光（エレクトロルミネッセンス光）は微弱であるので、撮像部５には比較的感度の高いカメラが好適である。

制御部１０は、ＣＰＵ及びＲＡＭを含むコンピュータとして構成されている。また、制御部１０は、プログラム及びデータを記憶する記憶部を有している。操作部８は、キーボードやマウス等で構成され、ユーザの操作に基づく操作入力を制御部１０に出力する。表示部９は、液晶ディスプレイ等で構成され、制御部１０からの表示指令に基づく画像を画面に表示する。

図２は、太陽電池セル２を表す模式図である。本実施形態では、多結晶型の太陽電池セル２が用いられる。太陽電池セル２のセル基板２１の表面には、平行に離れて配置される一対のバスバー２３と、バスバー２３と直交する方向に延びる多数のフィンガー２５とが形成されている。バスバー２３は、電力を外部に取り出すために用いられる。フィンガー２５は、バスバー２３に接続されており、バスバー２３に電力を集めるために用いられる。

本実施形態では、上記撮像部５により１つの太陽電池セル２が撮像され、１つの太陽電池セル２を表すセル画像が生成される。こうした態様に限られず、リード線で互いに接続された複数の太陽電池セル２の集合、又はこれを内包する太陽電池パネルが撮像され、複数の太陽電池セルを表すセル画像が生成されてもよい。

図３は、本発明の一実施形態に係る太陽電池の検査方法の流れを表すフローチャートである。このフローチャートに表される処理は、上記制御部１０のＣＰＵが記憶部に格納されたプログラムを読み出すことによって実行される。このうち、Ｓ１の処理はセル画像取得手段１１としての機能に基づき、Ｓ２〜Ｓ１０の処理は欠陥位置特定手段１２としての機能に基づく。

＜ステップＳ１の説明＞
図３のＳ１の処理において、制御部１０は、通電された状態の太陽電池セルを表すセル画像のデータを、上記撮像部５から取得する。セル画像は、グレースケールで表されたモノクロ画像である。すなわち、セル画像では、各画素の明度が所定数の階調で表されている。

図４は、セル画像の例を表す図である。太陽電池セル２内の帯状の欠陥は、セル画像３０内に帯状の暗部となって現れる。こうした帯状の欠陥は、製造時や搬送時に加わる荷重や熱等によって生じるものであり、直線状ないし曲線状に連続しており、分岐するものや交差するものもある。具体的には、セル基板２１に生じたひびは、周囲領域との明度変化が急峻な帯状の欠陥部３２となる。また、フィンガー２５の断線に起因する発光領域の部分的な欠落は、フィンガー２５の方向に延びるやや太めの帯状の欠陥部３４となる。他方、欠陥ではないセル基板２１の結晶粒界も、明度変化が幅広く続く薄暗い暗部の非欠陥部３６となってセル画像３０内に現れる。

＜ステップＳ２の説明＞
図３のＳ２の処理において、制御部１０は、セル画像３０に探索窓を適用して、分離度マップを作成する。探索窓によりセル画像３０内で帯状の暗部を特定するため分離度フィルタを使用する。

図５は、分離度フィルタの例を表す図である。本実施形態では、様々な方向に延びる帯状の暗部を各々特定するため、複数種類の分離度フィルタ４１〜４９が用いられる。各分離度フィルタ４１〜４９は、正方形状に構成され、第１の領域４０ａと第２の領域４０ｂとに分かれている。第１の領域４０ａは、帯状に構成されており、各分離度フィルタ４１〜４９内を横断ないし縦断している。第１の領域４０ａの幅は、セル画像内の帯状の暗部の幅と同程度とすることが好ましい。第２の領域４０ｂは、第１の領域４０ａによって二分されており、第１の領域４０ａの幅方向の両側に位置している。各分離度フィルタ４１〜４９では、第１の領域４０ａの延伸方向が互いに異なっており、所定の角度ごとに分散している。各分離度フィルタ４１〜４９では、一辺の長さが例えば７〜１５画素程度とされるが、これに限られない。なお、第１の領域４０ａと第２の領域４０ｂの境界は、図５では説明のために直線で表されているが、実際には画素の縁に沿ってジグザグに形成されている。本実施形態では、図６に示されるように、第１の領域４０ａの長手方向が延伸方向ＥＸとされ、これと直交する方向が幅方向ＷＤとされる。

