WO2010041723A1 - 太陽電池の検査装置、太陽電池の検査方法、プログラム、太陽電池の検査システム - Google Patents

太陽電池の検査装置、太陽電池の検査方法、プログラム、太陽電池の検査システム Download PDF

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dark region
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cell
dark
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光博 下斗米
誠 石川
耕司 笹部
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日清紡ホールディングス株式会社
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    • Y02P70/00—Climate change mitigation technologies in the production process for final industrial or consumer products
    • Y02P70/50—Manufacturing or production processes characterised by the final manufactured product

Definitions

  • the present invention relates to a solar cell inspection device, a solar cell inspection method, a program, and a solar cell inspection system, and more particularly to identification of a solar cell defect.
  • a solar cell that converts sunlight energy into electric power is generally composed of a semiconductor such as silicon. Such a solar cell is known to emit light when energized.
  • Patent Document 1 discloses a technique for determining whether a solar cell is good or bad based on the overall light amount of the solar cell during energization. ing. WO / 2006/059615
  • a dark region in which light emission during energization is relatively weak may exist as a defect.
  • a dark region exists in various lightnesses, from a lightness that is clearly low to a lightness that is slightly lower than the surroundings.
  • the grain boundary of the crystal of the solar battery cell is also detected, and it is difficult to determine the dark region to be detected as a defect.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and provides a solar cell inspection device, a solar cell inspection method, a program, and a solar cell inspection system capable of determining a dark region to be detected as a defect. The main purpose.
  • an inspection apparatus for a solar cell includes an image acquisition unit that acquires a cell image representing one or a plurality of solar cells in an energized state, and a linear shape whose brightness is lower than the surroundings.
  • the dark region is caused by the crack based on the dark region position information generating means that is specified in the image and generates the position information of the dark region of the solar battery cell Dark region determining means for determining whether the region is a dark region.
  • the solar cell inspection method of the present invention acquires a cell image representing one or more solar cells in an energized state, and identifies a linear pixel group having a lower brightness than the surroundings in the cell image.
  • the program of the present invention specifies an image acquisition means for acquiring a cell image representing one or a plurality of solar cells in an energized state, and identifies a linear pixel group having a lightness lower than that of the surrounding area in the cell image.
  • a position information generating means for generating position information of the cracks of the solar battery cell, a pixel group having a predetermined area or more, in which pixels having a predetermined brightness or less are gathered, is specified in the cell image;
  • Dark region position information generating means for generating dark region position information, and determining whether or not the dark region is a dark region caused by the crack based on a positional relationship between the dark region and the crack
  • the computer is made to function as a dark region determination means to be performed.
  • the computer is, for example, a personal computer.
  • the program may be stored in a computer-readable information storage medium such as a CD-ROM.
  • the solar cell inspection system of the present invention images one or more solar cells in an energized state, generates an image unit that represents the solar cells, and acquires the cell images.
  • An acquisition means, a linear pixel group having a lightness lower than that of the surroundings are specified in the cell image, and a crack position information generation means for generating position information of the crack of the solar battery cell,
  • a dark region position information generating unit that identifies a group of pixels having a predetermined area or more in the cell image and generates position information of a dark region of the solar battery cell, and a positional relationship between the dark region and the crack
  • a dark region determining means for determining whether or not the dark region is a dark region caused by the crack.
  • the crack position information generation unit may identify a boundary portion of a change in brightness in the cell image and generate position information of the crack of the solar battery cell.
  • a primary differential filter or a secondary differential filter can be used for specifying such a boundary portion. According to this, it becomes easy to specify the crack near the outer edge of the dark region.
  • the dark region determination unit performs the determination based on the length of the crack along the outer edge of the dark region.
  • the dark region determination unit performs the determination based on the length of the crack existing in the dark region. According to this, it is possible to further improve the detection accuracy of dark regions caused by cracks.
  • the dark region determination means may perform the determination based on a ratio between the length of the outer edge of the dark region and the length of the crack.
  • a quality determination unit that determines the quality of the solar battery cell based on the number of dark regions caused by the crack is further provided. According to this, the quality of a photovoltaic cell can be determined.
  • display control means for identifying and displaying a dark region caused by the crack. According to this, the user can grasp the dark area resulting from the crack.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a solar cell inspection system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2A is a schematic diagram illustrating a solar cell panel.
  • FIG. 2B is a schematic diagram illustrating a solar battery cell.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a functional configuration example of a solar cell inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart showing a solar cell inspection method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a cell image.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram of generation of crack position information.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram of generation of dark region position information.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram of determination of a dark region.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a display image.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram of a modified example of the dark region determination.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of a solar cell inspection system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • an energization unit 3 a positioning unit 4, an imaging unit 5, an operation unit 8, and a display unit 9 are connected to a control unit 10 (solar cell inspection device) that controls the entire system. Yes.
  • the energization unit 3 energizes the solar cell panel as the inspection target in response to a command from the control unit 10.
  • This energization part 3 applies a voltage to the terminal of a solar cell panel by a probe (not shown), and supplies a forward current to each solar cell included in the solar cell panel.
  • the imaging unit 5 is configured by a CCD camera or the like, and images a solar cell panel that is energized in response to a command from the control unit 10.
