WO2011016420A1 - 太陽電池の欠陥検査装置、欠陥検査方法、およびプログラム - Google Patents

太陽電池の欠陥検査装置、欠陥検査方法、およびプログラム Download PDF

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WO2011016420A1
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image
solar cell
inspected
defect inspection
frequency domain
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PCT/JP2010/063029
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信 渡部
貞二 森田
沖田　欣治
裕治 中西
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株式会社エヌ・ピー・シー
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    • H01L31/18—Processes or apparatus specially adapted for the manufacture or treatment of these devices or of parts thereof
    • H01L31/186—Particular post-treatment for the devices, e.g. annealing, impurity gettering, short-circuit elimination, recrystallisation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
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    • G—PHYSICS
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    • H02S50/00—Monitoring or testing of PV systems, e.g. load balancing or fault identification
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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 defect inspection apparatus that excites a solar cell and inspects a defect of the solar cell with the emitted light, a defect inspection method thereof, and a program for causing a computer to execute the defect inspection method.
  • the present invention relates to a solar cell defect inspection apparatus capable of inspecting solar cell defects with light emitted from the solar cell in an environment of normal brightness without providing a light-shielded darkroom.
  • solar battery refers to a single solar battery called a solar battery cell
  • solar battery string refers to a plurality of solar battery cells connected in series
  • solar battery module refers to a solar battery cell.
  • the object includes any of a solar cell, a solar cell string, and a solar cell module.
  • Patent Document 1 discloses a technique for inspecting a defect of a solar cell by utilizing a phenomenon in which the solar cell is excited to emit light by applying a forward current to the solar cell (hereinafter referred to as “excited emission phenomenon”). Yes. That is, Patent Document 1 uses a phenomenon in which a part having a defect such as a crack is darker than a normal part because current does not flow, and a part having a defect such as a short circuit becomes brighter than a normal part because more current flows. And the technique of inspecting the defect of a solar cell is disclosed.
  • Patent Document 1 a forward current is passed through a solar cell to be inspected to cause the solar cell to emit light, and an image of the emitted solar cell is captured by a CCD (Charge-Coupled Device) camera.
  • the captured image is taken into a computer, a reference solar cell having no defect is caused to emit light in the same manner, a reference image of the emitted reference solar cell is taken with a CCD camera, the taken reference image is taken into the computer, and these two images are taken.
  • a technique is disclosed in which an inspector determines whether or not there is a defect by highlighting a darker or brighter part than a certain threshold as a possible defect.
  • Patent Document 1 also discloses a technique in which a computer automatically determines the presence / absence of a defect based on the number of dark pixels or bright pixels in a part that may be defective, instead of causing the inspector to determine the presence / absence of a defect. is doing.
  • Patent Document 2 discloses a technique for inspecting defects using EL (Electro-Luminescence) light when current is passed through a solar cell, as in Patent Document 1. Since EL light is weak light, Patent Document 2 proposes a method for solving the problem that a large dark room that covers the entire solar cell to be inspected and the inspection apparatus is necessary to detect EL light. is doing.
  • EL Electro-Luminescence
  • Patent Document 2 has a dark room having a transparent plate on which a solar cell to be inspected is placed on the upper surface, a camera, a camera drive mechanism, etc. are stored in the dark room, and the solar cell to be inspected is stored in the dark room.
  • An inspection device for a solar cell is disclosed that is placed on a transparent plate in a dark room and captures an image of the solar cell to be inspected with a camera from below the transparent plate.
  • JP 2008-26113 A Japanese Patent No. 4153021
  • the solar cell is irradiated with visible light, near infrared light, or the like, or the PN junction is excited with electrons or photons by EL, PL (PhotoPLLuminescence), etc.
  • EL Electrode
  • PL PhotoPLLuminescence
  • Patent Document 1 does not describe a dark room used when a solar cell is caused to emit light to capture an image of the solar cell, but the emitted light when the solar cell is caused to emit light is weak. Obviously, when capturing an image of a solar cell, a dark room surrounding the solar cell to be inspected and a camera for capturing the image of the solar cell is required.
  • the dark room must have a dense structure in order to prevent the entry of external light and capture the light emitted from a weak solar cell, and the solar cell to be inspected intermittently. Must be brought in or out. Therefore, the structure of the entrance / exit of the dark room must be complicated.
  • Patent Document 2 proposes a solar cell inspection apparatus having a small dark room.
  • the dark room since it is not necessary for the dark room to house the solar cell to be inspected, the dark room is made smaller than the conventional dark room in which the solar cell to be inspected must be housed. be able to.
  • Patent Document 2 it is only necessary to place the solar cell to be inspected on a transparent plate provided on the upper surface of the dark room, so that a complicated carry-in / out port for carrying the solar cell into or out of the dark room is provided. No structure is required.
  • Patent Document 2 since there is a possibility that external light may enter the dark room from the transparent plate provided on the upper surface of the dark room, a light shielding means for shielding the external light entering the dark room is provided.
  • the light shielding means was indispensable in normal inspection except for a special case where the solar cell to be inspected is large and covers the entire surface of the transparent plate without a gap.
  • Patent Document 2 since the dark room of Patent Document 2 does not require a solar cell to be carried in, the camera and its drive are driven in the dark room so that the solar cell to be inspected can be scanned although it can be made smaller than the conventional dark room.
  • the mechanism must be stored. Therefore, it was still necessary to install a large box-shaped darkroom. For this reason, it was not possible to prevent the overall size of the solar cell inspection apparatus from increasing.
  • the solar cell defect inspection apparatus if the darkroom itself disappears, not only the solar cell defect inspection apparatus can be miniaturized, but also the solar cell defect inspection apparatus can be freely arranged, including the belt conveyor and the like. Obviously, it has the advantage that the layout of the entire battery manufacturing apparatus is free.
  • one problem to be solved by the present invention is to provide a solar cell defect inspection apparatus and a defect inspection method thereof using the excitation light emission phenomenon of a solar cell having no darkroom.
  • the excitation light emitted from the solar cell is weak, it takes time to obtain a sufficient exposure amount, during which the temperature of the sample rises, and the image of the solar cell itself deteriorates during imaging. As a result, the defect image is blurred and the defect detection rate is lowered.
  • the defect detection rate is significantly reduced.
  • one problem to be solved by the present invention is to provide a solar cell defect inspection apparatus that minimizes heat generation of the solar cell and increases the applied current to obtain a clear defect site image. Is to provide.
  • the solar cell defect inspection apparatus is: Power supply means for applying a forward voltage to the solar cell to be inspected in order to excite and emit the solar cell to be inspected; Imaging means for capturing an image of the solar cell to be inspected; Image processing means for processing an image picked up by the image pickup means; Output means for outputting the image processed by the image processing means,
  • the imaging means includes An optical filter that transmits light in the vicinity of the wavelength band of the excitation emission light of the solar cell to be inspected; A photoelectric image conversion element for converting light transmitted through the optical filter into visible light; An imaging device that forms an image of visible light converted by the photoelectric image conversion device on an imaging surface and picks up an image of a state of excitation light emission of the solar cell to be inspected.
  • the defect inspection method of the solar cell according to the present invention is as follows. Placing the solar cell to be inspected; Applying a forward voltage to the solar cell to be inspected to cause the solar cell to be inspected to emit light; Using an optical filter to transmit light in the vicinity of the wavelength band of the excitation emission light of the solar cell to be inspected; Converting light transmitted through the optical filter into visible light using a photoelectric image conversion element; Using the imaging means, imaging visible light converted by the photoelectric image conversion element on an imaging surface, and capturing an image of the excited emission state of the solar cell to be inspected; Displaying an image picked up by the image pickup means.
  • the solar cell defect inspection apparatus includes: Power supply means for applying a forward voltage to the solar cell to be inspected in order to excite and emit the solar cell to be inspected; Imaging means for capturing an image of the solar cell to be inspected; Image processing means for processing an image picked up by the image pickup means; Output means for outputting the image processed by the image processing means,
  • the image processing means generates a difference image by taking a difference between the first image of the solar cell that is not excited and emits light and the second image of the solar cell that is excited and emits light, and the generated difference image
  • the defect inspection method of the solar cell according to the present invention is as follows. Obtaining a first image of a solar cell in a state where no excitation light is emitted; Obtaining a second image of the solar cell in an excited state by applying a forward voltage to the solar cell to be inspected; Generating a difference image by taking a difference between the first image and the second image; And processing the generated difference image to generate a monitor image in which a defective portion that is not excited and emitted is emphasized.
  • the program according to the present invention is Obtaining a first image of a solar cell in a state where no excitation light is emitted; Obtaining a second image of the solar cell in an excited state by applying a forward voltage to the solar cell to be inspected; Generating a difference image by taking a difference between the first image and the second image; By processing the generated difference image, the computer is caused to execute a step of generating a monitor image in which a defective portion not excited and emitted is emphasized.
  • the solar cell defect inspection apparatus includes: Power supply means for applying a forward voltage to the solar cell to be inspected in order to excite and emit the solar cell to be inspected; Imaging means for capturing an image of the solar cell to be inspected; Image processing means for processing an image picked up by the image pickup means; Output means for outputting the image processed by the image processing means,
  • the image processing means includes Fourier transform means for converting the image of the solar cell into first frequency domain data expressing the image of the solar cell as frequency domain data by performing a Fourier transform process on the image of the solar cell in the excited light emission state; Filtering means for generating second frequency domain data in which frequency components having periodicity in the first frequency domain data are reduced by performing a predetermined filtering process on the first frequency domain data; Fourier inverse transform means for generating the monitor image by performing Fourier inverse transform processing on the second frequency domain data.
  • the solar cell defect inspection method includes: Transforming the image of the solar cell into first frequency domain data expressed as frequency domain data by performing a Fourier transform process on the image of the solar cell in the excited light emission state; Generating second frequency domain data in which frequency components having periodicity in the first frequency domain data are reduced by applying a predetermined filtering process to the first frequency domain data; Generating the monitor image by subjecting the second frequency domain data to inverse Fourier transform processing.
  • the program according to the present invention is Transforming the image of the solar cell into first frequency domain data expressed as frequency domain data by performing a Fourier transform process on the image of the solar cell in the excited light emission state; Generating second frequency domain data in which frequency components having periodicity in the first frequency domain data are reduced by applying a predetermined filtering process to the first frequency domain data; Causing the computer to execute the step of generating the monitor image by subjecting the second frequency domain data to inverse Fourier transform processing.
  • the wavelength of the excited emission light is in a narrow wavelength band of near infrared light.
  • An ordinary CCD camera or CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) camera can hardly shoot light in the near-infrared wavelength band, and mainly shoots visible light. Therefore, conventionally, imaging is usually performed in a dark room in order to capture visible light in a normal environment and capture weak light emitted from a solar cell.
  • CMOS Complementary Metal Oxide Semiconductor
  • the solar cell defect inspection apparatus is an excitation light emission of the solar cell to be inspected by the optical filter in a state where the solar cell to be inspected emits light in an environment of normal brightness.
  • the near-infrared light in the vicinity of the wavelength band is transmitted, and then the near-infrared light transmitted through the optical filter is converted into light that can be captured by a camera that captures an image in the normal visible light wavelength band by a photoelectric image conversion element.
  • an image of the solar cell to be inspected that has been converted into imageable light is captured.
  • the photoelectric image conversion element can capture near-infrared light that has passed through the optical filter. By converting to, it is possible to capture an image of the solar cell to be inspected and excited by the current CCD camera or CMOS camera, even with near-infrared light that has been difficult to capture due to its low sensitivity. .
  • the dark room can be omitted by blocking the visible light by the optical filter.
  • the defect inspection apparatus of a solar cell can be made into a small and simple structure.
  • an imaging unit captures and images an image of excitation light emission and an image of excitation light emission of the same solar cell to be inspected in the same environment.
  • image data By generating image data by digitizing the image and subtracting the brightness of each pixel of the non-excited image from the brightness of each pixel of the test subject's solar cell that emits light. Then, an image of excitation light emission of the solar cell to be inspected with the background light removed is generated.
  • an optical filter can block light in the visible light band and transmit near-infrared light in the vicinity of the wavelength band of the excitation emission light of the solar cell to be inspected, but near-infrared light in the vicinity of the same wavelength band. Then, it is reflected in the image of the solar cell to be inspected that emits excitation as background light.
  • the excitation of the solar cell to be inspected is performed. Only emitted light can be extracted, and an image of a solar cell to be inspected in which defects and the like are projected can be obtained by reducing the influence of disturbance.
  • a current in the forward direction is supplied to the solar cell to be inspected by the timing control block or by digital control, and at the same time as the solar cell to be inspected emits light. Then, an image of the solar cell to be inspected is taken by the imaging means.
  • the forward current is allowed to flow through the solar cell to be inspected from the predetermined time before imaging to the time of imaging. For this reason, it is possible to minimize the deterioration of the image of the solar cell to be inspected due to heat generation without passing a current through the solar cell to be inspected for a long time.
  • a current is passed in a short time, a large current that generates strong excitation light can be passed to the solar cell to be inspected, and an image having information such as defects can be generated with lower noise.
  • the solar cell defect inspection apparatus can be miniaturized.
  • the computer calculates the area of the defective portion, and determines whether the solar cell is defective or not based on the calculated area of the defective portion. Discrimination of whether or not can be facilitated.
  • the computer determines that a solar cell determined to be defective is a semi-defective product when the solar cell determined to be defective has a predetermined condition.
  • a part of the solar cells determined to be non-defective can be used as solar cells that do not require very high performance.
  • the cause determined to be a defective product is contamination of the solar cell, the user can use the solar cell determined to be defective as a non-defective product by removing the contamination of the solar cell. .
  • the computer after the computer executes the Fourier transform process, the computer generates a filter that removes the area where the periodic components are concentrated. Smaller than a bandpass filter. As a result, it is possible to minimize the rate at which unnecessary images are removed.
  • the computer since the computer generates a filter from an image that is half the frequency domain data image, the processing amount of the computer for generating the filter can be reduced.
  • FIG. 2 is a partial side view of the solar cell defect inspection apparatus 100 of FIG. 1 as viewed from the direction of arrow AA.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of an internal configuration of the computer 108 in FIG. 1.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of an internal configuration of the imaging apparatus 104 according to the first embodiment.
  • the flowchart which shows the procedure of the defect inspection process of the solar cell which concerns on 1st Embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of an internal configuration of an imaging apparatus 104 according to a second embodiment.
  • the flowchart which shows the procedure of the defect inspection process of the solar cell which concerns on 2nd Embodiment.
  • the flowchart which shows the procedure of the defect inspection process of the solar cell which concerns on 2nd Embodiment.
  • the flowchart which shows the procedure of the defect inspection process of the solar cell which concerns on 2nd Embodiment.
  • the image of the solar cell 110 in a state where excitation light emission is captured in S210 of FIG. The image of the frequency domain data obtained by S320 of FIG.
  • the image obtained by S522 of FIG. The image obtained by S523 of FIG.
  • the schematic of the 2nd filter F2 obtained by S526 of FIG. Schematic for demonstrating S527 of FIG.
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing an example of a solar cell defect inspection apparatus 100 according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a partial side view of the solar cell defect inspection apparatus 100 of FIG. 1 as viewed from the direction of arrow AA.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of the internal configuration of the computer 108 of FIG.
  • the solar cell defect inspection apparatus 100 includes a power supply apparatus 102, an imaging apparatus 104, a storage apparatus 106, and a computer 108. Further, the solar cell defect inspection apparatus 100 is provided with a mounting table 120 on which a solar cell 110 to be inspected is mounted.
  • the mounting table 120 is provided with a guide rail 122 that moves the imaging device 104 in the horizontal direction (X direction in FIG. 1).
  • the top plate of the mounting table 120 is composed of a transparent plate 126 that transmits light.
  • the power supply device 102 is a device for supplying power to various parts of the defect inspection apparatus 100 for solar cells.
  • the power supply device 102 supplies power to the imaging device 104, the storage device 106, and the computer 108, and forward voltage is applied to the solar cell 110 to be inspected so as to excite and emit the solar cell to be inspected. Apply.
  • the voltage is applied to the solar cell 110 through the power line 112.
  • the imaging device 104 is a device for capturing an image of the solar cell 110 to be inspected, generating image data based on the captured image, and storing the generated image data in the storage device 106.
  • the storage device 106 is a so-called large-capacity external storage device.
  • the imaging device 104 is configured by a device that can image not only visible light but also near-infrared light. As described above, since the top plate of the mounting table 120 is composed of the transparent plate 126, the imaging device 104 can capture an image of the solar cell 110 from the lower side of the mounting table 120.
  • the solar cell 110 to be inspected is configured by connecting a plurality of solar cells 110a in series.
  • the imaging device 104 captures an image of the solar battery cell 110a, as shown in FIG. 1 and FIG. 2, the sun to be imaged to prevent dust and dust from adhering to the lens of the imaging device 104
  • the battery cell 110 a is covered with a dustproof cover 124. Accordingly, the dustproof cover 124 is not necessary in a working environment with little dust and dust.
  • the computer 108 acquires image data from the storage device 106, performs image processing by software on the acquired image data, generates a monitor image, performs image analysis, and the captured solar cell 110a is a non-defective product. It is an apparatus for determining whether or not.
  • the computer 108 stores the determination result in the storage device 106. That is, the computer 108 realizes an image processing means by software.
  • the user of this solar cell defect inspection apparatus 100 operates the computer 108 to display the determination result of each solar cell 110a of the solar cell 110 to be inspected. It acquires and judges whether the solar cell 110 comprised from the several photovoltaic cell 110a is non-defective. For example, in the example of FIG. 1, when all the determination results of the four solar cells 110a are non-defective, the user has the non-defective solar cell 110 composed of the four solar cells 110a. It can be judged.
  • the computer 108 mainly includes a CPU (Central Processing Unit) 140, a RAM (Random Access Memory) 142, a ROM (Read Only Memory) 144, and an auxiliary storage device 146.
  • a display screen 148 and a user interface 150 are provided.
  • the CPU 140 is a processing unit that performs various calculations and controls in the computer 108. Programs necessary for computations and processes performed by the CPU 140 are stored in the ROM 144 and the auxiliary storage device 146, and various computations and controls are realized by the CPU 140 executing the programs. In addition, when the CPU 140 executes the program, the RAM 142 is used as appropriate, and data and calculation results are temporarily stored in the RAM 142.
  • the auxiliary storage device 146 is a so-called rewritable nonvolatile storage device, and can be configured by, for example, a hard disk drive.
  • the display screen 148 is a screen for displaying processing results of the computer 108 and instructions to the user.
  • the display screen 148 can be configured by a liquid crystal display device, a CRT (Cathode Ray Tube) display device, or the like.
  • the user interface 150 includes, for example, a keyboard and a mouse. The user inputs various instructions and data to the computer 108 via the user interface 150. Further, the user interface 150 can be integrated with the display screen 148 by configuring it with a touch panel.
  • the computer 108 in FIG. 3 may be connected to an arbitrary output device such as a printer that outputs a processing result or an arbitrary output device connected via a communication line (not shown).
  • an arbitrary output device such as a printer that outputs a processing result or an arbitrary output device connected via a communication line (not shown).
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of an internal configuration of the imaging apparatus 104 according to the first embodiment.
  • the imaging apparatus 104 includes a first lens 130 ⁇ / b> A, a second lens 130 ⁇ / b> B, an optical filter 12, a photoelectric image conversion element 13, an imaging element 132, and a processing unit 134. And.