本実施形態では、第１の領域４０ａの幅方向の両側に位置する、第１の領域４０ａと第２の領域４０ｂの境界は、各分離度フィルタ４１〜４９の中心を挟んで互いに平行に配置されている。これに限られず、各境界の位置や角度が個別に設定されてもよい。例えば、これら２つの境界は、厳密な平行に限られず、図７に示される分離度フィルタ４３ｘのように、第１の領域４０ａの延伸方向の一方側がやや幅が狭くなるように配置されてもよい。また、これら２つの境界は、図８及び図９に示される分離度フィルタ４３ｙ，４３ｚのように、第１の領域４０ａの幅方向の中央４０ｃが分離度フィルタ中心４３ｃから離れるように配置されてもよい。このとき、分離度フィルタ中心４３ｃは、第１の領域４０ａの内にあっても外にあってもよい。

なお、第１の領域４０ａの形状は、図１０ないし図１３に示されるような多角形であってもよい。例えば、図１０に示される分離度フィルタ４３ｈのように、第１の領域４０ａと第２の領域４０ｂの２つの境界の端が揃えられてもよい。また、図１１に示される分離度フィルタ４３ｉのように、第１の領域４０ａと第２の領域４０ｂの２つの境界が途中で折れ曲がり、第１の領域４０ａの幅が途中で膨らんだ形状であってもよい。また、図１２に示される分離度フィルタ４３ｊのように、第１の領域４０ａと第２の領域４０ｂの２つの境界が途中で折れ曲がり、第１の領域４０ａの幅が途中で縮んだ形状であってもよい。また、図１３に示される分離度フィルタ４３ｋのように、第１の領域４０ａと第２の領域４０ｂの２つの境界が途中で複数回折れ曲がり、第１の領域４０ａが蛇行した形状であってもよい。なお、分離度フィルタ４３ｈ〜４３ｋは例であり、本発明はこれらの形態に限定されない。

図１４は、分離度フィルタの適用を説明する図である。同図では、複数種類の分離度フィルタ４１〜４９のうち、代表として分離度フィルタ４３が適用された例が示されている。制御部１０は、セル画像３０内を分離度フィルタ４３でスキャンする。分離度フィルタ４３は、セル画像３０内で主走査方向の始端から所定数の画素分ずつ移動し、終端まで至ると、副走査方向に所定数の画素分だけ移動し、再び主走査方向の始端から移動する。制御部１０は、分離度フィルタ４３が移動する都度、分離度フィルタ４３が定められた領域内の画像の分離度を計算する。

こうした態様に限られず、図１５に示されるように、１種類の分離度フィルタ４３を任意の位置で所定の角度ずつ回転させ、その度に分離度を求めるようにしてもよい。分離度フィルタ４３を１回転させた後は、分離度フィルタ４３を所定数の画素分だけ移動させ、そこで再び分離度フィルタ４３を回転させる。なお、分離度フィルタ４３を回転させる前と、回転させた後とでは、第１の領域４０ａの延伸方向が異なっていることから、当該態様であっても、複数種類の分離度フィルタが適用されているものと捉えることができる。

分離度ηは、下記（１）式で表される。分離度ηは、分離度フィルタ４３の第１の領域４０ａ内に位置する画像の明度と、第２の領域４０ｂ内に位置する画像の明度との分離の程度を表す量である。分離度ηは、分離度フィルタ４３内の明度の全分散によって正規化されており、０から１の値を採る。分離度ηは、第１の領域４０ａ内に位置する画像が黒に近く、第２の領域４０ｂ内に位置する画像が白に近いほど、１に近い値となる。こうした分離度の考え方は、画像の２値化処理において最適な閾値を決定する「大津の閾値決定法」として知られている。