  • the positioning unit 4 moves and positions the imaging unit 5 to a predetermined imaging position in response to a command from the control unit 10. Specifically, the imaging unit 5 is moved by the positioning unit 4 and sequentially images each solar battery cell included in the solar battery panel. Moreover, the data of the cell image showing a photovoltaic cell obtained by this are sequentially input into the control part 10. In addition, such a solar cell panel is imaged in a dark room. Further, since the EL (electroluminescence) light of the solar battery cell is weak, a camera with relatively high sensitivity is suitable as the imaging unit 5.
  • FIG. 2A is a schematic diagram showing the solar cell panel 2.
  • FIG. 2B is a schematic diagram showing the solar battery cell 21 included in the solar battery panel 2.
  • rectangular thin plate-like solar cells 21 made of a semiconductor such as silicon are two-dimensionally arranged, and these solar cells 21 are connected by lead wires 23. They are connected in series.
  • These solar cells 21 are arranged inside a laminate 25 whose light-receiving surface side is a glass plate.
  • the laminated body 25 has a laminated structure in which a filler, solar cells 21, a filler, and a back member are laminated in this order on a glass plate.
  • the solar cell panel 2 may be a thin film solar cell panel.
  • the light receiving surface 27 of the solar battery cell 21 is formed with a pair of bus bars 28 and a number of fingers 29 for collecting power as electrodes for taking out the power to the outside. Yes.
  • the bus bar 28 is configured in a strip shape extending in the short direction, and is located apart in the longitudinal direction. .
  • the lead wires 23 are connected to the bus bars 28.
  • the control unit 10 is configured as a computer including a CPU (Central Processing Unit) and a RAM as a work area thereof.
  • the control unit 10 includes a storage unit that stores programs and data necessary for the operation of the CPU.
  • the operation unit 8 includes a keyboard, a mouse, and the like, and sends operation inputs based on user operations to the control unit 10.
  • the display unit 9 is composed of a liquid crystal display or the like, and displays an image corresponding to a display command from the control unit 10. FIG.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the control unit 10.
  • FIG. 4 is a flowchart showing a solar cell inspection method realized by the control unit 10.
  • the control unit 10 causes the energization control unit 11, the position control unit 12, the image acquisition unit 13, the crack position information generation unit 14, the dark region position information generation unit 15, A dark region determination unit 16, a quality determination unit 17, and a display control unit 19 are functionally provided.
  • the energization control unit 11 controls the energization unit 3 to execute energization to the solar battery cells 21 included in the solar battery panel 2. Thereby, each photovoltaic cell 21 emits EL light.
  • data of energization conditions such as a voltage value, a current value, and an energization time are stored in the storage unit of the control unit 10.
  • the position control unit 12 controls the positioning unit 4 and executes position control of the imaging unit 5. Specifically, the position control unit 12 sequentially moves the imaging unit 5 to each imaging position where each solar cell 21 can be imaged. Such an imaging position is determined by the size and number of solar cells 21, the arrangement interval, and the like, and is stored as data in the storage unit of the control unit 10.
  • the image acquisition unit 13 acquires cell image data representing the solar cells 21 in an energized state from the imaging unit 5 (S1). In addition, the image acquisition unit 13 performs preprocessing of the acquired cell image (S2).
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the cell image 30.
  • the defective part of the solar battery cell 21 appears as a dark part with relatively low brightness.
  • Such defective portions include cracks 32a to 32c and dark regions 34a and 34b.
  • the cracks 32 a to 32 c appear as a linear pixel group with low brightness in the cell image 30. These cracks 32a to 32c have a large difference in brightness from the portion where light emission is good. Such cracks 32a to 32c are generated by heat when soldering the lead wire 23 to the bus bar 28, load or impact during processing or transportation.
  • the dark regions 34a and 34b appear in the cell image 30 as a pixel group having a certain area or more and low brightness. Such dark regions 34a and 34b are generated when the current supply is blocked by the cracks 32a and 32b. That is, the dark areas 34a and 34b are caused by the cracks 32a and 32b.
  • the cracks 32a and 32b often overlap at least part of the outer edges of the dark regions 34a and 34b.
  • the brightness of the dark areas 34a and 34b is not uniform, and there are a dark area 34a having a slightly lower brightness than the surrounding area and a dark area 34b having a clearly lower brightness. Note that in the dark region 34b where the lightness is clearly low, even if a crack 32b occurs on the outer edge of the dark region 34b, it may be difficult to distinguish between the two because of the same lightness.
  • a crystal grain boundary 36 of the solar battery cell 21 may appear in the cell image 30.
  • Such a crystal grain boundary 36 is not a defect of the solar battery cell 21 but appears in the cell image 30 as a pixel group having a slightly lower brightness than the surroundings. In many cases, such crystal grain boundaries 36 have a relatively small shape.
  • the crack position information generation unit 14 identifies the positions of the cracks 32a to 32c in the cell image 30, and generates crack position information representing the positions of the cracks 32a to 32c (S3). ). The crack position information generated in this way is output to the dark region determination unit 16, the quality determination unit 17, and the display control unit 19. Specifically, the crack position information generation unit 14 identifies the positions of the cracks 32 a to 32 c by extracting the boundary portion of the change in brightness in the cell image 30.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram of generation of crack position information.
  • the boundary portions 42a to 42c and 46 of the brightness change are extracted as shown in FIG.
  • the boundary portions 42a to 42c correspond to the cracks 32a to 32c, respectively
  • the boundary portion 46 corresponds to the crystal grain boundary 36.