  • Each of the first lens 130A and the second lens 130B is a lens group including a single lens or a plurality of lenses.
  • the first lens 130A in FIG. 4 is a lens that forms an image of the excitation light emitted from the solar cell 110 (solar cell 110a) to be inspected on the optical filter 12.
  • the optical filter 12 is a filter that transmits light in the vicinity of the wavelength band of the excitation light emitted by the first lens 130A.
  • the optical filter 12 is a filter called a sharp cutoff filter and / or a wide bandpass filter.
  • the sharp cut-off filter is a filter that blocks light having a predetermined wavelength or less and transmits only light having a wavelength longer than the predetermined wavelength.
  • the wide band pass filter is a filter that transmits light in a specific wavelength band.
  • the main material of the solar cell 110 is silicon (Si).
  • the wavelength of the excitation light of the solar cell made of silicon (Si) (hereinafter referred to as “Si solar cell”) is mainly a long wavelength of 1 ⁇ m (1000 nm) or more. For long wavelengths of 1 ⁇ m or more, the sensitivity of CCD cameras and CMOS cameras is hardly compatible.
  • the sharp cutoff filter and / or the wide bandpass filter by using the sharp cutoff filter and / or the wide bandpass filter, light (visible light) having a wavelength band of 1 ⁇ m (1000 nm) or less is blocked, and the excitation light emitted from the Si solar cell Transmits near-infrared light of 1 ⁇ m (1000 nm) or more in the main wavelength band.
  • the above-mentioned sharp cut-off filter or wide band pass filter can be selectively exchanged according to the wavelength band of light to be blocked determined by the type of solar cell 110 to be inspected.
  • the photoelectric image conversion element 13 is a module that converts light transmitted through the optical filter 12 into visible light that can be imaged by the imaging element 132.
  • the photoelectric image conversion element 13 when incident light hits the photocathode, the incident light functions as a photon and emits photoelectrons. The photoelectrons are accelerated by the electric field, and the phosphor is lit to become visible light.
  • the photoelectric image conversion element 13 is an S20 photocathode formed of Na2KSb.
  • the second lens 130 ⁇ / b> B is a lens that forms an image of the visible light converted by the photoelectric image conversion element 13 on the image pickup surface of the image pickup element 132.
  • the second lens 130 ⁇ / b> B may be provided outside the image sensor 132 or may be incorporated in the image sensor 132.
  • the image sensor 132 is a module that captures an image in the visible light wavelength band. Specifically, the imaging element 132 converts visible light imaged by the second lens 130 ⁇ / b> B into an electrical signal, and outputs the converted electrical signal to the processing unit 134.
  • the processing unit 134 generates image data that is digital data based on the image (converted electrical signal) captured by the image sensor 132, and stores the generated image data in the storage device 106. Thereby, the image of the solar cell 110 to be inspected is taken from the image formed by the second lens 130B.
  • the image sensor 132 is a CMOS image sensor.
  • the processing unit 134 is an image processing circuit or an image processing processor. The processing unit 134 may be provided outside the image sensor 132 or may be incorporated in the image sensor 132.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the procedure of the defect inspection process for the solar cell according to the first embodiment.
  • the solar cell 110 to be inspected is placed at a predetermined position (S100).
  • the “predetermined position” is on the transparent plate 126 of the mounting table 120.
  • a forward voltage is applied to the solar cell 110 to be inspected by the power supply apparatus 102 to cause the solar cell 110 to be inspected to emit light (S102).
  • the optical filter 12 blocks the light in the visible light band of the solar cell 110 to be inspected that is excited and transmits only near-infrared light in the vicinity of the wavelength band of the excited light (S104).
  • near-infrared light that has passed through the optical filter 12 is converted into visible light (that is, light that can be captured by the image sensor 132 that captures an image in a normal visible light band) by the photoelectric image conversion element 13 (S106). ).
  • an image of the solar cell 110 to be inspected is captured by the image sensor 132 based on visible light that can be imaged.
  • the processing unit 134 generates image data that is digital data based on the captured image (S108).
  • the image of the solar cell 110 to be inspected imaged as described above is output from the display screen 148 of the computer 108 (S110).
  • the image may be output to an arbitrary output device such as a printer or a device connected via a communication line.
  • the imaging apparatus 104 includes the optical filter 12, the photoelectric image conversion element 13, and the imaging element 132.
  • the optical filter 12 blocks visible light and transmits near-infrared light in the vicinity of the wavelength band of the excitation emitted light of the solar cell 110 to be inspected.
  • the near-infrared light is converted into visible light by the photoelectric image conversion element 13, and then an image of the solar cell 110 to be inspected is captured by the imaging element 132, and then the image data is converted by the processing unit 134.
  • the dark room is required to block ambient light (that is, ambient visible light), but according to the first embodiment, the dark room can be omitted.
  • the positional relationship between the solar cell 110 to be inspected and the imaging device 104 can be freely set, and a highly efficient and compact solar cell defect inspection device 100 can be obtained.
  • the near-infrared light is converted into visible light and an image of the solar cell 110 to be inspected is captured, it is not necessary to use an expensive sensor such as InGaAs that captures near-infrared light, and sensitivity to visible light is eliminated.
  • An expensive sensor such as InGaAs that captures near-infrared light, and sensitivity to visible light is eliminated.
  • a certain CMOS or the like can be used as the imaging element 132, and the inexpensive and highly reliable defect inspection apparatus 100 for a solar cell can be obtained.
  • the first modification of the first embodiment is an example in which a voltage is applied to the solar cell 110 to be inspected from a certain time before imaging, and the applied voltage is cut off after imaging.
  • FIG. 6 is a block flow diagram of the defect inspection process according to the first modification of the first embodiment.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 includes a timing control block 16, an image capture interface 18, in addition to the configuration of FIG. 3. It is equipped with.
  • timing control block 16 may be realized by hardware (for example, a synchronization circuit) or may be realized by the CPU 140 that executes a program. That is, the computer 108 may realize the timing control block 16 by software. Hereinafter, the timing control block 16 will be described for easy understanding.
  • 6 is an interface for capturing image data generated by the processing unit 134.
  • timing control block 16 in FIG. 6 The operation of the timing control block 16 in FIG. 6 will be described.
  • the timing control block 16 controls the power supply device 102 to apply a forward voltage to the solar cell 110 to be inspected before a predetermined time of imaging by the imaging device 104.
  • the timing control block 16 is adapted to a predetermined timing at which the solar cell 110 to be inspected is sufficiently excited to emit light (that is, when a predetermined time has elapsed since the voltage was applied to the solar cell 110 to be inspected),
  • the imaging element 132 is controlled so that an imaging command is issued and an image of the solar cell 110 to be inspected is captured.
  • the forward voltage is applied to the solar cell 110 to be inspected at the time of imaging from a predetermined time before imaging ( It is sufficient until a predetermined time elapses after the voltage is applied to the solar cell 110 to be inspected.
  • the 2nd modification of 1st Embodiment is an example which removes the disturbance by the external light of near infrared light.
  • the configuration of the defect inspection apparatus 100 according to the second modification of the first embodiment is the same as that of the first modification of the first embodiment (see FIG. 6).
  • FIG. 7 is a timing chart of the defect inspection process for the solar cell according to the second modification of the first embodiment.
  • the vertical axis indicates the type of processing or operation
  • the horizontal axis indicates the passage of time.
  • an image of the solar cell 110 to be inspected (hereinafter referred to as “first image”) in a state where excitation light emission is not performed (FIG. 7).
  • a background light imaging a) and an image of the solar cell 110 to be inspected (hereinafter referred to as a “second image”) in an excited state (hereinafter referred to as “secondary light imaging b” in FIG. 7). ing.
  • a first image is captured (background light imaging in FIG. 7), and image data is generated based on the captured first image.
  • First image data relating to the first image is stored in the auxiliary storage device 146.
  • a voltage is applied to the solar cell 110 to be inspected (voltage application in FIG. 7)
  • a second image is captured (emitted light imaging in FIG. 7)
  • image data is generated based on the captured second image.
  • the second image data relating to the generated second image is stored in the auxiliary storage device 146.
  • the computer 108 retrieves the first image data related to the first image and the second image data related to the second image from the auxiliary storage device 146, and each pixel of the image (second image) in the excited light emission state (second image).
  • Excitation of the solar cell 110 to be inspected by removing the external light (background light) by detecting the difference between the brightness and the brightness of each pixel of the image (first image) in a state where no excitation light is emitted.
  • An image in a light emitting state is generated, and the generated image is output (image processing in FIG. 7). For example, the output image is displayed on the display screen 148 as a monitor image.
  • the first embodiment it is possible to remove the near-infrared light in the external light (background light) and generate an image of the solar cell 110 to be inspected in a state of being truly excited and emitted.
  • the optical filter 12 blocks light in the visible light band and transmits near-infrared light in the wavelength band of the excitation light emitted from the solar cell 110. That is, near-infrared light in the background light at the time of imaging is also reflected in the image of the solar cell 110 to be inspected.
  • the optical filter 12 since near infrared light as external light (background light) that passes through the optical filter 12 can be removed, only the excitation light emitted from the solar cell 110 to be inspected is extracted. An image including information such as defects can be obtained.
  • FIG. 8A shows an image of the solar cell 110 imaged without using the photoelectric image conversion element 13.
  • FIG. 8B shows an image of the solar cell 110 to be inspected, in which excitation light is converted into an imageable light.
  • a defect inspection apparatus 100 for a solar cell that clearly displays defects and a defect inspection method thereof are obtained without using a darkroom. be able to.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of an internal configuration of the imaging apparatus 104 according to the second embodiment.
  • the imaging apparatus 104 includes a lens 130, an imaging element 132, a processing unit 134, and an external light reduction cover 136.
  • the lens 130 is a lens that forms an image on the imaging element 132 of the excitation light emitted from the solar cell 110 (solar cell 110a) to be inspected.
  • the imaging element 132 is a module that captures an image of the solar cell 110 to be inspected from the excitation light emitted from the lens 130. Specifically, the image sensor 132 converts the light of the image formed by the lens 130 into an electrical signal, and outputs the converted electrical signal to the processing unit 134.
  • the imaging element 132 can be configured by a two-dimensionally arranged photoelectric conversion element such as a CCD image sensor or a CMOS image sensor.
  • the processing unit 134 is a module that generates image data that is digital data based on an image (electrical signal) captured by the image sensor 132 and stores the generated image data in the storage device 106.
  • the external light reduction cover 136 surrounds the periphery of the lens 130 and the imaging device 132, and prevents external light from entering from the side into the imaging device 104. Since the outside light reducing cover 136 is open at the top, it does not block all external light other than the excitation light emitted from the solar battery cell 110a, but at least external light from the side is blocked. The For this reason, the external light which becomes unnecessary disturbance when performing the defect inspection of the photovoltaic cell 110a can be reduced to some extent.
  • FIG. 10 to FIG. 12 are flowcharts showing the procedure of the solar cell defect inspection processing according to the second embodiment.
  • the defect inspection processing according to the second embodiment is executed in the order of FIGS.
  • the defect inspection processes in FIGS. 10 to 12 are processes realized by the CPU 140 of the computer 108 reading and executing the defect inspection process program stored in the ROM 144 or the auxiliary storage device 146.
  • the defect inspection process is a process realized when the user operates the user interface 150 and inputs a startup instruction to the computer 108.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 instructs the user to carry and position the solar cell 110 to be inspected ( S200).
  • This instruction is displayed on the display screen 148 of the computer 108, for example.
  • a user conveys the solar cell 110 on the transparent board 126 of the mounting base 120, and performs the positioning.
  • This conveyance and positioning may be performed manually by the user, or may be automated using a conveyor or the like.
  • the user inputs a completion confirmation to the computer 108 from the user interface 150 of the computer 108.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 instructs the user to connect a probe (not shown) to the solar cell 110 to be inspected (S202).
  • This instruction is displayed on the display screen 148 of the computer 108, for example.
  • a user connects the probe provided in the front end side of the power supply line 112 to the solar cell 110, and makes it an electric current flow in the forward direction of the solar cell 110 to be examined.
  • the user inputs a completion confirmation to the computer 108 from the user interface 150 of the computer 108.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 instructs the user to position the imaging apparatus 104 (S204).
  • This instruction is displayed on the display screen 148 of the computer 108, for example.
  • the user since the four solar battery cells 110a are connected in series, the user first places the imaging device at the position of the first solar battery cell 110a. 104 is moved and positioning is performed. This positioning is performed by moving the imaging device 104 in the horizontal direction on the guide rail 122. The positioning of the imaging device 104 may be performed by, for example, the user manually moving the imaging device 104 or when the imaging device 104 has a function of traveling on the guide rail 122. The imaging device 104 on the guide rail may be moved using this traveling function.
  • the user inputs a completion confirmation to the computer 108 from the user interface 150 of the computer 108.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 instructs the imaging device 104 to capture an image (first image) of the solar battery cell 110a in a state where excitation light emission is not performed (S206).
  • This instruction is displayed on the display screen 148 of the computer 108, for example.
  • the user operates the imaging device 104 to capture the first image of the solar battery cell 110a.
  • the first image data regarding the captured first image is stored in the storage device 106.
  • the user inputs a completion confirmation to the computer 108 from the user interface 150 of the computer 108.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 applies a voltage to the solar cell 110 (S208). Specifically, a supply instruction from the computer 108 is input to the power supply apparatus 102. Based on the supply instruction, a current flows from the power supply apparatus 102 in the forward direction of the solar cell 110 to be inspected, and the solar battery cell 110a. Emits excited light.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 instructs the user to capture an image (second image) of the solar battery cell 110a in a state where excitation light is emitted by the imaging device 104.
  • This instruction is displayed on the display screen 148 of the computer 108, for example.
  • the user operates the imaging device 104 to capture a second image of the solar battery cell 110a.
  • Second image data relating to the captured second image is also stored in the storage device 106.
  • the user inputs a completion confirmation to the computer 108 from the user interface 150 of the computer 108.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 outputs a stop instruction to the power supply apparatus 102 and stops applying the voltage to the solar battery 110.
  • the solar cell defect inspection apparatus 100 generates a difference image (S212). That is, the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 accesses the storage device 106 and captures the first image data relating to the first image of the solar cell 110a in the state where excitation light emission is not performed, which is captured in S206, and is captured in S210.
  • the second image data related to the second image of the solar battery cell 110a in the excited emission state is acquired, and a difference image is generated by taking the difference between the two images (first and second images). Since the imaging device 104 captures both visible light and near-infrared light, the first image of the solar cell 110a in the excited light emission state and the second image of the solar cell 110a in the non-excited light emission state. By taking the difference from the image, it is possible to obtain a difference image composed of near-infrared light generated by excitation light emission of the solar battery cell 110a.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 displays the difference image generated in S212 (S214). Specifically, the generated difference image is displayed on the display screen 148 of the computer 108.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 performs high-pass filter processing on the difference image generated in S212 (S220).
  • This high-pass filter processing is a kind of spatial frequency filtering processing, and is software image processing that passes high-frequency components of an image and removes low-frequency components. This is a noise removal process used to emphasize a large part.
  • image processing by performing image processing using this software, a background portion outside the solar battery cell 110a that is dark and has no change in brightness (luminance) is deleted from the difference image.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the histogram of the difference image generated in S212.
  • the horizontal axis represents brightness (luminance), and the vertical axis represents the number of pixels.
  • an RGB histogram of brightness (luminance) of each of R (red), G (green), and B (blue) and a histogram of brightness (luminance) of these composites are obtained. Show.
  • the brightness (luminance) is expressed by, for example, 256 gradations from the darkest luminance value 0 to the brightest luminance value 255.
  • the peak appearing near the center of the brightness (luminance) on the horizontal axis is a collection of pixels constituting an image of near-infrared light generated by excitation light emission, and the brightness on the horizontal axis.
  • a peak appearing on the left side of (luminance) is a group of pixels constituting an image of a dark background portion outside the solar battery 110a.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 performs a histogram flattening process on the differential image subjected to the high-pass filter process (S222).
  • This histogram flattening processing is image processing by software for flattening the histogram of an image, and is generally contrast enhancement processing used to enhance the contrast of an image. Also in the second embodiment, this is performed in order to enhance the contrast of the difference image subjected to the high-pass filter processing obtained in S220.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating an example of the histogram after the background image is removed from the histogram of FIG. 13 and the histogram flattening process of S222 is performed.
  • histogram flattening processing is performed on an image, the number of pixels for each brightness (luminance) is dispersed, and the distribution of the number of pixels is made uniform as a whole. For this reason, in the histogram of FIG. 13, the peak of the pixel that appears near the center of brightness (luminance) is dispersed and flattened over a wide range in the histogram of FIG. For this reason, the difference in brightness (luminance) in the difference image is increased, and the contrast is enhanced.
  • the number of pixels existing in the histogram of FIG. 13 is the same as the number of pixels existing in the histogram of FIG.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 performs an RGB smoothing process using a moving average on the difference image subjected to the histogram flattening process in S222 (S224).
  • This RGB smoothing process is performed by software that blurs an image by calculating a moving average for each brightness (luminance) of R (red), G (green), and B (blue) for each pixel.
  • it is a noise removal process used to remove noise.
  • each brightness (luminance) of R (red), G (green), and B (blue) is calculated. Smoothing is performed.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 performs median filter processing on the difference image that has been subjected to RGB smoothing processing by moving average in S224 (S226).
  • This median filter processing is also image processing by software performed to remove image noise.
  • the brightness (luminance) of 3 ⁇ 3 pixels is arranged in the order of the luminance values
  • the fifth brightness (luminance) that is the median value is arranged for the 3 ⁇ 3 pixels. Let it be the luminance value of the pixel in the center. This process is performed for each pixel (R), brightness (luminance) of R (red), G (green), and B (blue).
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 displays the difference image subjected to the median filter processing in S226 on the display screen 148 as a monitor image (S228).
  • the monitor image displayed on the display screen 148 is an image in which the defect is emphasized, and the user visually determines the presence or absence of the defect.
  • the image is easy. That is, a monitor image generated by capturing an image of near-infrared light emitted by excitation light emission of the solar battery cell 110a, enhancing the contrast of the near-infrared light image, and removing noise. Is displayed on the display screen 148.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 calculates the area of the dark part in the monitor image (S240). Specifically, the computer 108 counts the number of pixels in which the brightness (luminance) of each pixel of the monitor image is smaller than a predetermined value. In S240, the determination is made based on the brightness (luminance) obtained by combining the brightness (luminance) of RGB. For example, the number of pixels having a combined brightness (luminance) value smaller than 100, that is, the number of pixels having a brightness (luminance) value of 0 to 100 is counted. And the area of the dark part of the photovoltaic cell 110 imaged is calculated by (the number of counted pixels) ⁇ (actual area for one pixel).
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 determines whether or not the dark area calculated in S240 is larger than the first threshold (S242). For example, when the entire area of the solar cell 110a is 1 m 2 and an area larger than 1% of the entire area is a dark part, it is determined that the solar cell 110a is a defective product. Is 0.01 m 2 . For this reason, in S242, it is determined whether the area of the dark part calculated in S240 is larger than 0.01 m 2 .
  • the area of the critical part in the monitor image is calculated (S248).
  • the critical portion refers to a portion having a relatively bright brightness (luminance) among portions determined to be dark portions in the monitor image.