分離度フィルタ４３は、図１４に示されるように、第１の領域４０ａがこれと同じ方向に延びる帯状の欠陥部３２の一部または全部に重なるときに、比較的高い分離度の値を出力する。これに対し、分離度フィルタ４３は、結晶粒界を表す非欠陥部３６（図４参照）上に位置するときには、比較的低い分離度の値を出力する。これは、非欠陥部３６の明度変化が緩やかであることと、分離度フィルタ４３内の第１の領域４０ａ及び第２の領域４０ｂの形状と、非欠陥部３６及びその周囲領域の形状とが異なることとに起因する。このため、適切な閾値を設定することによって、帯状の欠陥部３２を抽出し、非欠陥部３６を抽出しないようにすることが可能である。

また、本実施形態では、周囲と比較して明度が低い帯状の欠陥部３２を抽出することを目的としているため、第１の領域４０ａの平均明度が第２の領域４０ｂの平均明度よりも低いことを条件として加えてもよい。これによると、周囲と比較して明度の高い帯状の部分があっても、こうした部分が抽出されないようになるため、帯状の欠陥部３２の抽出精度を向上させることができる。

また、本実施形態では、周囲との明度差が大きい帯状の欠陥部３２を抽出することを目的としているため、第１の領域４０ａの平均明度と第２の領域４０ｂの平均明度との差が所定以上であることを条件として加えてもよい。具体的には、第２の領域４０ｂの平均明度に１より小さい所定の係数（例えば０．８）を掛けたときに、その値が第１の領域４０ａの平均明度を下回らないことを条件とする。これによると、周囲との明度差が小さい帯状の部分があっても、こうした部分が抽出されないようになるため、帯状の欠陥部３２の抽出精度を向上させることができる。

制御部１０は、こうした分離度フィルタ４３の出力結果を基に、分離度マップを作成する。分離度マップは、セル画像３０と同一若しくは相似の大きさとされる。分離度マップの解像度は、セル画像３０と同一とされるが、セル画像３０より低くても高くてもよい。分離度フィルタ４３が閾値以上の分離度の値を出力するとき、制御部１０は、分離度マップ中の分離度フィルタ４３と対応する位置に、閾値以上の分離度であることを表す値を対応付ける。分離度フィルタ４３と対応する位置とは、セル画像３０中の分離度フィルタ４３の位置と同じ位置関係にある分離度マップ中の位置である。具体的には、図１６に示されるように、分離度マップのうち、分離度フィルタ４３の中心画素と対応する１つの画素が、閾値以上の分離度であることを表す特徴点５２としてマッピングされる。

なお、上記図８及び図９に示される分離度フィルタ４３ｙ，４３ｚのように、第１の領域４０ａの幅方向の中央４０ｃが分離度フィルタ中心４３ｃから離れている場合、特徴点５２の位置は、第１の領域４０ａ内の画素と対応するように補正されてもよい。すなわち、図１７及び図１８に示されるように、特徴点５２の位置は、分離度フィルタ中心４３ｃではなく、第１の領域４０ａの幅方向の中央４０ｃ上の画素に対応しており、更には、分離度フィルタ中心４３ｃから第１の領域４０ａの幅方向の中央４０ｃに垂線を引いた位置に対応している。

＜ステップＳ３の説明＞
図３のＳ３の処理において、制御部１０は、分離度マップ中の特徴点５２に伸張処理を施す。具体的には、図１９に示されるように、分離度マップ中の特徴点５２は、分離度フィルタ４３の第１の領域４０ａと同じ方向に増殖される。こうして増殖された特徴点５２は、第１の領域４０ａと同じ方向に延伸する帯状部５４となる。本実施形態では、帯状部５４は、第１の領域４０ａと同じ長さとされるが、これより長くても短くてもよい。また、帯状部５４は、１画素分の幅とされるが、これより太くてもよい。帯状部５４は、分離度フィルタ４３の第１の領域４０ａと対応する範囲内に形成されることが好ましい。