  • the crack position information generation unit 14 identifies the positions of the cracks 32a to 32c by selecting the boundary parts 42a to 42c extending linearly from the boundary parts 42a to 42c and 46 thus extracted.
  • Such selection can be performed, for example, by determining the aspect ratio (ratio between the length in the longitudinal direction and the length in the width direction) of the minimum rectangle surrounding the pixel group constituting each of the boundary portions 42a to 42c, 46. is there. By performing such selection, it is possible to prevent the relatively small substantially circular boundary portion 46 corresponding to the crystal grain boundary 36 from being identified as a crack. Further, in the present embodiment, since the boundary portion of the brightness change is extracted by the Laplacian filter, as shown in FIG. 5 above, the dark region 34b having a clearly low brightness and the crack 32b that forms the outer edge thereof are formed. Even if the brightness is comparable, the position of the crack 32b can be specified.
  • the crack position information indicating the positions of the cracks 32a to 32c specified in this way includes, for example, coordinate information of the cracks 32a to 32c.
  • each crack 32a to 32c is defined as a combination of straight lines, and the coordinate information of the start point and end point of each straight line is included in the crack position information.
  • the dark region position information generation unit 15 performs a binarization process on the cell image 30 and specifies a dark pixel group having a predetermined area or more, whereby the dark region 34a, Dark region position information representing a position such as 34b is generated (S4).
  • the dark area position information generated in this way is output to the dark area determination unit 16.
  • the threshold value of the brightness of the binarization process is set to such an extent that each pixel in the dark region 34a (see FIG. 5) whose brightness is slightly lower than the surroundings is determined as a dark pixel.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram of generation of dark region position information.
  • the dark region position information includes information on the positions of the dark regions 34a and 34b caused by the cracks 32a to 32c as well as unintended dark regions such as the dark region 56 corresponding to the crystal grain boundaries 36. May contain information representing the location.
  • the dark area position information includes coordinate information of the dark areas 34a and 34b.
  • the dark area position information also includes coordinate information of the outer edges of the dark areas 34a, 34b and the like. Specifically, the outer edge of each dark region 34a, 34b, etc.
  • the dark region position information may include information on the areas of the dark regions 34a and 34b.
  • the dark area determination unit 16 generates a crack from the dark areas 34 a, 34 b, 56 extracted in S 4 based on the input crack position information and dark area position information. Dark regions 34a and 34b caused by 32a to 32c are determined (S5). Then, the dark region determination unit 16 corrects the dark region position information according to the determination result, and outputs it to the quality determination unit 17 and the display control unit 19.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram of determination of a dark region.
  • the relationship between the position of the crack 32a represented by the crack position information and the position of the dark area 34a represented by the dark area position information is shown in an enlarged manner.
  • a part of the crack 32a is located along the outer edge portion in the dark region 34a.
  • the dark region determination unit 16 performs determination based on the length of the crack 32a existing in the dark region 34a. Specifically, if the length of the crack 32a existing in the dark region 34a is equal to or greater than a predetermined ratio (for example, 30% or more) with respect to the length of the outer edge of the dark region 34a, the dark region 34a is cracked. It is determined that it is caused by 32a.
  • a predetermined ratio for example, 30% or more
  • the crack 32a may be located outside the dark area 34a. In this case, a predetermined value is applied from the outer edge of the dark area 34a. The determination may be made based on whether or not there is a crack 32a along the range.
  • the quality determination unit 17 uses the number of cracks 32a to 32c specified in the cell image 30 and the number of dark regions 34a and 34b caused by the cracks 32a and 32b to indicate the solar battery cell represented in the cell image 30.
  • the quality of 21 is determined and classification is performed (S6). Information on the quality class is output to the display control unit 19.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the display image 60.
  • the display control unit 19 combines the crack identification images 62a to 62c and the dark region identification images 64a and 64b corresponding to the positions of the cracks 32a to 32c and the dark regions 34a and 34b of the cell image 30, respectively, for display.
  • An image 60 is generated.
  • the display control unit 19 may identify and display the quality class of each solar cell 21 based on the information from the quality determination unit 17.
  • the crack position information generation unit 14 specifies the positions of the cracks 32a to 32c using a Laplacian filter.
  • the crack position information generation unit 14 is not limited to this mode. For example, a linear pixel whose brightness is lower than that of the surroundings in the cell image 30. A group may be extracted and specified as cracks 32a to 32c. In this case, as shown in FIG.
  • the dark region position information generation unit 15 performs binarization with a lightness threshold that does not extract the crystal grain boundary 36 because the dark region 34b having a clearly low lightness is extracted separately from the binarization process described above. Processing is performed, and the dark region 34b extracted by this processing may be handled as a dark region to be detected as a defect regardless of the presence or absence of the crack 32b.
  • the determination by the dark region determination unit 16 is not limited to the above-described mode. For example, when the crack 32z and the dark region 34z are detected in a positional relationship as illustrated in FIG. If it is on the extension line of a part of the outer edge, the dark region 34z may be determined to be caused by the crack 32z.