  • a portion having a brightness (luminance) value between 80 and 100 is defined as a critical portion. Therefore, in S248, the number of pixels having a brightness (luminance) value between 80 and 100 is counted. Then, the area of the critical part of the imaged solar battery 110 is calculated by (number of counted pixels) ⁇ (actual area for one pixel).
  • the range of brightness (luminance) defined as the critical part can be set as appropriate, but as described above, it is set to a value range of about the top 20% of the range of brightness (luminance) defined as the dark part. In this case, it is considered that it may be determined that the usable solar cell 110 is a non-defective product in S252 described later.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 determines whether the area of the critical portion calculated in S248 is larger than the second threshold (S250).
  • the second threshold value in S250 is set smaller than the first threshold value in S242.
  • the second threshold value is set to 0.008 m 2 which is 80% of the first threshold value. This is considered that the degree of defects is relatively light when an area larger than 80% of the area determined to be a dark part is a critical part. For this reason, in 2nd Embodiment, it is supposed that 80% is made into a reference value, and the imaged photovoltaic cell 110a is discriminated into a semi-defective product and a defective product.
  • the solar cell 110 determined to be a non-defective product can be used as the solar cell 110 that does not require very high performance.
  • the solar cell 110 determined to be a non-defective product may include a battery that is simply contaminated with its surface. Such a solar cell 110 can be used as a non-defective product by the user removing the dirt.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 determines that the captured solar cell 110a is a semi-defective product. (S252), the determination result is stored in the storage device 106 (S246).
  • the defect inspection device for the solar cell determines that the captured solar battery 110a is defective (S254), and stores the determination result in the storage device 106 (S246).
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 determines whether there is a next solar cell 110a to be inspected (S256). For example, in the present embodiment, since the solar battery 110 is composed of four solar cells 110a, it is determined whether or not the inspection of the fourth solar cell 110a has been completed. If the user sets the number of the solar battery cells 110a in advance in the computer 108, the computer 108 can automatically determine the number of images taken by counting. Alternatively, the computer 108 displays on the display screen 148 an instruction screen for instructing the user to input whether or not there is a next solar cell 110a to be inspected, and displays the result of the instruction input from the user. Based on this, it may be determined whether there is a next solar cell 110a to be inspected.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 terminates the defect inspection process according to the second embodiment when there is no solar cell 110a to be inspected next (S256: NO).
  • S256: YES the process returns to S204 described above, and the user is asked to position the imaging device 104 with respect to the next solar cell 110a to be inspected.
  • An instruction is given (S204), and the above-described processing after S206 is repeated.
  • the difference image is subjected to image processing by software to generate a monitor image in which the defect area is emphasized. Therefore, the optical filter 12 and the photoelectric image conversion element 13 which are necessary for the imaging device 104 (see FIG. 4) according to the first embodiment can be omitted. For this reason, the imaging device 104 can be downsized as compared with the first embodiment. In addition, compared to the first embodiment, the number of parts constituting the imaging device 104 can be reduced, and the manufacturing cost can be reduced accordingly.
  • the defect inspection apparatus 100 for a solar cell the area of the portion where the brightness (luminance) in the obtained monitor image is smaller than a first predetermined value (for example, 100) is determined as the defective portion.
  • a first predetermined value for example, 100
  • the computer 108 uniquely determines that the solar cell 110 is defective. For this reason, it is possible to facilitate discrimination of whether or not the product is defective.
  • the brightness (luminance) in the monitor image is smaller than the first predetermined value (for example, 100).
  • the first predetermined value for example, 100.
  • the area of the critical portion is smaller than a second threshold value that is smaller than the first threshold value. If it is determined that the solar cell is large, the solar cell that is uniquely determined to be a defective product is determined to be a semi-defective product. For this reason, it becomes possible to use the solar cell 110 determined to be a non-defective product as the solar cell 110 that does not require very high performance.
  • the user can use the solar cell 110 that has been determined to be a non-defective product as a non-defective product by removing the stain. become.
  • the high-pass filter process, the RGB smoothing process using moving average, and the median filter process in the defect inspection process according to the second embodiment are an example of a noise removal process for removing noise from the difference image, and other processes are used. Then, noise may be removed.
  • the histogram flattening processing in the defect inspection processing according to the second embodiment described above is an example of contrast enhancement processing for enhancing the contrast of the difference image, and the contrast is enhanced using other processing. It may be.
  • the configuration of the imaging device 104 according to the third embodiment is the same as that of the second embodiment (see FIG. 9).
  • FIG. 15 is a flowchart showing a partial procedure of the defect inspection process for the solar cell according to the third embodiment.
  • FIG. 15 is a diagram corresponding to FIG. 11 of the second embodiment described above.
  • the defect inspection process according to the third embodiment is executed in the order of FIG. 10, FIG. 15, and FIG.
  • the defect inspection processes in FIGS. 10, 15, and 12 are processes realized when the CPU 140 of the computer 108 reads and executes the defect inspection process program stored in the ROM 144 or the auxiliary storage device 146.
  • the defect inspection process is a process realized when the user operates the user interface 150 and inputs a startup instruction to the computer 108.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 performs a Fourier transform process using the difference image generated in S212 as a processed image (S320).
  • This Fourier transform process is a process for extracting a frequency component contained in a waveform from a certain waveform component.
  • the software can be realized by using a fast Fourier transform (FFT (Fast Fourier Transform)) algorithm. Image processing. By this Fourier transform process, frequency domain data expressing the processed image as frequency domain data is obtained.
  • FFT Fast Fourier transform
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 performs a filtering process on the frequency domain data obtained in S320, thereby reducing periodic frequency components (S322).
  • This filtering process is also an image process by software executed by the computer 108.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 performs a filtering process for reducing noise and enhancing continuous dark portions with respect to the frequency domain data in which the frequency component having periodicity is reduced in S322. (S324).
  • This filtering process is also an image process by software executed by the computer 108.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 performs an inverse Fourier transform process on the frequency domain data that has been subjected to the process of reducing noise and emphasizing a continuous dark part in S324 (S326).
  • the Fourier inverse transform process is a process for returning the data expressed in the frequency domain to the waveform data expressed in the time domain.
  • IFFT Inverse Fast Fourier Transform
  • This is image processing by software that can be realized by using.
  • a monitor image is obtained from the frequency domain data expressed in the frequency domain by the inverse Fourier transform process, but the periodic image (noise) component in the processed image is removed from the monitor image. .
  • 16 to 22 are diagrams for specifically explaining the processing contents of the Fourier transform process (S320), the filtering process (S322 and S324), and the inverse Fourier transform process (S326) of FIG.
  • FIG. 16 is a sample image for explaining the series of processing contents.
  • the sample image of FIG. 16 is searched along the line A, and its luminance is represented in a graph as shown in FIG.
  • the vertical axis represents luminance
  • the horizontal axis represents time, that is, the position in the horizontal direction in the sample image of FIG.
  • electrode wirings that exist in parallel along the vertical direction of the sample image of FIG. 16 also appear periodically in the graph of FIG.
  • a graph of frequency domain data as shown in FIG. 18 is obtained.
  • the vertical axis indicates the amplitude
  • the horizontal axis indicates the frequency.
  • the periodicity of FIG. 17 is extracted as a frequency component, and the amplitude of the frequency component corresponding to the periodicity of FIG. Yes.
  • the frequency component of this large amplitude portion in FIG. 18 is removed by filtering processing to convert it into a graph as shown in FIG.
  • the inverse Fourier transform process is performed on the frequency domain data expressed in the frequency domain shown in FIG. 19, the electrode wirings existing in parallel along the vertical direction are removed as shown in FIG. .
  • the description related to FIGS. 17 to 19 is a case where the sample image of FIG. 16 is scanned along the line A. This scan is performed on the entire processed image which is the difference image generated in S212.
  • the Fourier transform process (S320) is performed, for example, an image of frequency domain data as shown in FIG. 21 is obtained.
  • the image of the frequency domain data shown in FIG. 21 is simplified, it becomes as shown in FIG.
  • the periodic noise in the sample image appears at a high amplitude as surrounded by the line B. For this reason, the electrode wiring existing in the processed image can be removed by removing the portion surrounded by the line B by the filtering process (S322).
  • the power spectrum PS is acquired for the frequency component image of FIG.
  • a filtering process for reducing noise and enhancing continuous dark parts is executed.
  • a Gaussian filter is generated in order to remove high frequency components as noise.
  • a differential filter is generated to extract the edge.
  • a new filter is generated by multiplying the Gaussian filter and the differential filter.
  • processing using a Gaussian derivative filter may be performed instead of processing using such a Gaussian filter and a differential filter. That is, by applying a Gaussian derivative filter to the image of the frequency domain data from which periodic fluctuations have been removed in S322, it is possible to remove high frequency components and extract edges.
  • the Gaussian derivative filter is obtained by differentiating the above Gaussian distribution function.
  • the Gaussian derivative filter is obtained by differentiating the Gaussian distribution in the horizontal direction.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 displays the monitor image generated in S326 on the display screen 148 (S328). Periodic image components such as electrode wiring are removed from the monitor image displayed on the display screen 148, and when the captured solar cell 110a has a defect, the defect is emphasized. For this reason, the image is easy for the user to visually determine the presence or absence of a defect.
  • the defect inspection apparatus 100 for a solar cell As described above, according to the defect inspection apparatus 100 for a solar cell according to the third embodiment, image processing by software is performed on a processed image that is a difference image to remove periodic image components and reduce noise. Since the monitor image in which continuous dark portions are emphasized is generated, the optical filter 12 and the photoelectric image conversion element 13 that are necessary for the imaging device 104 (see FIG. 4) according to the first embodiment are omitted. be able to. For this reason, the imaging device 104 can be downsized as compared with the first embodiment. In addition, compared to the first embodiment, the number of parts constituting the imaging device 104 can be reduced, and the manufacturing cost can be reduced accordingly.
  • the area of the portion where the brightness (luminance) in the obtained monitor image is smaller than the first predetermined value (for example, 100) is determined as the defective portion.
  • the computer 108 uniquely determines that the solar cell 110 is defective. did. For this reason, it is possible to facilitate distinction between a defective product and a non-defective product.
  • the brightness (luminance) in the monitor image is smaller than the first predetermined value (for example, 100).
  • the area of the critical portion between the first predetermined value (for example, 100) is calculated, and in S250, the area of the critical portion is smaller than the second threshold value that is smaller than the first threshold value. If it is determined that the solar cell is large, the solar cell that is uniquely determined to be a defective product is determined to be a semi-defective product. For this reason, it becomes possible to use the solar cell 110 determined to be a non-defective product as the solar cell 110 that does not require very high performance.
  • the user can use the solar cell 110 that has been determined to be a non-defective product as a non-defective product by removing the stain. become.
  • the 2nd image regarding the 1st image data regarding the 1st image of the photovoltaic cell 110a in the state which is not excited light emission and the 2nd image of the photovoltaic cell 110a in the state which is excited light emission.
  • the difference image obtained by taking the difference from the data is used as the processed image, and the image processing by the software of S320 to S328 is performed.
  • the excitation light emission is performed without using the difference image.
  • the process of S320 and after may be performed using the image of the solar battery cell 110a as a processed image as it is.
  • the configuration of the imaging apparatus 104 according to the fourth embodiment is the same as that of the second and third embodiments (see FIG. 9).
  • FIG. 23 is a flowchart illustrating a partial procedure of the defect inspection process for the solar cell according to the fourth embodiment.
  • FIG. 23 is a diagram corresponding to FIG. 10 of the second embodiment described above.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection device 100 applies a voltage to the solar cell 110 (S208). Specifically, a supply instruction from the computer 108 is input to the power supply apparatus 102, and a forward voltage is applied from the power supply apparatus 102 to the solar cell 110 to be inspected based on the supply instruction. Thereby, a current flows in the forward direction of the solar cell 110 to be inspected, and the solar cell 110a emits light by excitation.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 instructs the user to capture an image of the solar battery cell 110a in a state where excitation light is emitted by the imaging device 104 (S210). .
  • This instruction is displayed on the display screen 148 of the computer 108, for example.
  • the user operates the imaging device 104 to capture an image of the solar battery cell 110a in a state where excitation light is emitted.
  • Image data relating to the captured image is stored in the storage device 106.
  • the user inputs a completion confirmation to the computer 108 from the user interface 150 of the computer 108.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 outputs a stop instruction to the power supply device 102 and stops the supply of power to the solar cell 110.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 accesses the storage device 106, acquires image data relating to the image of the solar cell 110a in the excited light emission imaged in S210, and processes the image.
  • the image is displayed on the display screen 148 of the computer 108 (S212).
  • the processes after S320 in FIG. 15 of the third embodiment described above are performed.
  • the image of the solar cell 110a in the excited light emission imaged in S210 is used as it is as a processed image, and after S320. Since the above process is performed, the number of times the user has taken an image when acquiring the processed image can be reduced to one. For this reason, a user's work at the time of obtaining a processed image can be reduced, and the time required for the work can be shortened.
  • the process using the power spectrum PS in S322 of the defect inspection process in the third and fourth embodiments described above reduces frequency components with periodicity from frequency domain data representing the processed image as frequency domain data. It is an example of the process for performing, and you may make it reduce a frequency component with periodicity using another process different from this.
  • the processing using the Gaussian filter and the differential filter and the processing using the Gaussian derivative filter in S324 of the third and fourth embodiments can be omitted. That is, as shown in FIG. 24 corresponding to FIG. 15 described above, the inverse Fourier transform of S326 may be executed only by reducing the frequency component having periodicity from the image of the frequency domain data in S322. This is effective, for example, when there are few noise components in the obtained processed image, and processing for enhancing the continuous dark part by reducing noise in S324 becomes unnecessary.
  • the configuration of the imaging apparatus 104 according to the fifth embodiment is the same as that of the second to fourth embodiments (see FIG. 9).
  • FIG. 25 is a flowchart showing a partial procedure of the defect inspection process for the solar cell according to the fifth embodiment.
  • FIG. 25 is a flowchart corresponding to FIG. 24 of the fourth embodiment described above.
  • FIG. 26 is an image of the solar battery cell 110a in the excited light emission imaged in S210 of FIG. 27 to 30 are images of frequency domain data obtained by S320 and S521 to S523 in FIG. 31 and 32 are schematic diagrams of the first filter F1 and the second filter F2 obtained by S525 and S526 of FIG.
  • FIG. 33 is a schematic diagram for explaining S527 of FIG.
  • FIG. 34 is an image of frequency domain data obtained in S527 of FIG.
  • FIG. 35 is an image of the solar battery cell 110a obtained in S326 of FIG.
  • the defect inspection processing according to the fifth embodiment is executed in the order of FIG. 10, FIG. 25, and FIG.
  • the defect inspection processes in FIGS. 10, 25, and 12 are processes realized by the CPU 140 of the computer 108 reading and executing the defect inspection process program stored in the ROM 144 or the auxiliary storage device 146.
  • the defect inspection process is a process realized when the user operates the user interface 150 and inputs a startup instruction to the computer 108.
  • the Fourier transform (S320) in FIG. 25 is executed.
  • the Fourier transform (S320) is the same as the third embodiment (Fourier transform (S320) in FIG. 15).
  • the image of the frequency domain data of FIG. 27 in which the EL image is developed into the frequency domain is obtained.
  • a bright spot A1 and a bright spot A2 that are symmetric with respect to the center O of the image appear.
  • the bright spots A1 and A2 are components corresponding to the finger electrodes.
  • the luminescent spots A1 and A2, which are components corresponding to the finger electrodes, are symmetric with respect to the center O in FIG. 27 because the finger electrodes are arranged at regular intervals in the X direction in FIG.
  • the distance from the center O to the bright spots A1 and A2 is determined by the spatial frequency.
  • the bus bar electrodes are arranged at regular intervals in the Y direction in FIG. 26, but the bright spots of the bus bar electrodes are not symmetric with respect to the center O in FIG. In this embodiment, since only three bus bar electrodes are arranged in one solar battery cell 110a, there is no periodicity.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 extracts an image of the left half with respect to the line YY of the image of FIG. 27 (S521). Thereby, the image of FIG. 28 is obtained.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 may extract an image on the right half with respect to the line YY of the image of FIG. 27 obtained in S320.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 averages the components of the bright spots in the image of FIG. 28 obtained in S521 in a direction parallel to the line YY (S522). Thereby, the image of FIG. 29 is obtained.
  • a line segment having a length proportional to the number of bright spots in the direction parallel to the line YY in the image of FIG. 28 and parallel to the line YY appears.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 binarizes the image averaged in S522 (S523). Thereby, the image of FIG. 30 is obtained.
  • FIG. 30 at least a line segment A1 ′ corresponding to the component of the bright spot A1 in FIG. 28 remains.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 extracts the position of a region where periodic components are concentrated in the image of FIG. Specifically, the computer 108 scans the image of FIG. 30 obtained in S523 in parallel with the line XX, and the position X of the longest line segment A1 ′ (that is, the component of the bright spot A1) in the image of FIG. 'Is acquired (S524).
  • the computer 108 Focusing on a region separated from O by a predetermined distance (region including line XP), a region within a predetermined distance from center O (region including OP) is ignored. Thereby, in the image of FIG. 27, the position of the region where the periodic components are concentrated (that is, the position of the bright spot A1 corresponding to the finger electrode) is extracted.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 generates the first filter F1 having the predetermined offset width ⁇ around the position X ′ acquired in S524 (S525). Thereby, the first filter F1 of FIG. 31 is obtained.
  • the offset width ⁇ may be a fixed value or an arbitrary value given by the user via the user interface 150.
  • the first filter F1 is not necessarily limited to one having a certain width, and the first filter F1 having an arbitrary shape (for example, a circle having a predetermined radius with the position X ′ as the center) can be generated.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 generates a second filter F2 that is symmetric about the center O with respect to the first filter F1 of FIG. 31 generated in S525 (S526). Thereby, the second filter F2 of FIG. 32 is obtained.
  • the computer 108 of the solar cell defect inspection apparatus 100 superimposes the first filter F1 and the second filter F2 on the image of FIG. 27 obtained in S320. Thereby, the image of FIG. 33 is obtained.
  • the components of the portion where the image of FIG. 33 overlaps the first filter F1 and the second filter F2 are removed (S527). Thereby, the image of FIG. 34 is obtained.
  • S326 and S328 of FIG. 25 are executed on the image of FIG. S326 and S328 are the same as those in the third embodiment (S326 and S328 in FIG. 15).
  • S326 the image of FIG. 35 is obtained.
  • the finger electrode is removed.
  • bandpass filters have been used to remove finger electrode components from frequency domain data images.
  • the band-pass filter since all components in a certain frequency band are removed, even frequency components that do not need to be removed are removed. As a result, the image of the solar battery cell 110a is disturbed.
  • the first region for removing the region having the offset width ⁇ around the position of the periodic component from the image of the frequency region data Since the filter F1 and the second filter F2 are generated, the area removed in the filtering process is smaller than that of the bandpass filter. As a result, the rate at which non-periodic components are removed can be minimized.
  • the image of the solar battery cell 110a in FIG. 35 the finger electrodes are completely removed and the other portions are hardly removed. Therefore, the image of the solar battery cell 110a is clearer than the image of the solar battery cell 110a in FIG. An image is obtained, and it becomes easy to detect a defective portion such as a crack.