図２０は、伸張処理が施された後の分離度マップの例を表す図である。分離度マップ６３内には、特徴点５２の集合が各所に現れる。制御部１０は、ラベリング処理により各集合に識別番号を付し、各集合を欠陥候補５６として登録する。欠陥候補５６には、第１の領域４０ａと同じ方向に延伸しているものが多く見られる。上記伸張処理が施されることによって、特徴点５２が第１の領域４０ａと同じ方向に連続し易くなり、より大きな欠陥候補５６を得ることが可能である。

＜ステップＳ４の説明＞
図３のＳ４の処理において、制御部１０は、分離度マップ６３内に存在する欠陥候補５６のうち、構成画素数が閾値以下の微小な欠陥候補５６をノイズとして除外する。図２１は、ノイズ除去後の分離度マップの例を表す図である。同図にも示されるように、分離度マップ６３には、所定以上の大きさの欠陥候補５６が残される。なお、非欠陥部３６が誤検出されてできる欠陥候補５６は微小であるため、分離度マップ６３内にこうした誤検出に係る欠陥候補５６が混ざっていたとしても、当該処理によって除外することが可能である。

＜ステップＳ５の説明＞
図３のＳ５の処理において、制御部１０は、分離度マップ中の各欠陥候補５６に細線化処理を施す。各欠陥候補５６は、分離度フィルタ４３の第１の領域４０ａの幅方向に狭小化される。各欠陥候補５６の幅は、例えば１画素分まで縮められる。図２２は、細線化処理後の分離度マップの例を表す図である。こうした細線化処理によって、各欠陥候補５６を長さで登録することが可能となる。

＜ステップＳ６の説明＞
図３のＳ６の処理において、制御部１０は、分離度マップ６３内に存在する細線化された欠陥候補５６のうち、閾値以下の長さの欠陥候補５６をノイズとして除外する。これにより、分離度マップ６３には、所定以上の長さの欠陥候補５６が残される。すなわち、誤検出に係る欠陥候補５６が上記図３のＳ４の処理で除去されなかったとしても、上記図３のＳ５の処理で細線化されることで、当該処理によって除外することが可能である。

＜ステップＳ７及びＳ８の説明＞
制御部１０は、以上のＳ２〜Ｓ６の処理を全ての分離度フィルタ４１〜４９について実行し、各分離度フィルタ４１〜４９に対応する複数の分離度マップを作成する（図３のＳ７，Ｓ８）。

＜ステップＳ９の説明＞
図３のＳ９の処理において、制御部１０は、各分離度フィルタ４１〜４９に対応する複数の分離度マップを１つに合成する。図２３は、分離度マップの合成を説明する図である。各分離度マップ６２〜６４内には、各分離度フィルタ４１〜４９の適用により得られた欠陥候補５６が存在している。各分離度マップ６２〜６４内の欠陥候補５６は、各分離度フィルタ４１〜４９の第１の領域４０ａと同じ方向に延びている。分離度マップ６２〜６４の合成に際しては、各画素の論理和がとられる。こうして得られる合成分離度マップ６０内には、各分離度フィルタ４１〜４９の適用により得られた、様々な方向に延びる複数の欠陥候補５６が含まれる。この際、制御部１０は、再びラベリング処理を行う。これにより、個別の方向に延びる複数の欠陥候補５６の集合が、１つの欠陥候補５６として登録し直される。

本実施形態では、各分離度フィルタ４１〜４９に対応する複数の分離度マップ６２〜６４を作成し、これらを１つに合成しているので、各分離度マップ６２〜６４を作成する段階で、上記伸張処理（図３のＳ３）や細線化処理（図３のＳ５）等の、各分離度フィルタ４１〜４９の第１の領域４０ａの延伸方向に依る処理の適用が可能である。