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Abstract

欠陥として検出すべき暗領域の判別が可能な太陽電池の検査装置を提供する。 本発明の太陽電池の検査装置１０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画像取得部１３と、周囲よりも明度が低い線状の画素群をセル画像内で特定し、ひびの位置情報を生成するひび位置情報生成部１４と、所定以下の明度の画素が集合した、所定以上の面積の画素群をセル画像内で特定し、暗領域の位置情報を生成する暗領域位置情報生成部１５と、暗領域とひびとの位置関係に基づいて、暗領域がひびに起因する暗領域であるか否かの判定を行う暗領域判定部１６と、を備える。

Description

太陽電池の検査装置、太陽電池の検査方法、プログラム、太陽電池の検査システム
　本発明は、太陽電池の検査装置、太陽電池の検査方法、プログラム、太陽電池の検査システムに関し、特に、太陽電池セルの欠陥の特定に関する。
　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。こうした太陽電池は、通電によって発光することが知られており、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、当該太陽電池セルの良否判定を行う技術が開示されている。
ＷＯ／２００６／０５９６１５
　ところで、太陽電池セルには、通電時の発光が比較的弱い暗領域（ダークエリア）が欠陥として存在することがある。こうした暗領域は、明らかに明度が低いものから、周囲と比較してやや明度が低いものまで、様々な明度で存在する。
　しかしながら、こうした暗領域を通常の２値化処理で検出しようとした場合、太陽電池セルの結晶の粒界なども検出されてしまい、欠陥として検出すべき暗領域の判別が困難である。
　本発明は、上記実情に鑑みて為されたものであり、欠陥として検出すべき暗領域の判別が可能な太陽電池の検査装置、太陽電池の検査方法、プログラム、太陽電池の検査システ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１または複数の太陽電池セルを表すセル画像を取得する画像取得手段と、周囲よりも明度が低い線状の画素群を前記セル画像内で特定し、前記太陽電池セルのひびの位置情報を生成するひび位置情報生成手段と、所定以下の明度の画素が集合した、所定以上の面積の画素群を前記セル画像内で特定し、前記太陽電池セルの暗領域の位置情報を生成する暗領域位置情報生成手段と、前記暗領域と前記ひびとの位置関係に基づいて、前記暗領域が前記ひびに起因する暗領域であるか否かの判定を行う暗領域判定手段と、を備える。
　また、本発明の太陽電池の検査方法は、通電された状態の１または複数の太陽電池セルを表すセル画像を取得し、周囲よりも明度が低い線状の画素群を前記セル画像内で特定し、前記太陽電池セルのひびの位置情報を生成し、所定以下の明度の画素が集合した、所定以上の面積の画素群を前記セル画像内で特定し、前記太陽電池セルの暗領域の位置情報を生成し、前記暗領域と前記ひびとの位置関係に基づいて、前記暗領域が前記ひびに起因する暗領域であるか否かの判定を行う。
　また、本発明のプログラムは、通電された状態の１または複数の太陽電池セルを表すセル画像を取得する画像取得手段、周囲よりも明度が低い線状の画素群を前記セル画像内で特定し、前記太陽電池セルのひびの位置情報を生成するひび位置情報生成手段、所定以下の明度の画素が集合した、所定以上の面積の画素群を前記セル画像内で特定し、前記太陽電池セルの暗領域の位置情報を生成する暗領域位置情報生成手段、及び、前記暗領域と前記ひびとの位置関係に基づいて、前記暗領域が前記ひびに起因する暗領域であるか否かの判定を行う暗領域判定手段、としてコンピュータを機能させることを特徴とする。コンピュータは、例えばパーソナルコンピュータ等である。また、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等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よい。
　更に、本発明の太陽電池の検査システムは、通電された状態の１または複数の太陽電池セルを撮像し、前記太陽電池セルを表すセル画像を生成する撮像部と、前記セル画像を取得する画像取得手段と、周囲よりも明度が低い線状の画素群を前記セル画像内で特定し、前記太陽電池セルのひびの位置情報を生成するひび位置情報生成手段と、所定以下の明度の画素が集合した、所定以上の面積の画素群を前記セル画像内で特定し、前記太陽電池セルの暗領域の位置情報を生成する暗領域位置情報生成手段と、前記暗領域と前記ひびとの位置関係に基づいて、前記暗領域が前記ひびに起因する暗領域であるか否かの判定を行う暗領域判定手段と、を備える。
　本発明者等は、欠陥として検出すべき暗領域がひびに起因することを見出した。そこで、暗領域とひびとの位置関係に基づいた判定を行うことで、ひびに起因する暗領域の検出精度を向上させることができる。
　また、本発明の一態様では、前記ひび位置情報生成手段は、前記セル画像内で明度の変化の境界部分を特定し、前記太陽電池セルのひびの位置情報を生成する。また、こうした境界部分の特定には、１次微分フィルタ又は２次微分フィルタを用いることができる。これによれば、暗領域の外縁付近のひびが特定しやすくなる。