  • the fifth embodiment in S524, the position of a region where periodic components are concentrated is extracted. Therefore, the fifth embodiment can be applied even when the positions of the finger electrodes differ depending on the type of the solar cell 110.
  • the first filter F1 is generated based on the extracted image, and then the second filter F2 is generated from the first filter F1. ,
  • the processing amount of the computer 108 for generating the filter can be reduced.
  • the present invention is not limited to the first to fifth embodiments described above, and can be variously modified.
  • a portion determined to be a critical portion may be highlighted with a different color such as red or yellow.
  • red or yellow a color such as red or yellow
  • the semi-defective product is discriminated from the solar cells 110 determined to be defective in S252 according to the area of the critical portion. It is also possible to omit the process for distinguishing between the two. In other words, if S248 to S252 are omitted, and it is determined in S242 that the area of the dark part is larger than the first threshold value, it is determined in S254 that the product is defective and the determination result is stored in the storage device 106. .
  • the computer 108 realizes the image processing unit by software.
  • the image processing unit is a semiconductor integrated circuit for image processing provided in the computer 108
  • the computer 108 It may be realized by at least one of software by an image processing processor provided outside or an integrated circuit for image processing provided outside the computer 108.
  • At least a part of the defect inspection apparatus 100 may be configured by hardware or software.
  • a program for realizing at least a part of the functions of the defect inspection apparatus 100 may be stored in a recording medium such as a flexible disk or a CD-ROM, and read and executed by a computer.
  • the recording medium is not limited to a removable medium such as a magnetic disk or an optical disk, but may be a fixed recording medium such as a hard disk device or a memory.
  • a program for realizing at least a part of the functions of the defect inspection apparatus 100 may be distributed via a communication line (including wireless communication) such as the Internet. Further, the program may be distributed in a state where the program is encrypted, modulated or compressed, and stored in a recording medium via a wired line such as the Internet or a wireless line.
  • a communication line including wireless communication
  • the program may be distributed in a state where the program is encrypted, modulated or compressed, and stored in a recording medium via a wired line such as the Internet or a wireless line.
  • this invention is not limited to embodiment mentioned above, It deform
  • Various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the above-described embodiments. For example, you may delete a some component from all the components shown by embodiment mentioned above. Furthermore, constituent elements over different embodiments may be appropriately combined.

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Abstract

［課題］太陽電池の励起発光現象を利用した暗室を有しない太陽電池の欠陥検査装置、欠陥検査方法、およびプログラムを提供する。 ［解決手段］欠陥検査装置１００は、検査対象の太陽電池１１０を励起発光させるべく、検査対象の太陽電池１１０に順方向の電圧を印加する電源手段１０２と、検査対象の太陽電池１１０の画像を撮像する撮像手段１０４と、撮像手段１０４によって撮像された画像を処理する画像処理手段１０８と、画像処理手段１０８によって処理された画像を出力する出力手段１４８と、を備える。撮像手段１０４は、検査対象の太陽電池１１０の励起発光光の波長帯域近傍の光を透過させる光学フィルタ１２と、光学フィルタ１２を透過した光を可視光に変換する光電イメージ変換素子１３と、光電イメージ変換素子１３によって変換された可視光を撮像面に結像させて、検査対象の太陽電池１１０の励起発光した状態の画像を撮像する撮像素子１３２と、を備える。

Description

太陽電池の欠陥検査装置、欠陥検査方法、およびプログラム
　本発明は、太陽電池を励起発光させて、その発光光によって太陽電池の欠陥を検査する太陽電池の欠陥検査装置、その欠陥検査方法、およびその欠陥検査方法をコンピューターに実行させるためのプログラムに関する。
　特に、本発明は、遮光された暗室を備えることなく、通常の明るさの環境の中で太陽電池の発光光で太陽電池の欠陥を検査することができる太陽電池の欠陥検査装置に関する。
　従前においては、太陽電池あるいは太陽電池ストリングあるいは太陽電池モジュールの検査では、目視により太陽電池表面にクラックがあるか否かを検査していた。
　ここで「太陽電池」は太陽電池セルと呼ばれる一枚の太陽電池をいい、「太陽電池ストリング」は太陽電池セルを複数枚直列的に接続したものをいい、「太陽電池モジュール」は太陽電池セルを複数枚直列および並列的に接続して必要な電圧と電流を得られるようにしたものをいう。しかしながら、いずれの場合も検査は最終的には個々の太陽電池セルについて行うものである。したがって、本明細書で「太陽電池を検査する」という場合は、その対象は太陽電池セル、太陽電池ストリング、太陽電池モジュールのいずれも含む。
　特許文献１は、太陽電池に順方向の電流を流すことにより太陽電池が励起発光する現象（以下、「励起発光現象」という）を利用して、太陽電池の欠陥を検査する技術を開示している。すなわち、特許文献１は、クラック等の欠陥がある部位は電流が流れないため正常な部分より暗くなり、短絡等の欠陥がある部位は電流がより多く流れるため正常な部分より明るくなる現象を利用して、太陽電池の欠陥を検査する、という技術を開示している。
　具体的には、特許文献１は、検査対象の太陽電池に順方向の電流を流して太陽電池を発光させ、発光した該太陽電池の画像をＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラで撮像して、撮像した画像をコンピューターに取り込むとともに、欠陥がない基準太陽電池を同様に発光させ、発光した基準太陽電池の基準画像をＣＣＤカメラで撮像して、撮像した基準画像をコンピューターに取り込み、それらの２つの画像の差分をとり、一定の閾値より暗い部位または明るい部位を欠陥の可能性がある部位として強調表示して、検査員に欠陥の有無を判定させる技術を開示している。また、特許文献１は、上記検査員に欠陥の有無を判定させる代わりに、欠陥の可能性がある部位の暗い画素数あるいは明るい画素数によって欠陥の有無をコンピューターが自動判定する技術も併せて開示している。
　一方、特許文献２は、特許文献１と同様に、太陽電池に電流を流した場合のＥＬ（Electro- Luminescence）光を利用して欠陥を検査する技術を開示している。ＥＬ光が微弱な光であるため、ＥＬ光を検出するには検査対象の太陽電池および検査装置の全体を覆う大型の暗室が必要であるという問題点を解決する手法を、特許文献２は提案している。
　具体的には、特許文献２は、上面に検査対象の太陽電池を載置する透明板を有する暗室を有し、その暗室にカメラやカメラ駆動機構等を格納し、検査対象の太陽電池をその暗室の透明板上に置き、検査対象の太陽電池の画像を透明板の下方からカメラで撮像する太陽電池の検査装置を開示している。
　特許文献２の技術によれば、検査対象の太陽電池を暗室に格納する必要がないので、暗室を小型化することができる。
特開２００８－２６１１３号公報 特許第４１５３０２１号公報
　上述した説明でもわかるように、太陽電池に可視光や近赤外光等を照射し、あるいは、ＥＬやＰＬ（Photo Luminescence）等によりＰＮ接合部を電子や光子で励起し、励起子の固体内エネルギーバンド遷移放射光を撮像した画像により、太陽電池の欠陥の検出を行う技術は従来から提案されていた。
　しかしながら、ＥＬやＰＬ等による励起発光の放射光は微弱である。特許文献１には、太陽電池を発光させて太陽電池の画像を撮像する際に用いられる暗室については記述がないが、太陽電池を発光させた際の発光光が微弱であるため、発光している太陽電池の画像を撮像する際に、検査対象の太陽電池と、太陽電池の画像を撮像するカメラを取り囲む暗室が必要であることは明らかである。
　上記暗室は、外部の光の進入を防止して微弱な太陽電池の発光光を撮影できるようにするため、構造が緻密なものでなければならず、かつ、検査対象の太陽電池を断続的に搬入または搬出しなければならない。したがって、暗室の搬出入口の構造が複雑にならざるを得ない。
　このため、従来、太陽電池の検査装置全体が大型化かつ複雑化するという問題があった。
　これに対して、特許文献２は小型の暗室を有する太陽電池の検査装置を提案している。
　確かに、特許文献２の発明によれば、暗室が検査対象の太陽電池を収納する必要がないため、検査対象の太陽電池を収納しなければならない従来の暗室に比べて、暗室を小型化することができる。
　また、特許文献２の発明によれば、検査対象の太陽電池を暗室の上面に設けられた透明板に載置すればよいため、太陽電池を暗室に搬入または搬出するための複雑な搬出入口の構造が不要となる。
　しかしながら、特許文献２では、暗室の上面に設けられた透明板から外光が暗室に進入する可能性があったため、暗室に進入する外光を遮蔽する遮光手段が設けられていた。その遮光手段は、検査対象の太陽電池が大型で透明板の全面を隙間なく覆うという特別な場合を除き、通常の検査では必須であった。
　また、特許文献２の暗室は、太陽電池を搬入する必要がないため、従来の暗室より小型化することができたとはいえ、検査対象の太陽電池を走査できるように暗室内にカメラとその駆動機構等を収納しなければならない。したがって、依然として大型の箱状の暗室を設置しなければならなかった。このため、太陽電池の検査装置の全体が大型化することを防止することができなかった。
　ところで、太陽電池の欠陥検査装置において、暗室そのものがなくなれば、太陽電池の欠陥検査装置が小型化できるばかりでなく、太陽電池の欠陥検査装置の配置が自由になり、ベルトコンベア等を含めて太陽電池の製造装置全体のレイアウトが自由になるという利点を有することは明らかである。
　そこで、本発明が解決しようとする一つの課題は、暗室を有しない太陽電池の励起発光現象を利用した太陽電池の欠陥検査装置およびその欠陥検査方法を提供することにある。
　また、従来の技術は、太陽電池の励起発光光が微弱であるため、十分な露光量を得るのに時間がかかり、その間に試料の温度が上昇し、撮像中に太陽電池の画像そのものが劣化してしまい、欠陥の画像がぼやけて欠陥の検出率が低下する問題があった。
　特に、複数の太陽電池を含む太陽電池ストリングまたは太陽電池モジュールにＥＬ光を撮像する場合は、欠陥の検出率の低下が顕著であった。
　一方、太陽電池に供給する電流を大きくすれば、短時間で強いＥＬ光が得られるが、電流が大きい分短時間で温度が上昇してしまうという問題があった。
　そこで、本発明が解決しようとする一つの課題は、太陽電池の発熱を最小限に抑え、かつ、印加する電流を大きくして鮮明な欠陥部位画像を得られるようにした太陽電池の欠陥検査装置を提供することにある。
　本発明に係る太陽電池の欠陥検査装置は、
検査対象の太陽電池を励起発光させるべく、前記検査対象の太陽電池に順方向の電圧を印加する電源手段と、
　前記検査対象の太陽電池の画像を撮像する撮像手段と、
　前記撮像手段によって撮像された画像を処理する画像処理手段と、
　前記画像処理手段によって処理された画像を出力する出力手段と、を備え、
　前記撮像手段は、
　前記検査対象の太陽電池の励起発光光の波長帯域近傍の光を透過させる光学フィルタと、
　前記光学フィルタを透過した光を可視光に変換する光電イメージ変換素子と、
　前記光電イメージ変換素子によって変換された可視光を撮像面に結像させて、前記検査対象の太陽電池の励起発光した状態の画像を撮像する撮像素子と、を備える。
　また、本発明に係る太陽電池の欠陥検査方法は、
検査対象の太陽電池を載置する段階と、
　前記検査対象の太陽電池を励起発光させるべく、前記検査対象の太陽電池に順方向の電圧を印加する段階と、
　光学フィルタを用いて、前記検査対象の太陽電池の励起発光光の波長帯域近傍の光を透過させる段階と、
　光電イメージ変換素子を用いて、前記光学フィルタを透過した光を可視光に変換する段階と、
　撮像手段を用いて、前記光電イメージ変換素子によって変換された可視光を撮像面に結像させて、前記検査対象の太陽電池の励起発光した状態の画像を撮像する段階と、
　前記撮像手段によって撮像された画像を表示する段階と、を備える。
　　また、本発明に係る太陽電池の欠陥検査装置は、
　検査対象の太陽電池を励起発光させるべく、前記検査対象の太陽電池に順方向の電圧を印加する電源手段と、
　　前記検査対象の太陽電池の画像を撮像する撮像手段と、
　前記撮像手段によって撮像された画像を処理する画像処理手段と、
　前記画像処理手段によって処理された画像を出力する出力手段と、を備え、
　前記画像処理手段は、励起発光していない状態の太陽電池の第１画像と励起発光している状態の太陽電池の第２画像との差分をとることにより差分画像を生成し、生成した差分画像を処理することにより、励起発光しない欠陥部分を強調したモニタ画像を生成する。
　また、本発明に係る太陽電池の欠陥検査方法は、
　励起発光していない状態の太陽電池の第１画像を取得する段階と、
　前記検査対象の太陽電池に順方向の電圧を印加することにより、励起発光している状態の太陽電池の第２画像を取得する段階と、
　前記第１画像と前記第２画像との差分をとることにより差分画像を生成する段階と、
　前記生成した差分画像を処理することにより、励起発光しない欠陥部分を強調したモニタ画像を生成する段階と、を備える。
　また、本発明に係るプログラムは、
　励起発光していない状態の太陽電池の第１画像を取得する段階と、
　前記検査対象の太陽電池に順方向の電圧を印加することにより、励起発光している状態の太陽電池の第２画像を取得する段階と、
　前記第１画像と前記第２画像との差分をとることにより差分画像を生成する段階と、
前記生成した差分画像を処理することにより、励起発光しない欠陥部分を強調したモニタ画像を生成する段階と、をコンピューターに実行させる。
　また、本発明に係る太陽電池の欠陥検査装置は、
　検査対象の太陽電池を励起発光させるべく、前記検査対象の太陽電池に順方向の電圧を印加する電源手段と、
　前記検査対象の太陽電池の画像を撮像する撮像手段と、
　前記撮像手段によって撮像された画像を処理する画像処理手段と、
　前記画像処理手段によって処理された画像を出力する出力手段と、を備え、
　前記画像処理手段は、
　励起発光している状態の太陽電池の画像にフーリエ変換処理を施すことにより、前記太陽電池の画像を周波数領域のデータとして表現した第１周波数領域データに変換するフーリエ変換手段と、
　前記第１周波数領域データに所定のフィルタリング処理を施すことにより、前記第１周波数領域データにおける周期性のある周波数成分が低減された第２周波数領域データを生成するフィルタリング手段と、
　前記第２周波数領域データにフーリエ逆変換処理を施すことにより、前記モニタ画像を生成するフーリエ逆変換手段と、を備える。
　本発明に係る太陽電池の欠陥検査方法は、
　励起発光している状態の太陽電池の画像にフーリエ変換処理を施すことにより、前記太陽電池の画像を周波数領域のデータとして表現した第１周波数領域データに変換する段階と、
　前記第１周波数領域データに所定のフィルタリング処理を施すことにより、前記第１周波数領域データにおける周期性のある周波数成分が低減された第２周波数領域データを生成する段階と、
　前記第２周波数領域データにフーリエ逆変換処理を施すことにより、前記モニタ画像を生成する段階と、を備える。
　また、本発明に係るプログラムは、
　励起発光している状態の太陽電池の画像にフーリエ変換処理を施すことにより、前記太陽電池の画像を周波数領域のデータとして表現した第１周波数領域データに変換する段階と、
　前記第１周波数領域データに所定のフィルタリング処理を施すことにより、前記第１周波数領域データにおける周期性のある周波数成分が低減された第２周波数領域データを生成する段階と、
　前記第２周波数領域データにフーリエ逆変換処理を施すことにより、前記モニタ画像を生成する段階と、をコンピューターに実行させる。
　一般に、太陽電池は、励起発光すると、その励起発光光の波長は近赤外光の狭い波長帯域にある。
　通常のＣＣＤカメラあるいはＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）カメラは、近赤外光の波長帯域の光はほとんど撮影できず、主に可視光を撮影する。したがって、従来では、通常の環境下の可視光を遮断して太陽電池の微弱な発光光を撮像するために、通例、暗室内で撮像が行われていた。
　これに対して、本発明による太陽電池の欠陥検査装置は、通常の明るさの環境下で検査対象の太陽電池が励起発光している状態で、光学フィルタにより検査対象の太陽電池の励起発光光の波長帯域近傍の近赤外光を透過させ、次に、光学フィルタを透過した近赤外光を光電イメージ変換素子により、通常の可視光波長帯域の画像を撮像するカメラで撮像可能な光に変換し、最後に、撮像可能な光に変換された検査対象の太陽電池の画像を撮像するようにする。