＜ステップＳ１０の説明＞
図３のＳ１０の処理において、制御部１０は、合成分離度マップ６０内に存在する欠陥候補５６のうち、閾値以下の長さの欠陥候補５６をノイズとして除外する。図２４は、ノイズ除去後の合成分離度マップの例を表す図である。同図にも示されるように、合成分離度マップ６０には、所定以上の長さの欠陥候補５６が残される。なお、非欠陥部３６が誤検出されてできる欠陥候補５６は微小であるため、合成分離度マップ６０内にこうした誤検出に係る欠陥候補５６が混ざっていたとしても、当該処理によって除外することが可能である。

こうして得られる合成分離度マップ６０内の欠陥候補５６は、太陽電池セル２内に生じたひびを表すセル画像３０内の欠陥部３２と対応する。これにより、太陽電池セル２内に生じたひびの位置が特定される。太陽電池セル２内に生じたひびの位置情報は、合成分離度マップ６０内の欠陥候補５６の座標位置で表される。

なお、図２５に示されるように、セル画像３０内で欠陥部３２と非欠陥部３６とが重なっている場合であっても、以上のＳ１〜Ｓ１０の処理によれば、欠陥部３２のみに対応する欠陥候補５６を得ることができる。また、図２６に示されるように、セル画像３０内で複数の欠陥部３２が交わっている場合であっても、以上の処理によれば、各欠陥部３２に対応する複数の欠陥候補５６を得ることができる。

＜ステップＳ１１の説明＞
図３のＳ１１の処理において、制御部１０は、ノイズ除去後の合成分離度マップ６０を表示部９に表示させる。ユーザは、合成分離度マップ６０中の欠陥候補５６によって、太陽電池セル２のどの位置にひびが生じているのかを視覚的に把握することができる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、種々の変形実施が当業者にとって可能であるのはもちろんである。

上記実施形態では、多結晶型の太陽電池セル２が検査対象とされていたが、こうした態様に限られず、単結晶型の太陽電池セルや薄膜型の太陽電池セルが検査対象であっても、帯状の欠陥の特定が可能である。

上記実施形態では、帯状の暗部を特定するために分離度が用いられたが、こうした態様に限られず、第１の領域４０ａ内の平均明度と、第２の領域４０ｂ内の平均明度との差分を求める等の手法が用いられてもよい。

上記実施形態では、ひびを表す欠陥部３２が特定されていたが、こうした態様に限られず、断線を表す欠陥部３４の特定も可能である。この場合、分離度フィルタの第１の領域４０ａの幅は、断線を表す欠陥部３４の幅と同程度に設定される。なお、断線を表す欠陥部３４の延伸方向は、ほぼ一定であるので、分離度フィルタの種類を少なくすることが可能である。

１ 太陽電池の検査システム、２ 太陽電池セル、３ 通電部、４ 位置決め部、５ 撮像部、８ 操作部、９ 表示部、１０ 制御部（太陽電池の検査装置）、１１ セル画像取得手段、１２ 欠陥位置特定手段、２１ セル基板、２３ バスバー、２５ フィンガー、３０ セル画像、３２ 欠陥部、３４ 欠陥部、３６ 非欠陥部、４１〜４９ 分離度フィルタ（探索窓）、４０ａ 第１の領域、４０ｂ 第２の領域、５２ 特徴点、５４ 帯状部、５６ 欠陥候補、６０ 合成分離度マップ、６２〜６４ 分離度マップ。

Claims (15)