　また、本発明の一態様では、前記暗領域判定手段は、前記暗領域の外縁に沿った前記ひびの長さに基づいて、前記判定を行う。これによれば、ひびに起因する暗領域の検出精度をより向上させることができる。
　また、本発明の一態様では、前記暗領域判定手段は、前記暗領域内に存在する前記ひびの長さに基づいて、前記判定を行なう。これによれば、ひびに起因する暗領域の検出精度をより向上させることができる。
　これらの態様では、前記暗領域判定手段は、前記暗領域の外縁の長さと前記ひびの長さとの比に基づいて、前記判定を行ってもよい。
　また、本発明の一態様では、前記ひびに起因する暗領域の数に基づいて、前記太陽電池セルの品質を判定する品質判定手段を更に備える。これによれば、太陽電池セルの品質を判定できる。
　また、本発明の一態様では、前記ひびに起因する暗領域を識別表示する表示制御手段を更に備える。これによれば、ひびに起因する暗領域をユーザが把握できる。
　図１は、本発明の一実施形態に係る太陽電池の検査システムの構成例を表すブロック図である。
　図２Ａは、太陽電池パネルを表す模式図である。
　図２Ｂは、太陽電池セルを表す模式図である。
　図３は、本発明の一実施形態に係る太陽電池の検査装置の機能構成例を表すブロック図である。
　図４は、本発明の一実施形態に係る太陽電池の検査方法を表すフローチャートである。
　図５は、セル画像の例を表す図である。
　図６は、ひび位置情報の生成の説明図である。
　図７は、暗領域位置情報の生成の説明図である。
　図８は、暗領域の判定の説明図である。
　図９は、表示用画像の例を表す図である。
　図１０は、暗領域の判定の変形例の説明図である。
　１　　　　太陽電池の検査システム
　２　　　　太陽電池パネル
　３　　　　通電部
　４　　　　位置決め部
　５　　　　撮像部
　８　　　　操作部
　９　　　　表示部
　１０　　　太陽電池の検査装置（制御部）
　１１　　　通電制御部
　１２　　　位置制御部
　１３　　　画像取得部
　１４　　　ひび位置情報生成部
　１５　　　暗領域位置情報生成部
　１６　　　暗領域判定部
　１７　　　品質判定部
　１９　　　表示制御部
　２１　　　太陽電池セル
　２３　　　リード線
　２５　　　積層体
　２７　　　受光面
　２８　　　バスバー
　２９　　　フィンガー
　３０　　　セル画像
　３２ａ~３２ｃ　ひび
　３４ａ、３４ｂ　暗領域
　３６　　　結晶の粒界
　４２ａ~４２ｃ、４６　境界部分
　５６　　　暗領域
　６０　　　表示用画像
　６２ａ~６２ｃ　ひび識別画像
　６４ａ、６４ｂ　暗領域識別画像
　本発明の実施形態について、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システム１の構成例を表すブロック図である。この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、制御部１０からの指令に応じて、検査対象としての太陽電池パネルに通電する。この通電部３は、不図示のプローブにより太陽電池パネルの端子に電圧を印加し、太陽電池パネルに含まれる各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、制御部１０からの指令に応じて、通電された状態の太陽電池パネルを撮像する。位置決め部４は、制御部１０からの指令に応じて、この撮像部５を所定の撮像位置に移動させ、位置決めする。
　具体的には、撮像部５は、位置決め部４により移動され、太陽電池パネルに含まれる各太陽電池セルを順次撮像していく。また、これにより得られる、太陽電池セルを表すセル画像のデータは、制御部１０に順次入力される。
　なお、こうした太陽電池パネルの撮像は、暗室内で行われる。また、太陽電池セルのＥＬ（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としては比較的感度の高いカメラが好適である。
　ここで、検査対象としての太陽電池パネルについて説明する。図２Ａは、太陽電池パネル２を表す模式図である。また、図２Ｂは、太陽電池パネル２に含まれる太陽電池セル２１を表す模式図である。
　図２Ａに示されるように、太陽電池パネル２では、シリコン等の半導体で構成される矩形薄板状の太陽電池セル２１が２次元的に配列しており、これら太陽電池セル２１がリード線２３によって直列的に接続されている。これら太陽電池セル２１は、受光面側がガラス板とされた積層体２５の内部に配置される。この積層体２５は、ガラス板上に、充填材、太陽電池セル２１、充填材および裏面部材をこの順に積層した積層構造を有する。なお、太陽電池セル２１の配列および枚数は、同図の態様に限られない。また、太陽電池パネル２は、薄膜式の太陽電池パネルであってもよい。
　図２Ｂに示されるように、太陽電池セル２１の受光面２７には、電力を外部に取り出すための電極として、一対のバスバー２８と、これらに電力を集める多数のフィンガー２９と、が形成されている。太陽電池セル２１の長辺に沿った方向を長手方向、短辺に沿った方向を短手方向としたとき、バスバー２８は、短手方向に延びる帯状に構成され、長手方向に離れて位置する。これらバスバー２８には、上記リード線２３が接続される。また、フィンガー２９は、長手方向に延びる細線状に構成され、短手方向に並列する。なお、バスバー２８及びフィンガー２９の配置は、同図の態様に限られない。