　光学フィルタが欠陥検出に必要な励起発光光の波長帯域近傍の近赤外光のみを透過し、かつ、光電イメージ変換素子が光学フィルタを透過した近赤外光を撮像可能な可視光帯域の光に変換することにより、従来では感度が殆ど無く撮像が困難であった近赤外光でも、現行のＣＣＤカメラまたはＣＭＯＳカメラによって励起発光している検査対象の太陽電池の画像を撮像することができる。
　このように、本発明によれば、光学フィルタにより可視光を遮断することにより、暗室を省略することができる。これにより、太陽電池の欠陥検査装置を小型かつ簡単な構造にすることができる。
　また、本発明の一つによれば、撮像手段によって、検査対象の同一太陽電池を同一の環境下で、励起発光している画像と、励起発光していない画像と、を撮像し、撮像した画像をデジタル化することによって画像データを生成して、検査対象の太陽電池の励起発光している画像の各画素の明るさから、励起発光していない画像の各画素の明るさを減じることにより、バックグランド光を除去した検査対象の太陽電池の励起発光している画像を生成する。
　従来、光学フィルタは、可視光帯域の光を遮断し、検査対象の太陽電池の励起発光光の波長帯域近傍の近赤外光を透過させることができるが、同波長帯域近傍の近赤外光であればバックグランド光として励起発光している検査対象の太陽電池の画像に写り込まれる。
　これに対して本発明によれば、励起発光していない状態の検査対象の太陽電池（すなわち、光学フィルタを透過する外部からの近赤外光）を除去するため、検査対象の太陽電池の励起発光光のみを抽出することができ、外乱の影響を低減して欠陥等が映し出された検査対象の太陽電池の画像を得ることができる。
　また、本発明の一つによれば、タイミング制御ブロックにより、または、デジタル制御により、検査対象の太陽電池に順方向の電流を流すとともに、検査対象の太陽電池が励起発光する所定のタイミングに合わせて撮像手段によって検査対象の太陽電池の画像を撮像する。
　本発明によれば、検査対象の太陽電池に順方向の電流を流すのは、撮像前の所定時間から撮像時までで足りる。このため、長時間にわたって検査対象の太陽電池に電流を流すことなく、発熱に起因する検査対象の太陽電池の画像の劣化を最小限にすることができる。
　また、短時間で電流を流すため、検査対象の太陽電池に強い励起発光光を発生させる大きい電流を流すことができ、欠陥等の情報を持つ画像をより低ノイズで生成することができる。
　また、本発明の一つによれば、光学フィルタを用いることなく、ソフトウェアによる画像処理により、検査対象の太陽電池の画像を得るので、太陽電池の欠陥検査装置を小型化することができる。
　また、本発明の一つによれば、コンピューターが欠陥部分の面積を算出し、算出した欠陥部分の面積に基づいて太陽電池が不良品であるか否かを判定するので、不良品であるか否かの峻別を容易化することができる。
　また、本発明の一つによれば、コンピューターが、不良品と判定された太陽電池が所定の条件を具備する場合に、不良品と判定された太陽電池を準不良品と判定するので、不良品と判定された太陽電池の一部をあまり高い性能が要求されない太陽電池として利用することができる。また、不良品と判定された原因が太陽電池の汚れである場合には、ユーザが太陽電池の汚れを除去することにより、不良品と判定された太陽電池を良品として利用することが可能になる。
　また、本発明の一つによれば、コンピューターが、フーリエ変換処理を実行した後に、周期性のある成分が集中している領域を除去するフィルタを生成するので、フィルタリング処理において除去される領域がバンドパスフィルタに比べて小さくなる。その結果、除去不要な画像が除去される割合を最小限に留めることができる。
　また、本発明の一つによれば、コンピューターが、周波数領域データの画像の半分の画像からフィルタを生成するので、フィルタを生成するためのコンピューターの処理量を低減することができる。
本実施形態に係る太陽電池の欠陥検査装置１００の一例を示す構成図。 図１の太陽電池の欠陥検査装置１００を矢印Ａ－Ａ方向から見た部分的な側面図。 図１のコンピューター１０８の内部構成の一例を示すブロック図。 第１実施形態に係る撮像装置１０４の内部構成の一例を示す図。 第１実施形態に係る太陽電池の欠陥検査処理の手順を示すフローチャート。 第１実施形態の第１変形例に係る欠陥検査処理のブロックフロー図。 第１実施形態の第２変形例に係る太陽電池の欠陥検査処理のタイミングチャート。 光電イメージ変換素子１３を用いないで撮像した太陽電池１１０の画像および励起発光光を撮像可能光化した検査対象の太陽電池１１０の画像。 第２実施形態に係る撮像装置１０４の内部構成の一例を示す図。 第２実施形態に係る太陽電池の欠陥検査処理の手順を示すフローチャート。 第２実施形態に係る太陽電池の欠陥検査処理の手順を示すフローチャート。 第２実施形態に係る太陽電池の欠陥検査処理の手順を示すフローチャート。 Ｓ２１２で生成された差分画像のヒストグラムの一例を示す図。 図１３のヒストグラムから背景部分の画像を除去した後に、Ｓ２２２のヒストグラム平坦化処理を施した後のヒストグラムの一例を示す図。 第３実施形態に係る太陽電池の欠陥検査処理の一部の手順を示すフローチャート。 図１５のフーリエ変換処理（Ｓ３２０）～フーリエ逆変換処理（Ｓ３２６）の処理内容を具体的に説明するための図。 図１６のサンプル画像を、ラインＡに沿ってサーチして、その輝度をグラフにして表した図。 図１７の輝度グラフの波形成分に図１５のフーリエ変換処理（Ｓ３２０）を施して、輝度波形を周波数領域で表現した場合の周波数領域データのグラフ。 図１８の周波数領域データにフィルタリング処理（図１５のＳ３２２およびＳ３２４）を施して、大きな振幅部分をカットした後の周波数領域データのグラフ。 図１９の周波数領域データに図１５のフーリエ逆変換処理（Ｓ３２６）を施すことにより得られる画像の一例を示す図。 図１０のＳ２１２で生成した差分画像をスキャンした後に、図１５のフーリエ変換処理（Ｓ３２０）を施すことにより得られる周波数領域データの画像の一例を示す図。 図２１の画像を簡素化して表した図。 第４実施形態に係る太陽電池の欠陥検査処理の一部の手順を示すフローチャート。 第４実施形態の変形例に係る太陽電池の欠陥検査処理の一部の手順を示すフローチャート。 第５実施形態に係る太陽電池の欠陥検査処理の一部の手順を示すフローチャート。 図１０のＳ２１０で撮像した励起発光している状態の太陽電池１１０の画像。 図２５のＳ３２０により得られる周波数領域データの画像。 図２５のＳ５２１により得られる画像。 図２５のＳ５２２により得られる画像。 図２５のＳ５２３により得られる画像。 図２５のＳ５２５により得られる第１フィルタＦ１の概略図。 図２５のＳ５２６により得られる第２フィルタＦ２の概略図。 図２５のＳ５２７を説明するための概略図。 図２５のＳ５２７により得られる周波数領域データの画像。 図２５のＳ３２６により得られる太陽電池１１０の画像。
　以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
　本実施形態に係る太陽電池の欠陥検査装置の構成について説明する。図１は、本実施形態に係る太陽電池の欠陥検査装置１００の一例を示す構成図である。図２は、図１の太陽電池の欠陥検査装置１００を矢印Ａ－Ａ方向から見た部分的な側面図である。図３は、図１のコンピューター１０８の内部構成の一例を示すブロック図である。
　これら図１および図２に示すように、本実施形態に係る太陽電池の欠陥検査装置１００は、電源装置１０２と、撮像装置１０４と、記憶装置１０６と、コンピューター１０８とを備えている。さらに、この太陽電池の欠陥検査装置１００には、検査対象の太陽電池１１０が載置される載置台１２０が設けられている。この載置台１２０には、撮像装置１０４を水平方向（図１のＸ方向）に移動させるガイドレール１２２が設けられている。また、この載置台１２０の天板は、光を透過する透明板１２６で構成されている。
　電源装置１０２は、この太陽電池の欠陥検査装置１００の各所に電源を供給するための装置である。例えば、電源装置１０２は、撮像装置１０４と、記憶装置１０６と、コンピューター１０８とに、電源を供給するとともに、検査対象の太陽電池を励起発光させるべく、検査対象の太陽電池１１０に順方向の電圧を印加する。太陽電池１１０への電圧の印加は、電源ライン１１２を介して行われる。
　撮像装置１０４は、検査対象の太陽電池１１０の画像を撮像し、撮像した画像に基づいて画像データを生成し、生成した画像データを記憶装置１０６に格納するための装置である。この記憶装置１０６は、いわゆる大容量の外部記憶装置で構成されている。本実施形態においては、この撮像装置１０４は、可視光のみならず、近赤外光をも撮像できる装置で構成されている。上記のとおり、載置台１２０の天板は透明板１２６で構成されているため、撮像装置１０４は、載置台１２０の下側から太陽電池１１０の画像を撮像することができる。
　図１に示すように、本実施形態においては、検査対象の太陽電池１１０は、複数の太陽電池セル１１０ａを直列に接続して構成されている。撮像装置１０４で太陽電池セル１１０ａの画像を撮像するにあたり、図１および図２に示すように、ちりやほこりが、撮像装置１０４のレンズに付着するのを防止するために、撮像しようとしている太陽電池セル１１０ａを防塵カバー１２４で覆う。したがって、ちりやほこりが少ない作業環境であれば、この防塵カバー１２４は不要となる。
　コンピューター１０８は、記憶装置１０６から画像データを取得して、取得した画像データにソフトウェアによる画像処理を施して、モニタ画像を生成するとともに、画像解析を行い、撮像した太陽電池セル１１０ａが良品であるか否かを判定するための装置である。そして、このコンピューター１０８は、判定結果を記憶装置１０６に格納する。すなわち、コンピューター１０８は、ソフトウェアにより画像処理手段を実現する。
　４枚の太陽電池セル１１０ａの検査が終了した後、この太陽電池の欠陥検査装置１００のユーザは、コンピューター１０８を操作することにより、検査対象の太陽電池１１０の各太陽電池セル１１０ａの判定結果を取得して、複数の太陽電池セル１１０ａから構成された太陽電池１１０が良品であるか否かを判断する。例えば、図１の例では、４枚の太陽電池セル１１０ａの判定結果がすべて良品であった場合には、ユーザは、その４枚の太陽電池セル１１０ａから構成される太陽電池１１０は良品であると判断することができる。 
　図３に示すように、本実施形態に係るコンピューター１０８は、主として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１４０と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１４２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１４４と、補助記憶装置１４６と、表示画面１４８と、ユーザインターフェース１５０とを備えている。
　ＣＰＵ１４０は、このコンピューター１０８における各種の演算や制御を行う処理部である。このＣＰＵ１４０で行う演算や処理に必要なプログラムは、ＲＯＭ１４４や補助記憶装置１４６に格納されており、ＣＰＵ１４０がプログラムを実行することにより、各種の演算や制御が実現される。また、ＣＰＵ１４０がプログラムを実行する際には、ＲＡＭ１４２が適宜使用されて、データや演算結果が一時的にＲＡＭ１４２に格納される。
　補助記憶装置１４６は、いわゆる書き換え可能な不揮発性記憶装置であり、例えば、ハードディスクドライブなどにより構成することができる。
　表示画面１４８は、このコンピューター１０８の処理結果やユーザへの指示を表示するための画面である。例えば、表示画面１４８は、液晶表示装置やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）表示装置などにより構成することができる。
　ユーザインターフェース１５０は、例えば、キーボードや、マウス等により構成されている。このユーザインターフェース１５０を介して、ユーザは、コンピューター１０８に各種の指示やデータを入力する。また、ユーザインターフェース１５０をタッチパネルで構成することにより、表示画面１４８と一体化することもできる。
　なお、図３のコンピューター１０８は、処理結果を出力するプリンタ等の任意の出力装置や通信回線（図示せず）を介して接続された任意の出力装置と接続されてもよい。
　〔第１実施形態〕
　本発明の第１実施形態について説明する。
　第１実施形態に係る撮像装置１０４の構成について説明する。図４は、第１実施形態に係る撮像装置１０４の内部構成の一例を示す図である。
　　図４に示すように、第１実施形態に係る撮像装置１０４は、第１レンズ１３０Ａと、第２レンズ１３０Ｂと、光学フィルタ１２と、光電イメージ変換素子１３と、撮像素子１３２と、処理ユニット１３４と、を備えている。第１レンズ１３０Ａおよび第２レンズ１３０Ｂは、それぞれ、単一のレンズまたは複数のレンズから構成されたレンズ群である。
　図４の第１レンズ１３０Ａは、検査対象の太陽電池１１０（太陽電池セル１１０ａ）の励起発光光を光学フィルタ１２上に結像させるレンズである。
　　光学フィルタ１２は、第１レンズ１３０Ａにより結像された励起発光光の波長帯域近傍の光を透過させるフィルタである。例えば、光学フィルタ１２は、シャープカットオフフィルタおよび／またはワイドバンドパスフィルタと呼ばれるフィルタである。シャープカットオフフィルタは、所定波長以下の光を遮断し、所定波長より長い波長の光のみを透過させるフィルタである。ワイドバンドパスフィルタとは、特定の波長帯域の光を透過させるフィルタである。
　　現在、太陽電池１１０の主な材料はシリコン（Ｓｉ）である。このシリコン（Ｓｉ）から作られる太陽電池（以下、「Ｓｉ太陽電池」という）の励起発光光の波長は主に１μｍ（１０００ｎｍ）以上の長波長である。１μｍ以上の長波長に対しては、ＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラの感度はほとんど対応していない。
　　第１実施形態では、上記シャープカットオフフィルタおよび／またはワイドバンドパスフィルタを使用することにより、１μｍ（１０００ｎｍ）以下の波長帯域の光（可視光）を遮断し、Ｓｉ太陽電池の励起発光光の主波長帯域の１μｍ（１０００ｎｍ）以上の近赤外光を透過させる。
　　これにより、通常の明るさの環境下の可視光が遮断され、Ｓｉ太陽電池の励起発光光の波長帯域近傍の近赤外光のみが光学フィルタ１２を通過する。
　　上記シャープカットオフフィルタまたはワイドバンドパスフィルタは、検査対象の太陽電池１１０の種類により決まる遮断すべき光の波長帯域に合わせて選択交換することができる。
　　光電イメージ変換素子１３は、光学フィルタ１２を透過した光を撮像素子１３２で撮像可能な可視光に変換するモジュールである。光電イメージ変換素子１３では、入射光がフォトカソードに当たるとき、入射光はフォトンとして機能し、光電子を放出する。この光電子が電界で加速され、蛍光体を光らせて、可視光となる。例えば、光電イメージ変換素子１３は、Ｎａ２ＫＳｂにより形成されるＳ２０フォトカソードである。
　第２レンズ１３０Ｂは、光電イメージ変換素子１３により変換された可視光を撮像素子１３２の撮像面に結像させるレンズである。第２レンズ１３０Ｂは、撮像素子１３２の外部に設けられてもよいし、撮像素子１３２に組み込まれてもよい。
　　撮像素子１３２は、可視光の波長帯域の画像を撮像するモジュールである。具体的には、撮像素子１３２は、第２レンズ１３０Ｂにより結像された可視光を電気信号に変換し、変換した電気信号を処理ユニット１３４に出力する。処理ユニット１３４は、撮像素子１３２により撮像された画像（変換された電気信号）に基づいて、デジタルデータである画像データを生成し、生成した画像データを記憶装置１０６に格納する。これにより、第２レンズ１３０Ｂにより結像された像から、検査対象の太陽電池１１０の画像が撮像される。例えば、撮像素子１３２は、ＣＭＯＳ撮像素子である。例えば、処理ユニット１３４は、画像処理回路又は画像処理用プロセッサである。処理ユニット１３４は、撮像素子１３２の外部に設けられてもよいし、撮像素子１３２に組み込まれてもよい。
　　第１実施形態に係る太陽電池の欠陥検査処理について説明する。図５は、第１実施形態に係る太陽電池の欠陥検査処理の手順を示すフローチャートである。
　　図５に示すように、最初に、検査対象の太陽電池１１０を所定位置に載置する（Ｓ１００）。例えば、「所定位置」は、載置台１２０の透明板１２６上である。
　　次に、電源装置１０２により、検査対象の太陽電池１１０に順方向の電圧を印加して、検査対象の太陽電池１１０を励起発光させる（Ｓ１０２）。
　　次に、光学フィルタ１２により、励起発光している検査対象の太陽電池１１０の可視光帯域の光を遮断し、励起発光光の波長帯域近傍の近赤外光のみを透過させる（Ｓ１０４）。
　　次に、光電イメージ変換素子１３により、光学フィルタ１２を透過した近赤外光を可視光（すなわち、通常の可視光帯域の画像を撮像する撮像素子１３２で撮像可能な光）に変換する（Ｓ１０６）。
　　次に、撮像素子１３２により、撮像可能な可視光に基づいて検査対象の太陽電池１１０の画像が撮像される。次いで、処理ユニット１３４により、撮像された画像に基づいてデジタルデータである画像データが生成される（Ｓ１０８）。
　　以上のようにして撮像された検査対象の太陽電池１１０の画像は、コンピューター１０８の表示画面１４８から出力される（Ｓ１１０）。なお、この画像は、プリンタ等の任意の出力装置や通信回線を介して接続された装置に出力されてもよい。
　　第１実施形態に係る太陽電池の欠陥検査装置１００によれば、撮像装置１０４が光学フィルタ１２と、光電イメージ変換素子１３と、撮像素子１３２とを備えていることにより、通常の明るさの環境下で検査対象の太陽電池１１０が励起発光している状態で、光学フィルタ１２により可視光を遮断して検査対象の太陽電池１１０の励起発光光の波長帯域近傍の近赤外光を透過させ、次に、光電イメージ変換素子１３によりその近赤外光を可視光に変換し、次に、撮像素子１３２により検査対象の太陽電池１１０の画像を撮像し、次に、処理ユニット１３４により画像データを生成する。
　　これにより、従来では、周囲光（すなわち、周囲の可視光）を遮断するために暗室を必要としていたのに対して、第１実施形態によれば、暗室を省略することができる。図１から分かるように、大きな暗室が無いため、検査対象の太陽電池１１０や撮像装置１０４の位置関係を自由に設定でき、高効率でコンパクトな太陽電池の欠陥検査装置１００を得ることができる。
　　また、近赤外光を可視光に変換して検査対象の太陽電池１１０の画像を撮像するため、近赤外光を撮像する高価なＩｎＧａＡｓ等のセンサを使用する必要がなく、可視光に感度があるＣＭＯＳ等を撮影素子１３２として使用することができ、廉価で信頼性が高い太陽電池の欠陥検査装置１００を得ることができる。
　　次に、第１実施形態の第１変形例について説明する。第１実施形態の第１変形例は、撮像前の一定時間から検査対象の太陽電池１１０に電圧を印加し、撮像後に、印加した電圧を遮断する例である。
　　図６は、第１実施形態の第１変形例に係る欠陥検査処理のブロックフロー図である。
　　図６に示すように、第１実施形態の第１変形例に係る太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、図３の構成に加えて、タイミング制御ブロック１６と、画像取込インターフェース１８と、を備えている。
　　なお、タイミング制御ブロック１６は、ハードウェア（例えば、同期回路）により実現されてもよいし、プログラムを実行するＣＰＵ１４０により実現されてもよい。つまり、コンピューター１０８がソフトウェアによってタイミング制御ブロック１６を実現してもよい。以下、理解容易のためにタイミング制御ブロック１６を用いて説明する。
　図６の画像取込インターフェース１８は、処理ユニット１３４により生成された画像データを取り込むインターフェースである。
　図６のタイミング制御ブロック１６の動作について説明する。
　　タイミング制御ブロック１６は、撮像装置１０４による撮像の所定時間前に電源装置１０２を制御して検査対象の太陽電池１１０に順方向の電圧を印加する。また、タイミング制御ブロック１６は、検査対象の太陽電池１１０が十分に励起発光する所定のタイミング（すなわち、検査対象の太陽電池１１０に電圧を印加してから所定時間が経過した時）に合わせて、撮像指令を出して検査対象の太陽電池１１０の画像を撮像するように撮像素子１３２を制御する。
　　第１実施形態の第１変形例に係る欠陥検査装置１００およびその欠陥検査方法によれば、検査対象の太陽電池１１０に順方向の電圧を印加するのは、撮像の所定時間前から撮像時（検査対象の太陽電池１１０に電圧を印加してから所定時間が経過した時）までで足りる。
　　このため、長時間にわたって検査対象の太陽電池１１０に電圧を印加することなく、発熱によって検査対象の太陽電池１１０の画像が変化することを防止し、欠陥の検出率の低下を防止することができる。
　　また、短時間に電圧を印加するため、検査対象の太陽電池１１０に強い励起発光光を発生させる大きい電流を流すことができ、欠陥等の情報を持つ画像をより低ノイズで生成することができる。