1. 通電された状態の太陽電池セルを表すセル画像を取得するセル画像取得手段と、
   前記セル画像に任意の大きさ及び形状の１つ又は複数の探索窓を適用して、前記太陽電池セル内の帯状の欠陥の位置を特定する欠陥位置特定手段と、
   を備え、
   前記探索窓は、帯状または多角形の第１の領域と、前記第１の領域により二分される第２の領域と、を含み、
   前記欠陥位置特定手段は、前記探索窓が前記セル画像内に定められたときの前記第１の領域内の明度と前記第２の領域内の明度とに基づいて、前記帯状の欠陥の位置を特定する、
   ことを特徴とする太陽電池の検査装置。
2. 前記複数の探索窓では、前記第１の領域の延伸方向が互いに異なり、
   前記欠陥位置特定手段は、前記第１の領域と同じ方向に延伸する前記帯状の欠陥の位置を特定する、
   請求項１に記載の太陽電池の検査装置。
3. 前記欠陥位置特定手段は、前記１つの探索窓を回転させ、回転角度に対応する前記帯状の欠陥の位置を特定する、
   請求項１に記載の太陽電池の検査装置。
4. 前記欠陥位置特定手段は、前記第１の領域内の明度と前記第２の領域内の明度との分離度を求める、
   請求項１ないし３の何れか１項に記載の太陽電池の検査装置。
5. 前記欠陥位置特定手段は、前記第１の領域と前記第２の領域とを合わせた領域内の明度に基づき、前記分離度を正規化する、
   請求項４に記載の太陽電池の検査装置。
6. 前記欠陥位置特定手段は、前記分離度が所定以上である位置を対応付けたマップを作成する、
   請求項４または５に記載の太陽電池の検査装置。
7. 前記欠陥位置特定手段は、前記第１の領域に対応する位置を、前記分離度が所定以上である位置として前記マップに対応付ける、
   請求項６に記載の太陽電池の検査装置。
8. 前記欠陥位置特定手段は、前記第１の領域と同じ方向に延伸する帯状の領域を、前記分離度が所定以上である位置として前記マップに対応付ける、
   請求項６または７に記載の太陽電池の検査装置。
9. 前記欠陥位置特定手段は、前記分離度が所定以上であることを表す画素の集合を、前記第１の領域の幅方向に狭小化する、
   請求項６ないし８の何れか１項に記載の太陽電池の検査装置。
10. 前記欠陥位置特定手段は、前記分離度が所定以上であることを表す画素の集合のうち、所定以下の大きさの集合を除外する、
    請求項６ないし９の何れか１項に記載の太陽電池の検査装置。
11. 前記第１の領域は、幅方向の中央線が前記探索窓の中心から離れるように配置され、
    前記欠陥位置特定手段は、前記第１の領域に対応する位置を、前記分離度が所定以上である位置として前記マップに対応付ける、
    請求項６ないし１０の何れか１項に記載の太陽電池の検査装置。
12. 前記欠陥位置特定手段は、前記各探索窓に応じて、前記分離度が所定以上である位置を対応付けた複数のマップを作成し、前記各探索窓の前記第１の領域の延伸方向に依る処理を前記各マップに施した後、前記複数のマップを１つに合成する、
    請求項４ないし１１の何れか１項に記載の太陽電池の検査装置。
13. 前記探索窓は、前記第１の領域内の明度と前記第２の領域内の明度との分離度の値を出力する分離度フィルタである、
    請求項１ないし１２の何れか１項に記載の太陽電池の検査装置。
14. 通電された状態の太陽電池セルを表すセル画像を取得するセル画像取得ステップと、
    前記セル画像に任意の大きさ及び形状の１つ又は複数の探索窓を適用して、前記太陽電池セル内の帯状の欠陥の位置を特定する欠陥位置特定ステップと、
    を備え、
    前記探索窓は、帯状または多角形の第１の領域と、前記第１の領域により二分される第２の領域と、を含み、
    前記欠陥位置特定ステップでは、前記探索窓が前記セル画像内に定められたときの前記第１の領域内の明度と前記第２の領域内の明度とに基づいて、前記帯状の欠陥の位置を特定する、
    ことを特徴とする太陽電池の検査方法。
15. 通電された状態の太陽電池セルを表すセル画像を取得するセル画像取得手段、及び
    前記セル画像に任意の大きさ及び形状の１つ又は複数の探索窓を適用して、前記太陽電池セル内の帯状の欠陥の位置を特定する欠陥位置特定手段、
    としてコンピュータを機能させ、
    前記探索窓は、帯状または多角形の第１の領域と、前記第１の領域により二分される第２の領域と、を含み、
    前記欠陥位置特定手段は、前記探索窓が前記セル画像内に定められたときの前記第１の領域内の明度と前記第２の領域内の明度とに基づいて、前記帯状の欠陥の位置を特定する、
    ことを特徴とするプログラム。

Images