　図１の説明に戻り、制御部１０は、ＣＰＵ（中央演算装置）及びその作業領域であるＲＡＭ等を含んだコンピュータとして構成されている。また、制御部１０は、ＣＰＵの動作に必要なプログラム及びデータを記憶する記憶部を含んでいる。また、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に送る。表示部９は、液晶ディスプレイ等で構成され、制御部１０からの表示指令に応じた画像を表示する。
　図３は、制御部１０の機能構成例を表すブロック図である。図４は、この制御部１０において実現される太陽電池の検査方法を表すフローチャートである。制御部１０は、ＣＰＵが記憶部に格納されたプログラムを実行することにより、通電制御部１１、位置制御部１２、画像取得部１３、ひび位置情報生成部１４、暗領域位置情報生成部１５、暗領域判定部１６、品質判定部１７及び表示制御部１９を機能的に有する。
　通電制御部１１は、通電部３を制御して、太陽電池パネル２に含まれる太陽電池セル２１への通電を実行する。これにより、各太陽電池セル２１はＥＬ光を発する。ここで、電圧値、電流値及び通電時間などの通電条件のデータは、制御部１０の記憶部に格納されている。
　位置制御部１２は、位置決め部４を制御して、撮像部５の位置制御を実行する。具体的には、位置制御部１２は、各太陽電池セル２１を撮像可能な各撮像位置に、撮像部５を順次移動させていく。こうした撮像位置は、太陽電池セル２１の寸法や数、配列間隔などにより定められ、制御部１０の記憶部にデータとして格納されている。
　画像取得部１３は、通電された状態の太陽電池セル２１を表すセル画像のデータを、撮像部５から取得する（Ｓ１）。また、画像取得部１３は、取得したセル画像の下処理を行う（Ｓ２）。
　セル画像の下処理としては、例えば、太陽電池セル２１のＥＬ光の明度を規格化するスケーリング処理、太陽電池セル２１の領域を抽出するセル領域抽出処理、太陽電池セル２１のバスバー２８部分を除くバスバー除外処理、及び撮像部５のレンズに起因する明度差を補正するシェーディング処理などがある。
　そして、画像取得部１３は、下処理が施されたセル画像のデータを、ひび位置情報生成部１４及び暗領域位置情報生成部１５に出力する。
　図５は、セル画像３０の例を表す図である。セル画像３０内には、太陽電池セル２１の欠陥部分が比較的明度の低い暗部となって現れる。こうした欠陥部分としては、ひび３２ａ~３２ｃ及び暗領域３４ａ，３４ｂなどがある。
　ひび３２ａ~３２ｃは、セル画像３０内に明度の低い線状の画素群として現れる。こうしたひび３２ａ~３２ｃは、発光が良好な部分との明度差が大きい。こうしたひび３２ａ~３２ｃは、バスバー２８にリード線２３を半田付けする際の熱や、加工時や輸送時の荷重や衝撃により生じる。
　暗領域３４ａ，３４ｂは、セル画像３０内に、一定以上の面積を持った明度の低い画素群として現れる。こうした暗領域３４ａ，３４ｂは、ひび３２ａ，３２ｂによって電流の供給が阻害されることで生じる。すなわち、暗領域３４ａ，３４ｂは、ひび３２ａ，３２ｂに起因する。従って、暗領域３４ａ，３４ｂの外縁の少なくとも一部には、ひび３２ａ，３２ｂが重なっていることが多い。
　また、暗領域３４ａ，３４ｂの明度は一律ではなく、周囲と比較してやや明度が低い暗領域３４ａと、明らかに明度が低い暗領域３４ｂとがある。なお、明らかに明度が低い暗領域３４ｂでは、その外縁にひび３２ｂが生じていても、明度が同程度のため両者の判別が困難な場合がある。
　この他、セル画像３０内には、太陽電池セル２１の結晶の粒界３６が現れることがある。こうした結晶の粒界３６は、太陽電池セル２１の欠陥ではないが、セル画像３０内に、周囲よりもやや明度の低い画素群として現れてしまう。なお、こうした結晶の粒界３６は、比較的小さな形状であることが多い。
　図３及び図４の説明に戻り、ひび位置情報生成部１４は、セル画像３０内でひび３２ａ~３２ｃの位置を特定し、これらひび３２ａ~３２ｃの位置を表すひび位置情報を生成する（Ｓ３）。こうして生成されたひび位置情報は、暗領域判定部１６、品質判定部１７及び表示制御部１９に出力される。
　具体的には、ひび位置情報生成部１４は、セル画像３０内で明度の変化の境界部分を抽出することで、ひび３２ａ~３２ｃの位置を特定する。こうした境界部分の抽出は、ラプラシアンフィルタ（２次微分フィルタ）を用いることで実現できる。なお、これに限られず、１次微分フィルタを用いるようにしてもよい。
　図６は、ひび位置情報の生成の説明図である。上記図５に示したセル画像３０に対してラプラシアンフィルタを適用すると、図６に示されるように、明度の変化の境界部分４２ａ~４２ｃ，４６が抽出される。このうち、境界部分４２ａ~４２ｃはひび３２ａ~３２ｃに各々対応し、境界部分４６は結晶の粒界３６に対応する。
　ひび位置情報生成部１４は、このように抽出される境界部分４２ａ~４２ｃ，４６の中から、線状に延びる境界部分４２ａ~４２ｃを選別することで、ひび３２ａ~３２ｃの位置を特定する。こうした選別は、例えば、各境界部分４２ａ~４２ｃ，４６を構成する画素群を囲む最小矩形のアスペクト比（長手方向の長さと幅方向の長さとの比）を求めることで、行うことが可能である。こうした選別を行うことで、結晶の粒界３６に対応する、比較的小さな略円形状の境界部分４６が、ひびとして特定されることを防止できる。