　　次に、第１実施形態の第２変形例について説明する。第１実施形態の第２変形例は、近赤外光の外光による外乱を除去する例である。第１実施形態の第２変形例に係る欠陥検査装置１００の構成は、第１実施形態の第１変形例と同様である（図６を参照）。
　　図７は、第１実施形態の第２変形例に係る太陽電池の欠陥検査処理のタイミングチャートである。
　　図７において縦軸は処理や動作の種類を示し、横軸は時間の経過を示している。
　　図７に示すように、第１実施形態の第２変形例では、励起発光していない状態の検査対象の太陽電池１１０の画像（以下、「第１画像」という）を撮像する段階（図７の背景光撮像ａ）と、励起発光している状態の検査対象の太陽電池１１０の画像（以下、「第２画像」という）を撮像する段階（図７の発光光撮像ｂ）とが設けられている。
　　すなわち、検査対象の太陽電池１１０を載置してから、最初に、第１画像が撮像され（図７の背景光撮像）、撮像した第１画像に基づいて画像データが生成され、生成された第１画像に関する第１画像データが補助記憶装置１４６に格納される。続いて、検査対象の太陽電池１１０に電圧が印加され（図７の電圧印加）、第２画像が撮像され（図７の発光光撮像）、撮像された第２画像に基づいて画像データが生成され、生成された第２画像に関する第２画像データが補助記憶装置１４６に格納される。
　　次に、検査対象の太陽電池１１０に印加していた電圧が遮断される（図７の電圧遮断）。
　　次に、コンピューター１０８は、補助記憶装置１４６から上記第１画像に関する第１画像データおよび第２画像に関する第２画像データを取り出し、励起発光している状態の画像（第２画像）の各画素の明るさと励起発光していない状態の画像（第１画像）の各画素の明るさとの差分を画素ごとに検出することにより、外光（バックグランド光）を除去した検査対象の太陽電池１１０の励起発光している状態の画像を生成し、生成した画像を出力する（図７の画像処理）。例えば、出力される画像は、モニタ画像として表示画面１４８に表示される。
　　第１実施形態によれば、外光（バックグランド光）の中の近赤外光を除去し、真に励起発光している状態の検査対象の太陽電池１１０の画像を生成することができる。
　　すなわち、光学フィルタ１２は可視光帯域の光を遮断し、太陽電池１１０の励起発光光の波長帯域の近赤外光を透過させる。つまり、撮像時のバックグランド光の中の近赤外光も検査対象の太陽電池１１０の画像に写り込まれる。
　　第１実施形態によれば、光学フィルタ１２を通過する外光（バックグランド光）としての近赤外光を除去することができるため、検査対象の太陽電池１１０の励起発光光のみを抽出することができ、欠陥等の情報を含んだ画像が得られる。
　　図８（ａ）は、光電イメージ変換素子１３を用いないで撮像した太陽電池１１０の画像を示している。図８（ｂ）は、励起発光光を撮像可能光化した検査対象の太陽電池１１０の画像を示している。図８（ａ），（ｂ）の比較から明らかなように、第１実施形態によれば、暗室を用いることなく、欠陥を鮮明に映し出す太陽電池の欠陥検査装置１００およびその欠陥検査方法を得ることができる。
　〔第２実施形態〕
　本発明の第２実施形態について説明する。なお、上述の実施形態と同様の内容についての説明は省略する。
　第２実施形態に係る撮像装置１０４の構成について説明する。図９は、第２実施形態に係る撮像装置１０４の内部構成の一例を示す図である。
　　図９に示すように、第２実施形態に係る撮像装置１０４は、レンズ１３０と、撮像素子１３２と、処理ユニット１３４と、外光軽減カバー１３６と、を備えている。
　レンズ１３０は、検査対象の太陽電池１１０（太陽電池セル１１０ａ）の励起発光光を撮像素子１３２に結像させるレンズである。
　撮像素子１３２は、レンズ１３０により結像された励起発光光から、検査対象の太陽電池１１０の画像を撮像するモジュールである。具体的には、撮像素子１３２は、レンズ１３０により結像された画像の光を電気信号に変換し、変換した電気信号を処理ユニット１３４に出力する。例えば、撮像素子１３２は、ＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサ等の二次元に配列された光電変換素子により構成することができる。
　処理ユニット１３４は、撮像素子１３２により撮像された画像（電気信号）に基づいて、デジタルデータである画像データを生成し、生成した画像データを記憶装置１０６に格納するモジュールである。
　　外光軽減カバー１３６は、レンズ１３０や撮像素子１３２の周囲を包囲し、この撮像装置１０４の内部に、側方からの外光が侵入するのを防ぐためのものである。この外光軽減カバー１３６は、上方が開放されているため、太陽電池セル１１０ａの励起発光光以外の外部からの光をすべて遮断するものではないが、少なくとも、側方からの外光は遮断される。このため、太陽電池セル１１０ａの欠陥検査を行う上で不要な外乱となる外光を、ある程度、軽減することができる。
　　第２実施形態に係る太陽電池の欠陥検査処理について説明する。図１０～図１２は、第２実施形態に係る太陽電池の欠陥検査処理の手順を示すフローチャートである。
　　第２実施形態に係る欠陥検査処理は、図１０～図１２の順に実行される。これら図１０～図１２の欠陥検査処理は、ＲＯＭ１４４または補助記憶装置１４６に格納されている欠陥検査処理プログラムをコンピューター１０８のＣＰＵ１４０が読み込んで実行することにより、実現される処理である。また、この欠陥検査処理は、ユーザがユーザインターフェース１５０を操作して、コンピューター１０８に起動指示を入力することにより、実現される処理である。
　　図１０に示すように、この欠陥検査処理が開始すると、まず、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、ユーザに、検査対象の太陽電池１１０の搬送と位置決めをするように指示をする（Ｓ２００）。この指示は、例えば、コンピューター１０８の表示画面１４８に表示される。そして、ユーザは、載置台１２０の透明板１２６上に太陽電池１１０を搬送し、その位置決めを行う。この搬送と位置決めは、ユーザが手作業で行っても良いし、コンベア等を用いて自動化されていてもよい。搬送と位置決めが完了した場合、ユーザは、コンピューター１０８のユーザインターフェース１５０から、完了確認をコンピューター１０８に入力する。
　　次に、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、ユーザに対して、検査対象の太陽電池１１０に、プローブ（図示省略）を接続するように指示をする（Ｓ２０２）。この指示は、例えば、コンピューター１０８の表示画面１４８に表示される。そして、ユーザは、電源ライン１１２の先端側に設けられているプローブを、太陽電池１１０に接続して、検査対象の太陽電池１１０の順方向に電流が流れるようにする。プローブの接続が完了した場合、ユーザは、コンピューター１０８のユーザインターフェース１５０から、完了確認をコンピューター１０８に入力する。
　　次に、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、ユーザに対して、撮像装置１０４の位置決めを行うように指示をする（Ｓ２０４）。この指示は、例えば、コンピューター１０８の表示画面１４８に表示される。本実施形態の太陽電池セル１１０の例においては、４枚の太陽電池セル１１０ａが直列に接続されているので、ユーザは、まずは、そのうちの１枚目の太陽電池セル１１０ａの位置に、撮像装置１０４を移動し、位置決めを行う。この位置決めは、ガイドレール１２２上で撮像装置１０４を水平方向に移動させることにより行う。この撮像装置１０４の位置決めは、例えば、ユーザが手作業で撮像装置１０４を移動させることにより行うようにしてもよいし、或いは、ガイドレール１２２上を撮像装置１０４が走行する機能を有する場合には、この走行機能を用いて、ガイドレール上の撮像装置１０４を移動させるようにしてもよい。撮像装置１０４の移動が完了した場合、ユーザは、コンピューター１０８のユーザインターフェース１５０から、完了確認をコンピューター１０８に入力する。
　　次に、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、撮像装置１０４により、励起発光していない状態の太陽電池セル１１０ａの画像（第１画像）を撮像するように指示をする（Ｓ２０６）。この指示は、例えば、コンピューター１０８の表示画面１４８に表示される。ユーザは、この指示に基づいて、撮像装置１０４を操作して、太陽電池セル１１０ａの第１画像を撮像する。この撮像した第１画像に関する第１画像データは、記憶装置１０６に格納される。この撮像装置１０４による撮像が完了した場合、ユーザは、コンピューター１０８のユーザインターフェース１５０から、完了確認をコンピューター１０８に入力する。
　　次に、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、太陽電池１１０に電圧を印加する（Ｓ２０８）。具体的には、コンピューター１０８からの供給指示が電源装置１０２に入力され、この供給指示に基づいて、電源装置１０２から、検査対象の太陽電池１１０の順方向に電流が流れて、太陽電池セル１１０ａが励起発光する。
　　次に、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、ユーザに対して、撮像装置１０４により、励起発光をしている状態の太陽電池セル１１０ａの画像（第２画像）を撮像するように指示をする（Ｓ２１０）。この指示は、例えば、コンピューター１０８の表示画面１４８に表示される。ユーザは、この指示に基づいて、撮像装置１０４を操作して、太陽電池セル１１０ａの第２画像を撮像する。この撮像した第２画像に関する第２画像データも、記憶装置１０６に格納される。この撮像装置１０４による撮像が完了した場合、ユーザは、コンピューター１０８のユーザインターフェース１５０から、完了確認をコンピューター１０８に入力する。この完了確認が入力された場合には、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、電源装置１０２に停止指示を出力し、太陽電池１１０への電圧の印加を停止する。
　　次に、太陽電池の欠陥検査装置１００は、差分画像の生成を行う（Ｓ２１２）。すなわち、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、記憶装置１０６にアクセスし、Ｓ２０６で撮像した励起発光していない状態の太陽電池セル１１０ａの第１画像に関する第１画像データと、Ｓ２１０で撮像した励起発光している状態の太陽電池セル１１０ａの第２画像に関する第２画像データとを取得し、２つの画像（第１及び第２画像）の差分をとった差分画像を生成する。撮像装置１０４は可視光と近赤外線の光の双方を撮像しているため、励起発光している状態の太陽電池セル１１０ａの第１画像と励起発光していない状態の太陽電池セル１１０ａの第２画像との差分をとることにより、太陽電池セル１１０ａの励起発光で生成された近赤外線の光から構成された差分画像を取得することができる。
　　次に、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、Ｓ２１２で生成した差分画像を表示する（Ｓ２１４）。具体的には、コンピューター１０８の表示画面１４８に、生成された差分画像を表示する。
　　次に、図１１に示すように、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、Ｓ２１２で生成された差分画像に、ハイパスフィルタ処理を施す（Ｓ２２０）。このハイパスフィルタ処理は、空間周波数フィルタリング処理の一種で、画像の高周波数成分を通過させ、低周波数成分を除去するためのソフトウェアによる画像処理であり、一般的には、画像のエッジや輝度変化の大きな部分を強調するために用いられるノイズ除去処理である。第２実施形態においては、このソフトウェアによる画像処理を施すことにより、差分画像から、暗くて明るさ（輝度）の変化の無い、太陽電池セル１１０ａの外側にある背景部分が削除される。
　　図１３は、Ｓ２１２で生成された差分画像のヒストグラムの一例を示す図である。この図１３におけるヒストグラムでは、その横軸が明るさ（輝度）であり、その縦軸が画素数を表している。また、この図１３のヒストグラムにおいては、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のそれぞれの明るさ（輝度）のＲＧＢヒストグラムと、これらの合成の明るさ（輝度）のヒストグラムとを示している。明るさ（輝度）は、例えば、最も暗い輝度値０から最も明るい輝度値２５５の２５６階調で表現されている。
　　この図１３のヒストグラムにおいて、横軸の明るさ（輝度）の中央付近に現れているピークが励起発光で生成された近赤外線の光の画像を構成する画素の集まりであり、横軸の明るさ（輝度）の左側に現れているピークが太陽電池セル１１０ａの外側の暗い背景部分の画像を構成する画素の集まりである。Ｓ２２０でハイパスフィルタ処理を施すことにより、差分画像から、暗くて明るさ（輝度）の変化の無い、太陽電池セル１１０ａの外側にある背景部分が削除されるので、結果的には、ヒストグラムの左側に現れている暗い背景部分の画素の集まりが、削除されることとなる。
　　次に、図１１に示すように、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、ハイパスフィルタ処理を施した差分画像に、ヒストグラム平坦化処理を施す（Ｓ２２２）。このヒストグラム平坦化処理は、画像のヒストグラムを平坦にするソフトウェアによる画像処理であり、一般的には、画像のコントラストを強調するために用いられるコントラスト強調処理である。第２実施形態においても、Ｓ２２０で得られたハイパスフィルタ処理を施した差分画像のコントラストを強調するために行われる。
　　図１４は、図１３のヒストグラムから背景部分の画像を除去した後に、Ｓ２２２のヒストグラム平坦化処理を施した後のヒストグラムの一例を示す図である。画像にヒストグラム平坦化処理を施すと、各明るさ（輝度）に対する画素数が分散されて、画素数の分布が全体的に均一化される。このため、図１３のヒストグラムでは、明るさ（輝度）の中央付近に現れていた画素のピークが、図１４のヒストグラムでは、広い範囲に分散されて、平坦化されている。このため、差分画像における明るさ（輝度）の差が大きくなり、コントラストが強調されることとなる。なお、ヒストグラム平坦化処理の特性として、図１３のヒストグラムに存在する画素数と、図１４のヒストグラムに存在する画素数は、同じになる。
　　次に、図１１に示すように、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、Ｓ２２２でヒストグラム平坦化処理を施した差分画像に、移動平均によるＲＧＢ平滑化処理を施す（Ｓ２２４）。このＲＧＢ平滑化処理は、各画素毎に、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のそれぞれの明るさ（輝度）について、移動平均を算出して、画像をぼかすソフトウェアによる画像処理であり、一般的には、ノイズを除去するために用いられるノイズ除去処理である。第２実施形態においては、例えば、各画素毎に、５×５画素の移動平均を算出することにより、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のそれぞれの明るさ（輝度）について、平滑化を行う。
　　次に、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、Ｓ２２４で移動平均によるＲＧＢ平滑化処理を施した差分画像に、メディアンフィルタ処理を施す（Ｓ２２６）。このメディアンフィルタ処理も、画像のノイズを除去するために行われるソフトウェアによる画像処理である。第２実施形態においては、例えば、３×３画素の明るさ（輝度）を、その輝度値の大きさ順に並べ、中央値である５番目の明るさ（輝度）を、その３×３画素の中央にある画素の輝度値とする。この処理を、すべての画素を対象に、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のそれぞれの明るさ（輝度）について行うのである。
　　次に、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、Ｓ２２６でメディアンフィルタ処理を施した差分画像を、モニタ画像として、表示画面１４８に表示する（Ｓ２２８）。この表示画面１４８に表示されたモニタ画像は、撮像した太陽電池セル１１０ａに欠陥がある場合には、その欠陥が強調された画像になっており、ユーザが視覚的に欠陥の有無の判断をしやすい画像になっている。すなわち、太陽電池セル１１０ａの励起発光により放出された近赤外線の光による画像が撮像され、且つ、この近赤外線の光の画像のコントラストが強調され、ノイズが除去されることにより生成されたモニタ画像が、表示画面１４８に表示される。
　　次に、図１２に示すように、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、モニタ画像における暗部の面積を算出する（Ｓ２４０）。具体的には、コンピューター１０８は、モニタ画像の各画素の明るさ（輝度）が、所定値より小さい画素数をカウントする。このＳ２４０においては、ＲＧＢの明るさ（輝度）を合成した明るさ（輝度）に基づいて、その判断を行う。例えば、合成の明るさ（輝度）の値が１００より小さい画素の数、つまり、明るさ（輝度）の値が０から１００の画素の数を、カウントする。そして、（カウントした画素数）×（１画素分の実際の面積）により、撮像した太陽電池セル１１０の暗部の面積を算出する。
　　次に、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、Ｓ２４０で算出した暗部の面積が、第１閾値より大きいかどうかを判断する（Ｓ２４２）。例えば、太陽電池セル１１０ａの全体面積が１ｍ２であり、その全体面積の１％よりも大きな面積が暗部である場合に、その太陽電池セル１１０ａを不良品と判断することとすると、第１閾値は０．０１ｍ２となる。このため、Ｓ２４２では、Ｓ２４０で算出した暗部の面積が０．０１ｍ２より大きいかどうかを判断する。
　　暗部の面積が第１閾値より大きくない場合（Ｓ２４２：ＮＯ）、すなわち、暗部の面積が第１閾値以下の場合には、撮像した太陽電池セル１１０ａは良品であると判定し（Ｓ２４４）、その判定結果を、記憶装置１０６に格納する（Ｓ２４６）。
　　一方、Ｓ２４２において、暗部の面積が第１閾値より大きいと判断した場合（Ｓ２４２：ＹＥＳ）には、モニタ画像にある臨界部の面積を算出する（Ｓ２４８）。ここで、臨界部とは、モニタ画像において、暗部であると判定された部分の中でも、明るさ（輝度）が相対的に明るい部分を指している。例えば、第２実施形態においては、明るさ（輝度）の値が８０から１００の間にある部分を臨界部と定義している。したがって、Ｓ２４８では、明るさ（輝度）の値が８０から１００の間にある画素の数をカウントする。そして、（カウントした画素数）×（１画素分の実際の面積）により、撮像した太陽電池セル１１０の臨界部の面積を算出する。
　　臨界部として定義する明るさ（輝度）の範囲は、適宜設定可能であるが、上記のように、暗部として定義する明るさ（輝度）の値の範囲の上位２０％程度の値の範囲に設定すれば、後述するＳ２５２で、利用可能な太陽電池１１０である準良品と判定しても差し支えないと考えられる。
　　次に、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、Ｓ２４８で算出した臨界部の面積が、第２閾値より大きいかどうかを判断する（Ｓ２５０）。ここで、Ｓ２５０の第２閾値は、Ｓ２４２の第１閾値よりも小さく設定されている。第２実施形態においては、例えば、第２閾値は第１閾値の８０％である０．００８ｍ２に設定されている。これは、暗部であると判断された面積のうち、８０％よりも大きい面積が臨界部である場合、比較的、欠陥の程度は軽いと考えられる。このため、第２実施形態においては、８０％を基準値として、撮像した太陽電池セル１１０ａを、準良品と不良品とに峻別することとしているのである。
　　準良品と判定された太陽電池１１０については、例えば、あまり高い性能が要求されない太陽電池１１０として利用することが可能である。また、準良品と判定された太陽電池１１０の中には、単に、その表面に汚れが付着していただけのものも含まれ得る。このような太陽電池１１０については、ユーザがその汚れを除去することにより、良品として利用することが可能になる。
　　このＳ２５０において、臨界部の面積が第２閾値より大きいと判断した場合（Ｓ２５０：ＹＥＳ）には、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、撮像した太陽電池セル１１０ａを準良品と判定し（Ｓ２５２）、その判定結果を、記憶装置１０６に格納する（Ｓ２４６）。
　　一方、Ｓ２５０において、臨界部の面積が第２閾値より大きくないと判断した場合（Ｓ２５０：ＮＯ）、つまり、臨界部の面積が第２閾値以下であった場合には、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、撮像した太陽電池セル１１０ａを不良品と判定し（Ｓ２５４）、その判定結果を、記憶装置１０６に格納する（Ｓ２４６）。
　　このＳ２４６の後、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、次の検査対象の太陽電池セル１１０ａがあるかどうかを判断する（Ｓ２５６）。例えば、本実施形態においては、太陽電池１１０は４枚の太陽電池セル１１０ａで構成されているので、４枚目の太陽電池セル１１０ａの検査が完了したかどうかを判断する。この太陽電池セル１１０ａの枚数は、予め、ユーザが、コンピューター１０８に設定しておくと、コンピューター１０８は撮像枚数をカウントすることにより、自動的に判断できるようになる。或いは、コンピューター１０８が、表示画面１４８に、ユーザに対して、次の検査対象の太陽電池セル１１０ａがあるかどうかを入力するように指示する指示画面を表示し、ユーザからの指示入力の結果に基づいて、次の検査対象の太陽電池セル１１０ａがあるかどうかを判断するようにしてもよい。
　　太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、次の検査対象の太陽電池セル１１０ａがない場合（Ｓ２５６：ＮＯ）には、第２実施形態に係る欠陥検査処理を終了する。一方、次の検査対象の太陽電池セル１１０ａがある場合（Ｓ２５６：ＹＥＳ）には、上述したＳ２０４に戻り、次の検査対象の太陽電池セル１１０ａに対する、撮像装置１０４の位置決めを行うようにユーザに指示をし（Ｓ２０４）、上述したＳ２０６以降の処理を繰り返す。
　　以上のように、第２実施形態に係る太陽電池の欠陥検査装置１００（図９を参照）によれば、差分画像にソフトウェアによる画像処理を施して、欠陥領域を強調したモニタ画像を生成することとしたので、第１実施形態に係る撮像装置１０４（図４を参照）に必要であった光学フィルタ１２と光電イメージ変換素子１３とを省くことができる。このため、第１実施形態に比べて、撮像装置１０４の小型化を図ることができる。また、第１実施形態に比べて、撮像装置１０４を構成する部品点数を削減することができるとともに、これによる、製造コストの低減も図ることができる。
　　さらに、第２実施形態に係る太陽電池の欠陥検査装置１００によれば、得られたモニタ画像における明るさ（輝度）が第１所定値（例えば、１００）よりも小さい部分の面積を、欠陥部分の面積として算出し、Ｓ２４２において、この欠陥部分の面積が、第１閾値よりも大きい場合には、この太陽電池１１０を不良品であると、コンピューター１０８が一義的に判定するようにした。このため、不良品であるか否かの峻別を容易化することができる。
　　また、Ｓ２４２において、一義的には不良品であると判定された太陽電池１１０であっても、モニタ画像における明るさ（輝度）が、第１所定値（例えば、１００）よりも小さい第２所定値（例えば、８０）と第１所定値（例えば、１００）との間にある臨界部の面積を算出し、Ｓ２５０において、この臨界部の面積が、第１閾値よりも小さい第２閾値よりも大きいと判断した場合には、一義的には不良品と判定した太陽電池を、準良品と判定することとした。このため、準良品と判定された太陽電池１１０を、あまり高い性能が要求されない太陽電池１１０として利用することが可能になる。また、準良品と判定された理由が太陽電池１１０の表面の汚れにある場合には、ユーザがその汚れを除去することにより、準良品と判定された太陽電池１１０を良品として利用することが可能になる。
　　なお、第２実施形態に係る欠陥検査処理におけるハイパスフィルタ処理、移動平均によるＲＧＢ平滑化処理、およびメディアンフィルタ処理は、差分画像からノイズを除去するノイズ除去処理の一例であり、他の処理を用いて、ノイズを除去するようにしてもよい。同様に、上述した第２実施形態に係る欠陥検査処理におけるヒストグラム平坦化処理は、差分画像のコントラストを強調するためのコントラスト強調処理の一例であり、他の処理を用いて、コントラストを強調するようにしてもよい。
　〔第３実施形態〕
　本発明の第３実施形態について説明する。なお、上述の実施形態と同様の内容についての説明は省略する。
　第３実施形態に係る撮像装置１０４の構成は、第２実施形態と同様である（図９を参照）。
　　第３実施形態に係る太陽電池の欠陥検査処理について説明する。図１５は、第３実施形態に係る太陽電池の欠陥検査処理の一部の手順を示すフローチャートである。図１５は、上述した第２実施形態の図１１に対応する図である。
　第３実施形態に係る欠陥検査処理は、図１０、図１５、および図１２の順に実行される。これら図１０、図１５、および図１２の欠陥検査処理は、ＲＯＭ１４４または補助記憶装置１４６に格納されている欠陥検査処理プログラムをコンピューター１０８のＣＰＵ１４０が読み込んで実行することにより、実現される処理である。また、この欠陥検査処理は、ユーザがユーザインターフェース１５０を操作して、コンピューター１０８に起動指示を入力することにより、実現される処理である。
　図１０に示すように、この欠陥検査処理が開始すると、第２実施形態と同様の処理（Ｓ２００～Ｓ２１４）が実行される。
　図１０のＳ２１４が終了すると、図１５に示すように、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、Ｓ２１２で生成された差分画像を処理画像として用いて、フーリエ変換処理を施す（Ｓ３２０）。このフーリエ変換処理は、ある波形成分からその波形に含まれる周波数成分を抜き出すための処理であり、例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ（Fast Fourier Transform））のアルゴリズムを用いて実現することができるソフトウェアによる画像処理である。このフーリエ変換処理により、処理画像を周波数領域のデータとして表現した周波数領域データが得られる。
　次に、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、Ｓ３２０で得られた周波数領域データに対してフィルタリング処理を施すことにより、周期性のある周波数成分を低減する（Ｓ３２２）。このフィルタリング処理も、コンピューター１０８で実行されるソフトウェアによる画像処理である。
　次に、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、Ｓ３２２で周期性のある周波数成分を低減した周波数領域データに対して、ノイズを低減し、連続する暗部を強調するためのフィルタリング処理を施す（Ｓ３２４）。このフィルタリング処理も、コンピューター１０８で実行されるソフトウェアによる画像処理である。
　次に、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、Ｓ３２４でノイズを低減して連続する暗部を強調する処理を行った周波数領域データに対して、フーリエ逆変換処理を施す（Ｓ３２６）。このフーリエ逆変換処理は、周波数領域で表現されているデータを、時間領域で表現された波形データに戻すための処理であり、例えば、高速フーリエ逆変換（ＩＦＦＴ（Inverse Fast Fourier Transform））のアルゴリズムを用いて実現することができるソフトウェアによる画像処理である。このフーリエ逆変換処理により、周波数領域で表現した周波数領域データから、モニタ画像が得られるが、このモニタ画像からは、処理画像における周期性のある画像（ノイズ）成分が除去されていることとなる。
　図１６～図２２は、図１５のフーリエ変換処理（Ｓ３２０）とフィルタリング処理（Ｓ３２２およびＳ３２４）とフーリエ逆変換処理（Ｓ３２６）の処理内容を具体的に説明するための図である。
　図１６は、これらの一連の処理内容を説明するためのサンプル画像である。この図１６のサンプル画像を、ラインＡに沿ってサーチして、その輝度をグラフにして表すと図１７のようになる。この図１７のグラフにおいて、縦軸は輝度を示しており、横軸は時間、つまり図１６のサンプル画像における横方向の位置を示している。この図１７から分かるように、図１６のサンプル画像の縦方向に沿って並列に存在している電極配線が、図１７のグラフにも周期的に現れている。
　この図１７の輝度グラフの波形成分にフーリエ変換処理を施すと、図１８に示すような周波数領域データのグラフが得られる。この図１８のグラフにおいては、縦軸が振幅を示しており、横軸が周波数を示している。この図１８のグラフから分かるように、図１８の周波数領域データのグラフにおいては、図１７の周期性が、周波数成分として抽出され、図１７の周期性に該当する周波数成分の振幅が大きく現れている。
　そこで、図１８のこの大きな振幅の部分の周波数成分をフィルタリング処理で除去することにより、図１９に示すようなグラフに変換する。この図１９に示されている周波数領域で表現した周波数領域データにフーリエ逆変換処理を施すと、図２０に示すように、縦方向に沿って並列に存在していた電極配線が、除去される。
　これら図１７～図１９に関する説明は、図１６のサンプル画像をラインＡに沿ってスキャンした場合の説明であるが、このスキャンをＳ２１２で生成した差分画像である処理画像の全体に対して行い、フーリエ変換処理（Ｓ３２０）を施すと、例えば、図２１に示すような周波数領域データの画像が得られる。この図２１に示す周波数領域データの画像を簡素化すると、図２２に示すようになる。サンプル画像で周期性のあるノイズは、ラインＢで囲ったように、高い振幅で現れる。このため、このラインＢで囲った部分をフィルタリング処理（Ｓ３２２）で除去することにより、処理画像に存在していた電極配線を除去することができるのである。
　具体的なフィルタリング処理（Ｓ３２２）には、種々のものが存在する。例えば、図２１の周波数成分の画像について、パワースペクトルＰＳを取得する。このパワースペクトルＰＳは、ＰＳ＝√（実数×実数＋虚数×虚数）により算出することができる。このパワースペクトルＰＳの大きさを調整し、周波数成分をパワースペクトルＰＳで割り算することにより、周期的な変動を除去した周波数領域データの画像を得ることができる。
　このＳ３２２の後、Ｓ３２４では、ノイズを低減して、連続する暗部を強調するためのフィルタリング処理を実行する。第３実施形態においては、高周波成分をノイズとして除去するために、ガウシアンフィルタを生成する。また、エッジを抽出するために、微分フィルタを生成する。そして、ガウシアンフィルタと微分フィルタとを掛けて、新たなフィルタを生成する。この新たに生成したフィルタを、Ｓ３２２で周期的な変動を除去した周波数領域データの画像に掛けることにより、高周波成分を除去して、エッジを抽出することができる。なお、ガウシアンフィルタとは、フィルタリング対象の画素について、画素から近いほど大きな重み付けをし、離れるに従って小さな重み付けをして、これをフィルタリング対象の画素に掛けて算出するフィルタである。この重みの分布が、ガウス分布関数になっている。
　或いは、このようなガウシアンフィルタと微分フィルタとを用いた処理の代わりに、ガウス導関数フィルタを用いた処理を行うようにしてもよい。すなわち、ガウス導関数フィルタを、Ｓ３２２で周期的な変動を除去した周波数領域データの画像に掛けることにより、高周波成分を除去しエッジを抽出することができる。なお、ガウス導関数フィルタは、上記のガウス分布関数を微分したものであり、例えば、第３実施形態においては、ガウス分布を水平方向に微分することにより得ることとしている。
　このようなソフトウェアによる画像処理を処理画像（差分画像）に施した後、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、Ｓ３２６で生成したモニタ画像を、表示画面１４８に表示する（Ｓ３２８）。この表示画面１４８に表示されたモニタ画像からは、電極配線等の周期性のある画像成分は除去されており、また、撮像した太陽電池セル１１０ａに欠陥がある場合には、その欠陥が強調された画像になっており、このため、ユーザが視覚的に欠陥の有無の判断をしやすい画像になっている。
　図１５のＳ３２８が終了すると、第２実施形態と同様の処理（図１２のＳ２４０～Ｓ２５６）が実行される。
　以上のように、第３実施形態に係る太陽電池の欠陥検査装置１００によれば、差分画像である処理画像にソフトウェアによる画像処理を施して、周期性のある画像成分を除去し、ノイズを低減し、連続する暗部を強調したモニタ画像を生成することとしたので、第１実施形態に係る撮像装置１０４（図４を参照）に必要であった光学フィルタ１２と光電イメージ変換素子１３とを省くことができる。このため、第１実施形態に比べて、撮像装置１０４の小型化を図ることができる。また、第１実施形態に比べて、撮像装置１０４を構成する部品点数を削減することができるとともに、これによる、製造コストの低減も図ることができる。
　さらに、第３実施形態に係る太陽電池の欠陥検査装置１００によれば、得られたモニタ画像における明るさ（輝度）が第１所定値（例えば、１００）よりも小さい部分の面積を、欠陥部分の面積として算出し、Ｓ２４２において、この欠陥部分の面積が、第１閾値よりも大きいと判断した場合には、この太陽電池１１０を不良品であると、コンピューター１０８が一義的に判定するようにした。このため、不良品であるのか、良品であるのかの峻別を、容易化することができる。
　また、Ｓ２４２において、一義的には不良品であると判定された太陽電池１１０であっても、モニタ画像における明るさ（輝度）が、第１所定値（例えば、１００）よりも小さい第２所定値（例えば、８０）から、第１所定値（例えば、１００）の間にある臨界部の面積を算出し、Ｓ２５０において、この臨界部の面積が、第１閾値よりも小さい第２閾値よりも大きいと判断した場合には、一義的には不良品と判定した太陽電池を、準良品と判定することとした。このため、準良品と判定された太陽電池１１０を、あまり高い性能が要求されない太陽電池１１０として利用することが可能になる。また、準良品と判定された理由が太陽電池１１０の表面の汚れにある場合には、ユーザがその汚れを除去することにより、準良品と判定された太陽電池１１０を良品として利用することが可能になる。
　〔第４実施形態〕
　本発明の第４実施形態について説明する。なお、上述の実施形態と同様の内容についての説明は省略する。
　　上述した第３実施形態においては、励起発光していない状態の太陽電池セル１１０ａの第１画像に関する第１画像データと、励起発光している状態の太陽電池セル１１０ａの第２画像に関する第２画像データとの差分をとった差分画像を処理画像として用いて、Ｓ３２０～Ｓ３２８のソフトウェアによる画像処理を行うこととしたが、第４実施形態では、差分画像を用いずに、励起発光している状態の太陽電池セル１１０ａの画像をそのまま処理画像として用いて、Ｓ３２０以降の処理を行うようにしてもよい。
　第４実施形態に係る撮像装置１０４の構成は、第２および第３実施形態と同様である（図９を参照）。
　　第４実施形態に係る太陽電池の欠陥検査処理について説明する。図２３は、第４実施形態に係る太陽電池の欠陥検査処理の一部の手順を示すフローチャートである。図２３は、上述した第２実施形態の図１０に対応する図である。
　図２３に示すように、最初に、第２実施形態と同様の処理（Ｓ２００～Ｓ２０４）が実行される。
　Ｓ２０４でユーザが撮像装置の位置決めを終えた後、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、太陽電池１１０に電圧を印加する（Ｓ２０８）。具体的には、コンピューター１０８からの供給指示が電源装置１０２に入力され、この供給指示に基づいて、電源装置１０２から、検査対象の太陽電池１１０に順方向の電圧が印加される。それにより、検査対象の太陽電池１１０の順方向に電流が流れて、太陽電池セル１１０ａが励起発光する。
　　次に、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、ユーザに対して、撮像装置１０４により、励起発光をしている状態の太陽電池セル１１０ａの画像を撮像するように指示をする（Ｓ２１０）。この指示は、例えば、コンピューター１０８の表示画面１４８に表示される。ユーザは、この指示に基づいて、撮像装置１０４を操作して、励起発光している状態の太陽電池セル１１０ａの画像を撮像する。この撮像した画像に関する画像データは、記憶装置１０６に格納される。この撮像装置１０４による撮像が完了した場合、ユーザは、コンピューター１０８のユーザインターフェース１５０から、完了確認をコンピューター１０８に入力する。この完了確認が入力された場合には、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、電源装置１０２に停止指示を出力し、太陽電池１１０への電源の供給を停止する。
　　次に、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、記憶装置１０６にアクセスし、Ｓ２１０で撮像した励起発光している状態の太陽電池セル１１０ａの画像に関する画像データを取得し、その画像を処理画像として、コンピューター１０８の表示画面１４８に表示する（Ｓ２１２）。また、第４実施形態においては、この処理画像に基づいて、上述した第３実施形態の図１５のＳ３２０以降の処理を行う。
　　以上のように、第４実施形態に係る太陽電池の欠陥検査装置１００によれば、Ｓ２１０で撮像した励起発光している状態の太陽電池セル１１０ａの画像を、そのまま処理画像として用いて、Ｓ３２０以降の処理を行うこととしたので、処理画像を取得する際におけるユーザの撮像回数を１回にすることができる。このため、処理画像を取得する際のユーザの作業を軽減することができ、また、作業に要する時間の短縮を図ることができる。
　また、上述した第３および第４実施形態における欠陥検査処理のＳ３２２におけるパワースペクトルＰＳを用いた処理は、処理画像を周波数領域のデータとして表現した周波数領域データから、周期性のある周波数成分を低減するための処理の一例であり、これとは別の他の処理を用いて、周期性のある周波数成分を低減するようにしてもよい。
　また、第３および第４実施形態のＳ３２４における、ガウシアンフィルタと微分フィルタとを用いた処理や、ガウス導関数フィルタを用いた処理は、省略することも可能である。すなわち、上述した図１５に対応する図２４に示すように、Ｓ３２２で周波数領域データの画像から周期性のある周波数成分を低減するだけで、Ｓ３２６のフーリエ逆変換を実行するようにしてもよい。これは、例えば、得られた処理画像にノイズ成分が少なく、Ｓ３２４におけるノイズを低減して連続する暗部を強調するための処理が不要となるような場合に有効である。
　〔第５実施形態〕
　本発明の第５実施形態について説明する。なお、上述の実施形態と同様の内容についての説明は省略する。
　第５実施形態に係る撮像装置１０４の構成は、第２～第４実施形態と同様である（図９を参照）。
　第５実施形態に係る太陽電池の欠陥検査処理について説明する。図２５は、第５実施形態に係る太陽電池の欠陥検査処理の一部の手順を示すフローチャートである。図２５は、上述した第４実施形態の図２４に対応するフローチャートである。図２６は、図１０のＳ２１０で撮像した励起発光している状態の太陽電池セル１１０ａの画像である。図２７～図３０は、図２５のＳ３２０，Ｓ５２１～Ｓ５２３により得られる周波数領域データの画像である。図３１および図３２は、図２５のＳ５２５、Ｓ５２６により得られる第１フィルタＦ１および第２フィルタＦ２の概略図である。図３３は、図２５のＳ５２７を説明するための概略図である。図３４は、図２５のＳ５２７により得られる周波数領域データの画像である。図３５は、図２５のＳ３２６により得られる太陽電池セル１１０ａの画像である。
　第５実施形態に係る欠陥検査処理は、図１０、図２５、図１２の順に実行される。これら図１０、図２５、図１２の欠陥検査処理は、ＲＯＭ１４４または補助記憶装置１４６に格納されている欠陥検査処理プログラムをコンピューター１０８のＣＰＵ１４０が読み込んで実行することにより、実現される処理である。また、この欠陥検査処理は、ユーザがユーザインターフェース１５０を操作して、コンピューター１０８に起動指示を入力することにより、実現される処理である。
　　図１０に示すように、この欠陥検査処理が開始すると、第２実施形態と同様の処理（Ｓ２００～Ｓ２１４）が実行される。これにより、図２６の励起発光している状態の太陽電池セル１１０ａの画像が得られる。図２６の太陽電池セル１１０ａの画像には、太陽電池セル１１０ａの表面にＸ方向に一定間隔で配置された部材であるＹ方向に伸びるフィンガー電極が映り込んでいる。このフィンガー電極が映り込むことにより、クラックの検出が困難になる。以下、図２６の太陽電池セル１１０ａの画像に映りこんだフィンガー電極を除去するための処理について説明する。
　図１０のＳ２１４が終了すると、図２５のフーリエ変換（Ｓ３２０）が実行される。フーリエ変換（Ｓ３２０）は、第３実施形態（図１５のフーリエ変換（Ｓ３２０））と同様である。これにより、ＥＬ画像が周波数領域へ展開された図２７の周波数領域データの画像が得られる。図２７では、画像の中心Ｏに対して対称な輝点Ａ１および輝点Ａ２が現れる。この輝点Ａ１，Ａ２がフィンガー電極に対応する成分である。フィンガー電極に対応する成分である輝点Ａ１，Ａ２が図２７の中心Ｏに対して対称になるのは、フィンガー電極が図２６のＸ方向に一定間隔で配置されているためである。中心Ｏから輝点Ａ１，Ａ２までの距離は、空間周波数によって決まる。なお、バスバー電極は図２６のＹ方向に一定間隔で配置されているが、バスバー電極の輝点は、図２７の中心Ｏに対して対称にならない。また、本実施形態では、バスバー電極は、１つの太陽電池セル１１０ａに３本しか配置されていないため、周期性はない。