　また、本実施形態では、ラプラシアンフィルタにより明度の変化の境界部分を抽出しているので、上記図５に示されるように、明らかに明度が低い暗領域３４ｂと、その外縁を為すひび３２ｂとが同程度の明度であっても、ひび３２ｂの位置を特定できる。
　このように特定されるひび３２ａ~３２ｃの位置を表すひび位置情報は、例えば、各ひび３２ａ~３２ｃの座標情報を含む。具体的には、各ひび３２ａ~３２ｃは、直線の組み合わせとして定義され、各直線の始点および終点の座標情報が、ひび位置情報に含まれる。
　図３及び図４の説明に戻り、暗領域位置情報生成部１５は、セル画像３０に対して２値化処理を行い、所定以上の面積の暗画素群を特定することで、暗領域３４ａ，３４ｂ等の位置を表す暗領域位置情報を生成する（Ｓ４）。こうして生成された暗領域位置情報は、暗領域判定部１６に出力される。
　ここで、２値化処理の明度の閾値は、周囲と比較してやや明度が低い暗領域３４ａ（図５を参照）の各画素が暗画素と判断される程度に設定される。
　図７は、暗領域位置情報の生成の説明図である。上記図５に示したセル画像３０に対し、こうした閾値による２値化処理を行うと、図７に示されるように、ひび３２ａ~３２ｃに起因する暗領域３４ａ，３４ｂの他に、結晶の粒界３６に対応する暗領域５６も抽出されてしまうことがある。
　また、この他にも、太陽電池セル２１の外周部分の明度が中央部分の明度よりもやや落ちることや、個々の太陽電池セル２１の明度にばらつきがあること等の要因によっても、２値化処理において意図しない暗領域が抽出されてしまうことがある。
　従って、暗領域位置情報は、このようにひび３２ａ~３２ｃに起因する暗領域３４ａ，３４ｂの位置を表す情報の他に、結晶の粒界３６に対応する暗領域５６等の意図しない暗領域の位置を表す情報を含むことがある。
　なお、この暗領域位置情報は、暗領域３４ａ，３４ｂ等の座標情報を含む。また、暗領域位置情報は、暗領域３４ａ，３４ｂ等の外縁の座標情報も含む。具体的には、各暗領域３４ａ，３４ｂ等の外縁は、直線の組み合わせとして定義され、各直線の始点および終点の座標情報が、暗領域位置情報に含まれる。また、暗領域位置情報は、暗領域３４ａ，３４ｂの面積の情報を含んでいてもよい。
　図３及び図４の説明に戻り、暗領域判定部１６は、入力されるひび位置情報および暗領域位置情報に基づいて、上記Ｓ４で抽出された暗領域３４ａ，３４ｂ，５６の中から、ひび３２ａ~３２ｃに起因する暗領域３４ａ，３４ｂを判定する（Ｓ５）。そして、暗領域判定部１６は、判定結果に応じて暗領域位置情報を修正し、品質判定部１７及び表示制御部１９に出力する。
　図８は、暗領域の判定の説明図である。同図では、ひび位置情報で表されるひび３２ａの位置と、暗領域位置情報で表される暗領域３４ａの位置との関係を拡大して示している。同図に示されるように、ひび３２ａの一部は、暗領域３４ａ内で外縁部分に沿って位置している。このため、暗領域判定部１６は、暗領域３４ａ内に存在するひび３２ａの長さに基づいて判定を行う。具体的には、暗領域３４ａ内に存在するひび３２ａの長さが、この暗領域３４ａの外縁の長さに対して所定の割合以上（例えば３割以上）あれば、この暗領域３４ａがひび３２ａに起因するものとして判定される。
　なお、上記暗領域位置情報生成部１５の２値化処理の閾値によっては、暗領域３４ａの外側にひび３２ａが位置する場合もあり得るので、その場合には、暗領域３４ａの外縁から所定の範囲内に、これに沿ったひび３２ａが存在するか否かで、判定を行うようにしてもよい。
　品質判定部１７は、セル画像３０内で特定されたひび３２ａ~３２ｃの数や、ひび３２ａ，３２ｂに起因する暗領域３４ａ，３４ｂの数に基づいて、セル画像３０に表された太陽電池セル２１の品質を判定し、階級分けを行う（Ｓ６）。この品質の階級に関する情報は、表示制御部１９に出力される。ここで、品質の判定には、ひび３２ａ~３２ｃ及び暗領域３４ａ，３４ｂの数の単純な合計を用いてもよいし、これらの種類に応じた重み付け和を用いてもよいし、これらの大きさに応じた重み付け和を用いてもよい。なお、セル画像３０が複数の太陽電池セル２１を表す場合には、各太陽電池セル２１について品質を判定する。
　表示制御部１９は、セル画像３０内で特定されたひび３２ａ~３２ｃや、ひび３２ａ，３２ｂに起因する暗領域３４ａ，３４ｂを識別表示する表示用画像を生成し（Ｓ７）、この表示用画像を表示部９に表示させる表示制御を行う（Ｓ８）。図９は、表示用画像６０の例を表す図である。表示制御部１９は、セル画像３０のひび３２ａ~３２ｃ及び暗領域３４ａ，３４ｂの位置に、これらに各々対応するひび識別画像６２ａ~６２ｃ及び暗領域識別画像６４ａ，６４ｂを合成して、表示用画像６０を生成する。
　このように、ひび３２ａ，３２ｂに起因する暗領域３４ａ，３４ｂの位置に暗領域識別画像６４ａ，６４ｂを合成することで、ひび３２ａ，３２ｂに起因する暗領域３４ａ，３４ｂが、結晶の粒界３６等と識別表示される。
　また、表示制御部１９は、品質判定部１７からの情報に基づいて、各太陽電池セル２１の品質の階級を識別表示するようにしてもよい。
　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。
　例えば、ひび位置情報生成部１４は、ラプラシアンフィルタによりひび３２ａ~３２ｃの位置の特定を行っていたが、この態様に限られず、例えば、セル画像３０内で周囲よりも明度が低い線状の画素群を抽出し、これをひび３２ａ~３２ｃとして特定するようにしてもよい。
　この場合、上記図５に示されるように、明らかに明度が低い暗領域３４ｂと、その外縁を為すひび３２ｂとが同程度の明度であると、ひび３２ｂの特定が困難であるが、例えば、暗領域位置情報生成部１５で、明らかに明度が低い暗領域３４ｂを別途抽出すれば、ひび３２ｂを特定せずともよい。すなわち、暗領域位置情報生成部１５は、上述の２値化処理とは別に、明らかに明度が低い暗領域３４ｂが抽出され、結晶の粒界３６が抽出されない程度の明度の閾値で２値化処理を行い、これにより抽出される暗領域３４ｂを、ひび３２ｂの有無に関わらず、欠陥として検出すべき暗領域として扱うようにすればよい。
　また、例えば、暗領域判定部１６による判定は、上述の態様に限られず、例えば図１０に示されるような位置関係でひび３２ｚ及び暗領域３４ｚが検出される場合に、ひび３２ｚが暗領域３４ｚの外縁の一部の延長線上にあれば、この暗領域３４ｚがひび３２ｚに起因すると判定するようにしてもよい。

Claims (12)

  1. 　通電された状態の１または複数の太陽電池セルを表すセル画像を取得する画像取得手段と、
    　周囲よりも明度が低い線状の画素群を前記セル画像内で特定し、前記太陽電池セルのひびの位置情報を生成するひび位置情報生成手段と、
    　所定以下の明度の画素が集合した、所定以上の面積の画素群を前記セル画像内で特定し、前記太陽電池セルの暗領域の位置情報を生成する暗領域位置情報生成手段と、
    　前記暗領域と前記ひびとの位置関係に基づいて、前記暗領域が前記ひびに起因する暗領域であるか否かの判定を行う暗領域判定手段と、
    　を備える太陽電池の検査装置。
  2. 　前記ひび位置情報生成手段は、前記セル画像内で明度の変化の境界部分を特定し、前記太陽電池セルのひびの位置情報を生成する、
    　請求項１に記載の太陽電池の検査装置。
  3. 　前記ひび位置情報生成手段は、１次微分フィルタにより前記境界部分を特定する、
    　請求項２に記載の太陽電池の検査装置。
  4. 　前記ひび位置情報生成手段は、２次微分フィルタにより前記境界部分を特定する、
    　請求項２に記載の太陽電池の検査装置。
  5. 　前記暗領域判定手段は、前記暗領域の外縁に沿った前記ひびの長さに基づいて、前記判定を行う、
    　請求項１に記載の太陽電池の検査装置。
  6. 　前記暗領域判定手段は、前記暗領域内に存在する前記ひびの長さに基づいて、前記判定を行う、
    　請求項１に記載の太陽電池の検査装置。
  7. 　前記暗領域判定手段は、前記暗領域の外縁の長さと前記ひびの長さとの比に基づいて、前記判定を行う、
    　請求項５または６に記載の太陽電池の検査装置。
  8. 　前記ひびに起因する暗領域の数に基づいて、前記太陽電池セルの品質を判定する品質判定手段を更に備える、
    　請求項１に記載の太陽電池の検査装置。
  9. 　前記ひびに起因する暗領域を識別表示する表示制御手段を更に備える、
    　請求項１に記載の太陽電池の検査装置。
  10. 通電された状態の１または複数の太陽電池セルを表すセル画像を取得し、
    　周囲よりも明度が低い線状の画素群を前記セル画像内で特定し、前記太陽電池セルのひびの位置情報を生成し、
    　所定以下の明度の画素が集合した、所定以上の面積の画素群を前記セル画像内で特定し、前記太陽電池セルの暗領域の位置情報を生成し、
    　前記暗領域と前記ひびとの位置関係に基づいて、前記暗領域が前記ひびに起因する暗領域であるか否かの判定を行う、
    　太陽電池の検査方法。
  11. 通電された状態の１または複数の太陽電池セルを表すセル画像を取得する画像取得手段、
    　周囲よりも明度が低い線状の画素群を前記セル画像内で特定し、前記太陽電池セルのひびの位置情報を生成するひび位置情報生成手段、
    　所定以下の明度の画素が集合した、所定以上の面積の画素群を前記セル画像内で特定し、前記太陽電池セルの暗領域の位置情報を生成する暗領域位置情報生成手段、及び、
    　前記暗領域と前記ひびとの位置関係に基づいて、前記暗領域が前記ひびに起因する暗領域であるか否かの判定を行う暗領域判定手段、
    　としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
  12. 通電された状態の１または複数の太陽電池セルを撮像し、前記太陽電池セルを表すセル画像を生成する撮像部と、
    　前記セル画像を取得する画像取得手段と、
    　周囲よりも明度が低い線状の画素群を前記セル画像内で特定し、前記太陽電池セルのひびの位置情報を生成するひび位置情報生成手段と、
    　所定以下の明度の画素が集合した、所定以上の面積の画素群を前記セル画像内で特定し、前記太陽電池セルの暗領域の位置情報を生成する暗領域位置情報生成手段と、
    　前記暗領域と前記ひびとの位置関係に基づいて、前記暗領域が前記ひびに起因する暗領域であるか否かの判定を行う暗領域判定手段と、
    　を備える太陽電池の検査システム。
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