　このように、フィンガー電極の成分は、図２７の中心Ｏに対して対称に現れるため、線ＹＹに対して左半分の画像または右半分の画像の一方から抽出可能である。そこで、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、図２７の画像の線ＹＹに対して左半分の画像を抽出する（Ｓ５２１）。これにより、図２８の画像が得られる。なお、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、Ｓ３２０で得られた図２７の画像の線ＹＹに対して右半分の画像を抽出してもよい。
　次に、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、Ｓ５２１により得られた図２８の画像の輝点の成分を線ＹＹと平行な方向へ平均化する（Ｓ５２２）。これにより、図２９の画像が得られる。図２９では、図２８の画像において線ＹＹと平行な方向の輝点の数に比例する長さを有し、線ＹＹと平行な線分が現れる。
　次に、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、Ｓ５２２において平均化した画像を２値化する（Ｓ５２３）。これにより、図３０の画像が得られる。図３０では、少なくとも、図２８の輝点Ａ１の成分に対応する線分Ａ１´が残る。
　次に、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、図３０の画像の中で、周期性のある成分が集中している領域の位置を抽出する。具体的には、コンピューター１０８は、Ｓ５２３により得られた図３０の画像を線ＸＸと平行に走査し、図３０の画像において最も長い線分Ａ１´（すなわち、輝点Ａ１の成分）の位置Ｘ´を取得する（Ｓ５２４）。ただし、周期性のあるフィンガー電極は中心から空間周波数で決まる距離だけ離れた位置に現れるので、中心Ｏを通る線ＹＹに沿った線分の位置を取得対象から除くために、コンピューター１０８は、中心Ｏから所定の距離だけ離れた領域（線ＸＰを含む領域）に着目し、中心Ｏから所定の距離以内の領域（ＯＰを含む領域）は無視する。これにより、図２７の画像の中で、周期性のある成分が集中している領域の位置（すなわち、フィンガー電極に対応する輝点Ａ１の位置）が抽出される。
　次に、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、Ｓ５２４において取得した位置Ｘ´を中心として所定のオフセット幅αを持つ第１フィルタＦ１を生成する（Ｓ５２５）。これにより、図３１の第１フィルタＦ１が得られる。オフセット幅αは、固定の値でもよいし、ユーザインターフェース１５０を介してユーザにより与えられる任意の値でもよい。第１フィルタＦ１は、必ずしも一定の幅を有するものに限られるものではなく、任意の形状（例えば、位置Ｘ´を中心として所定の半径を有する円）の第１フィルタＦ１が生成可能である。
　次に、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、Ｓ５２５で生成した図３１の第１フィルタＦ１について中心Ｏに対して対称な第２フィルタＦ２を生成する（Ｓ５２６）。これにより、図３２の第２フィルタＦ２が得られる。
　次いで、太陽電池の欠陥検査装置１００のコンピューター１０８は、Ｓ３２０により得られる図２７の画像に第１フィルタＦ１および第２フィルタＦ２を重ねる。これにより、図３３の画像が得られる。図３３の画像と第１フィルタＦ１および第２フィルタＦ２とが重なった部分（すなわち、位置Ｘ´を中心としてオフセット幅αを持つ領域）の成分が除去される（Ｓ５２７）。これにより、図３４の画像が得られる。
　Ｓ５２７が終了すると、図３４の画像に対して図２５のＳ３２６およびＳ３２８が実行される。Ｓ３２６およびＳ３２８は、第３実施形態（図１５のＳ３２６およびＳ３２８）と同様である。Ｓ３２６により、図３５の画像が得られる。図３５の画像では、フィンガー電極が除去されている。
　従来、周波数領域データの画像からフィンガー電極の成分を除去するためにバンドパスフィルタが使用されていた。しかしながら、バンドパスフィルタでは、一定の周波数帯の成分を全て除去するため、除去不要な周波数成分まで除去される。その結果、太陽電池セル１１０ａの画像が乱れてしまう。
　これに対して、第５実施形態に係る太陽電池の欠陥検査装置１００によれば、周波数領域データの画像から、周期性のある成分の位置を中心としてオフセット幅αを持つ領域を除去する第１フィルタＦ１および第２フィルタＦ２が生成されるので、フィルタリング処理において除去される領域がバンドパスフィルタに比べて小さくなる。その結果、周期性のない成分が除去される割合を最小限に留めることができる。図３５の太陽電池セル１１０ａの画像では、フィンガー電極が完全に除去され、他の部分はほとんど除去されていないので、図２６の太陽電池セル１１０ａの画像に比べて、鮮明な太陽電池セル１１０ａの画像が得られ、クラック等の不良箇所の検出が容易になる。
　また、第５実施形態によれば、Ｓ５２４において、周期性のある成分が集中している領域の位置が抽出される。したがって、太陽電池１１０の種類に応じてフィンガー電極の位置が異なる場合であっても、第５実施形態は適用可能である。
　また、第５実施形態によれば、Ｓ５２１において左半分の画像が抽出され、抽出した画像に基づいて第１フィルタＦ１が生成された後、第１フィルタＦ１から第２フィルタＦ２が生成されるので、フィルタを生成するためのコンピューター１０８の処理量を低減することができる。
　なお、第５実施形態では、図２５の処理が図１０の処理に続いて実行される例について説明したが、図２５の処理は、図２３の処理に続いて実行されてもよい。
　なお、本発明は上述した第１～第５実施形態に限定されず種々に変形可能である。例えば、表示画面１４８に表示したモニタ画像において、臨界部と判断された部分を、赤や黄色などの異なる色で強調表示するようにしてもよい。このように、臨界部分を赤や黄色などの色を付加して表示することにより、欠陥部分のうち、どの程度の面積が、臨界部分であるのかを、ユーザが容易に判断することができるようになる。
　また、上述した第２～第５実施形態では、Ｓ２５２において不良品であると判定した太陽電池１１０の中から、臨界部の面積に応じて、準良品を峻別するようにしたが、この準良品を峻別するための処理は、省くことも可能である。すなわち、Ｓ２４８～Ｓ２５２を省いて、Ｓ２４２で暗部の面積が第１閾値より大きいと判断した場合には、Ｓ２５４で不良品と判定し、その判定結果を記憶装置１０６に格納するようにしてもよい。
　上述した本実施形態によれば、遮光された暗室を備えることなく、通常の明るさの環境の中で太陽電池１１０の発光光で太陽電池１１０の欠陥を検査することができる。その結果、太陽電池の欠陥検査装置１００の全体が大型化することを防止することができる。
　なお、上述した本実施形態では、コンピューター１０８がソフトウェアにより画像処理手段を実現する例について説明したが、画像処理手段は、コンピューター１０８の内部に設けられた画像処理用の半導体集積回路、コンピューター１０８の外部に設けられた画像処理用のプロセッサによるソフトウェア、またはコンピューター１０８の外部に設けられた画像処理用の集積回路の少なくとも１つにより実現されてもよい。
　本発明の実施形態に係る欠陥検査装置１００の少なくとも一部は、ハードウェアで構成しても良いし、ソフトウェアで構成しても良い。ソフトウェアで構成する場合には、欠陥検査装置１００の少なくとも一部の機能を実現するプログラムをフレキシブルディスクやＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピューターに読み込ませて実行させても良い。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でも良い。
　また、本発明の実施形態に係る欠陥検査装置１００の少なくとも一部の機能を実現するプログラムを、インターネット等の通信回線（無線通信も含む）を介して頒布しても良い。さらに、同プログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布しても良い。
　なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化される。また、上述した実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明が形成可能である。例えば、上述した実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

Claims (29)

  1. 　検査対象の太陽電池を励起発光させるべく、前記検査対象の太陽電池に順方向の電圧を印加する電源手段と、
    　前記検査対象の太陽電池の画像を撮像する撮像手段と、
    　前記撮像手段によって撮像された画像を処理する画像処理手段と、
    　前記画像処理手段によって処理された画像を出力する出力手段と、を備え、
    　前記撮像手段は、
    　前記検査対象の太陽電池の励起発光光の波長帯域近傍の光を透過させる光学フィルタと、
    　前記光学フィルタを透過した光を可視光に変換する光電イメージ変換素子と、
    　前記光電イメージ変換素子によって変換された可視光を撮像面に結像させて、前記検査対象の太陽電池の励起発光した状態の画像を撮像する撮像素子と、を備えることを特徴とする太陽電池の欠陥検査装置。
  2. 　前記撮像手段は、前記励起発光している状態の検査対象の太陽電池の第１画像と、励起発光していない状態の検査対象の太陽電池の第２画像とを撮像し、
    　前記画像処理手段は、前記第１画像の明るさと前記第２画像の明るさとの差分を画素ごとに検出することにより、バックグランド光を除去した検査対象の太陽電池の励起発光している状態の画像を生成する、ことを特徴とする請求項１に記載の太陽電池の欠陥検査装置。
  3. 　前記検査対象の太陽電池が十分に励起発光する所定のタイミングに合わせて前記撮像手段に前記検査対象の太陽電池の画像を撮像させるタイミング制御手段をさらに備える、ことを特徴とする請求項１または２に記載の太陽電池の欠陥検査装置。
  4. 　前記画像処理手段及び前記タイミング制御手段の少なくとも１つは、コンピューターにより実現される、ことを特徴と摺る請求項３に記載の太陽電池の欠陥検査装置。
  5. 　前記光学フィルタは、シャープカットオフフィルタおよびワイドバンドパスフィルタの少なくとも１つにより実現される、ことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の太陽電池の欠陥検査装置。
  6. 　検査対象の太陽電池を載置する段階と、
    　前記検査対象の太陽電池を励起発光させるべく、前記検査対象の太陽電池に順方向の電圧を印加する段階と、
    　光学フィルタを用いて、前記検査対象の太陽電池の励起発光光の波長帯域近傍の光を透過させる段階と、
    　光電イメージ変換素子を用いて、前記光学フィルタを透過した光を可視光に変換する段階と、
    　撮像手段を用いて、前記光電イメージ変換素子によって変換された可視光を撮像面に結像させて、前記検査対象の太陽電池の励起発光した状態の画像を撮像する段階と、
    　前記撮像手段によって撮像された画像を表示する段階と、を備えることを特徴とする太陽電池の欠陥検査方法。
  7. 　前記撮像手段を用いて、前記励起発光している状態の検査対象の太陽電池の第１画像と、励起発光していない状態の検査対象の太陽電池の第２画像とを撮像する段階と、
    　前記第１画像の明るさと前記第２画像の明るさとの差分を画素ごとに検出することにより、バックグランド光を除去した検査対象の太陽電池の励起発光している状態の画像を生成する段階と、を備えることを特徴とする請求項６に記載の太陽電池の欠陥検査方法。
  8. 　前記検査対象の太陽電池が十分に励起発光する所定のタイミングに合わせて前記撮像手段に前記検査対象の太陽電池の画像を撮像させる段階をさらに備える、ことを特徴とする請求項６または７に記載の太陽電池の欠陥検査方法。
  9. 　検査対象の太陽電池を励起発光させるべく、前記検査対象の太陽電池に順方向の電圧を印加する電源手段と、
    　前記検査対象の太陽電池の画像を撮像する撮像手段と、
    　前記撮像手段によって撮像された画像を処理する画像処理手段と、
    　前記画像処理手段によって処理された画像を出力する出力手段と、を備え、
    　前記画像処理手段は、励起発光していない状態の太陽電池の第１画像と励起発光している状態の太陽電池の第２画像との差分をとることにより差分画像を生成し、生成した差分画像を処理することにより、励起発光しない欠陥部分を強調したモニタ画像を生成することを特徴とする太陽電池の欠陥検査装置。
  10. 　前記画像処理手段は、
    　前記差分画像のノイズを除去するノイズ除去手段と、
    　前記差分画像のコントラストを強調するコントラスト強調手段と、を備える、ことを特徴とする請求項９に記載の太陽電池の欠陥検査装置。
  11. 　前記画像処理手段は、前記モニタ画像における輝度が第１所定値よりも小さい部分の面積を前記欠陥部分の面積として算出し、前記欠陥部分の面積が第１閾値よりも大きい場合に、前記検査対象の太陽電池を不良品であると判定する、ことを特徴とする請求項９または１０に記載の太陽電池の欠陥検査装置。
  12. 　前記画像処理手段は、前記検査対象の太陽電池が不良品と判定された場合に、前記モニタ画像における輝度が前記第１所定値よりも小さい第２所定値と前記第１所定値との間にある臨界部の面積を算出し、前記臨界部の面積が前記第１閾値よりも小さい第２閾値よりも大きい場合に、前記不良品と判定した太陽電池を準良品と判定する、ことを特徴とする請求項１１に記載の太陽電池の欠陥検査装置。
  13. 　前記画像処理手段の判定結果を格納する記憶手段をさらに備える、ことを特徴とする請求項１１または１２に記載の太陽電池の欠陥検査装置。
  14. 　前記出力手段は、前記欠陥部と前記臨界部とをそれぞれ異なる色で出力する、請求項１２に記載の太陽電池の欠陥検査装置。
  15. 　励起発光していない状態の太陽電池の第１画像を取得する段階と、
    　前記検査対象の太陽電池に順方向の電圧を印加することにより、励起発光している状態の太陽電池の第２画像を取得する段階と、
    　前記第１画像と前記第２画像との差分をとることにより差分画像を生成する段階と、
    　前記生成した差分画像を処理することにより、励起発光しない欠陥部分を強調したモニタ画像を生成する段階と、を備えることを特徴とする太陽電池の欠陥検査方法。
  16. 　励起発光していない状態の太陽電池の第１画像を取得する段階と、
    　前記検査対象の太陽電池に順方向の電圧を印加することにより、励起発光している状態の太陽電池の第２画像を取得する段階と、
    　前記第１画像と前記第２画像との差分をとることにより差分画像を生成する段階と、
    前記生成した差分画像を処理することにより、励起発光しない欠陥部分を強調したモニタ画像を生成する段階と、をコンピューターに実行させるためのプログラム。
  17. 　検査対象の太陽電池を励起発光させるべく、前記検査対象の太陽電池に順方向の電圧を印加する電源手段と、
    　前記検査対象の太陽電池の画像を撮像する撮像手段と、
    　前記撮像手段によって撮像された画像を処理する画像処理手段と、
    　前記画像処理手段によって処理された画像を出力する出力手段と、を備え、
    　前記画像処理手段は、
    　励起発光している状態の太陽電池の画像にフーリエ変換処理を施すことにより、前記太陽電池の画像を周波数領域のデータとして表現した第１周波数領域データに変換するフーリエ変換手段と、
    　前記第１周波数領域データに所定のフィルタリング処理を施すことにより、前記第１周波数領域データにおける周期性のある周波数成分が低減された第２周波数領域データを生成するフィルタリング手段と、
    　前記第２周波数領域データにフーリエ逆変換処理を施すことにより、前記モニタ画像を生成するフーリエ逆変換手段と、を備えることを特徴とする太陽電池の欠陥検査装置。
  18. 　前記画像処理手段は、前記第２周波数領域データのノイズを低減し、連続する暗部を強調することにより、第３周波数領域データを生成する強調手段をさらに備え、
    　前記フーリエ逆変換手段は、前記第３周波数領域データにフーリエ逆変換処理を施すことにより、前記モニタ画像を生成する、ことを特徴とする請求項１７に記載の太陽電池の欠陥検査装置。
  19. 　前記画像処理手段は、前記モニタ画像における輝度が第１所定値よりも小さい部分の面積を前記欠陥部分の面積として算出し、前記欠陥部分の面積が第１閾値よりも大きい場合に、前記検査対象の太陽電池を不良品であると判定する、ことを特徴とする請求項１７または１８に記載の太陽電池の欠陥検査装置。
  20. 　前記画像処理手段は、前記検査対象の太陽電池が不良品と判定された場合に、前記モニタ画像における輝度が前記第１所定値よりも小さい第２所定値と前記第１所定値との間にある臨界部の面積を算出し、前記臨界部の面積が前記第１閾値よりも小さい第２閾値よりも大きい場合に、前記不良品と判定した太陽電池を準良品と判定する、ことを特徴とする請求項１９に記載の太陽電池の欠陥検査装置。
  21. 　前記画像処理手段の判定結果を格納する記憶手段をさらに備える、ことを特徴とする請求項１９または２０に記載の太陽電池の欠陥検査装置。
  22. 　前記出力手段は、前記欠陥部と前記臨界部とをそれぞれ異なる色で出力する、ことを特徴とする請求項２０に記載の太陽電池の欠陥検査装置。
  23. 　前記画像処理手段は、
    　励起発光していない状態の太陽電池の第１画像と励起発光している状態の太陽電池の第２画像との差分をとることにより差分画像を生成する差分画像生成手段をさらに備え、
    　前記フーリエ変換手段は、前記差分画像にフーリエ変換処理を施すことにより、前記差分画像を前記第１周波数領域データに変換する、ことを特徴とする請求項１７乃至２２に記載の太陽電池の欠陥検査装置。
  24. 　前記画像処理手段は、
    　励起発光している状態の太陽電池の画像にフーリエ変換処理を施すことにより、前記太陽電池の画像を周波数領域のデータとして表現した第１周波数領域データの画像に変換する変換手段と、
    　前記第１周波数領域データの画像の中で、周期性のある成分が集中している領域の位置を抽出する抽出手段と、
    　前記抽出された位置を中心として所定のオフセット幅を持つ領域内の成分を除去可能なフィルタを生成するフィルタ生成手段と、
    　前記第１周波数領域データに前記フィルタをかけることにより、前記第２周波数領域データを生成する周波数領域データ生成手段と、を備える、ことを特徴とする請求項１７乃至２２のいずれか１項に記載の太陽電池の欠陥検査装置。
  25. 　前記変換手段は、前記差分画像にフーリエ変換処理を施すことにより、前記差分画像を前記第１周波数領域データに変換する、ことを特徴とする請求項２４に記載の太陽電池の欠陥検査装置。
  26. 　前記周波数変換手段により変換された前記第１周波数領域データは、所定の対称軸に対して線対称なデータであり、
    　前記抽出手段は、前記第１周波数領域データから、前記対称軸に対して片側の画像の中で、周期性のある成分が集中している領域の位置を抽出する、ことを特徴とする請求項２４または２５に記載の太陽電池の欠陥検査装置。
  27. 　前記周期性のある成分は、前記太陽電池に一定間隔で配置されたフィンガー電極に対応する、ことを特徴とする請求項２４乃至２６の何れか１項に記載の太陽電池の欠陥検査装置。
  28. 　励起発光している状態の太陽電池の画像にフーリエ変換処理を施すことにより、前記太陽電池の画像を周波数領域のデータとして表現した第１周波数領域データに変換する段階と、
    　前記第１周波数領域データに所定のフィルタリング処理を施すことにより、前記第１周波数領域データにおける周期性のある周波数成分が低減された第２周波数領域データを生成する段階と、
    　前記第２周波数領域データにフーリエ逆変換処理を施すことにより、前記モニタ画像を生成する段階と、を備えることを特徴とする太陽電池の欠陥検査方法。
  29. 　励起発光している状態の太陽電池の画像にフーリエ変換処理を施すことにより、前記太陽電池の画像を周波数領域のデータとして表現した第１周波数領域データに変換する段階と、
    　前記第１周波数領域データに所定のフィルタリング処理を施すことにより、前記第１周波数領域データにおける周期性のある周波数成分が低減された第２周波数領域データを生成する段階と、
    　前記第２周波数領域データにフーリエ逆変換処理を施すことにより、前記モニタ画像を生成する段階と、をコンピューターに実行させるためのプログラム。
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