WO2019198216A1

WO2019198216A1 - データ処理装置、データ処理方法および太陽電池セルの製造方法

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Publication number: WO2019198216A1
Application number: PCT/JP2018/015452
Authority: WO
Inventors: 浩昭森川; 篤郎濱; 雄一朗細川; 智也渡邊; 隼人幸畑; 公一筈見
Original assignee: 三菱電機株式会社
Priority date: 2018-04-12
Filing date: 2018-04-12
Publication date: 2019-10-17
Also published as: TW201944608A; JPWO2019198216A1

Abstract

データ処理装置（１００）は、太陽電池セルの性能の評価によって得られたデータを処理する。データ処理装置（１００）は、評価において用いられる複数のパラメータに含まれるパラメータ同士の関連付けの設定を保持する設定保持部（２１）と、設定保持部（２１）に保持されている設定にしたがって関連付けられたパラメータ同士について、評価のために測定された測定値の統計処理を実行する統計処理部（１５）と、統計処理部（１５）による統計処理の結果を提示する提示部（１３）と、を備える。

Description

データ処理装置、データ処理方法および太陽電池セルの製造方法

　本発明は、太陽電池セルの性能の評価によって得られたデータを処理するデータ処理装置およびデータ処理方法と太陽電池セルの製造方法とに関する。

　太陽電池セルの製造工程には、作製された太陽電池セルの発電に関する性能を評価する工程が含まれる。性能評価の工程では、製品が満たすべき水準とされる性能を太陽電池セルが有しているか否かが判定される。当該水準を満たさない太陽電池セルは、作製された太陽電池セルの中から不良品として選別される。

　特許文献１には、太陽電池セルの構成を等価回路に置き換えて、等価回路の特性を示す各種パラメータを解析することによって太陽電池セルの性能を評価する方法が開示されている。性能評価の工程では、疑似太陽光の照射によって太陽電池セルに発電を行わせて各種パラメータの測定値を求め、求められた測定値に基づいて太陽電池セルの性能が評価される。

特開２００９－１６８５５９号公報

　太陽電池セルの不良は、製造工程におけるさまざまな原因によって生じ得る。太陽電池セルの製造に携わる技術者は、不良品として選別された太陽電池セルを解析して、不良の原因を特定するとともに、特定された原因の解消によって、製品の歩留まりの向上を図り得る。

　従来の技術によるデータ処理では、一定の数量のまとまりであるロットについて、測定値のデータまたは測定値の演算処理によって得られたデータをパラメータごとに集計して、集計されたデータを提示する。太陽電池セルの不良の原因の多くは単独のパラメータについてのデータからは特定が困難である。従来の技術によると、太陽電池セルの性能の評価によって得られたデータに基づいて提示される情報が、不良の原因を特定するには不十分であることによって、不良の原因の特定に時間を要する場合があるという問題があった。

　本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、太陽電池セルの性能の評価によって得られたデータを用いて、太陽電池セルに生じる不良の原因の特定に有用な情報を提示可能するデータ処理装置を得ることを目的とする。

　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかるデータ処理装置は、太陽電池セルの性能の評価によって得られたデータを処理する。本発明にかかるデータ処理装置は、評価において用いられる複数のパラメータに含まれるパラメータ同士の関連付けの設定を保持する設定保持部と、設定保持部に保持されている設定にしたがって関連付けられたパラメータ同士について、評価のために測定された測定値の統計処理を実行する統計処理部と、統計処理部による統計処理の結果を提示する提示部と、を備える。

　本発明にかかるデータ処理装置は、太陽電池セルの性能の評価によって得られたデータを用いて、太陽電池セルに生じる不良の原因の特定に有用な情報を提示することができるという効果を奏する。

本発明の実施の形態１にかかるデータ処理装置を有する性能評価システムの構成を示すブロック図実施の形態１にかかるデータ処理装置のハードウェア構成を示すブロック図図１に示す性能評価システムが有する性能評価装置による性能評価において使用される等価回路を示す図図１に示す性能評価装置による評価の対象とされる太陽電池セルのＩＶ特性を表すグラフの例を示す図図１に示す性能評価システムの動作手順を示す第１のフローチャート図１に示す性能評価システムの動作手順を示す第２のフローチャート図１に示すデータ処理装置によって作成される第１の統計データについて説明する図図１に示すデータ処理装置に設定されるパラメータ同士の関連付けの第１の例を説明する図図１に示すデータ処理装置に設定されるパラメータ同士の関連付けの第１の例を説明する図図１に示すデータ処理装置に設定されるパラメータ同士の関連付けの第１の例を説明する図図１に示すデータ処理装置に設定されるパラメータ同士の関連付けの第２の例を説明する図図１に示すデータ処理装置に設定されるパラメータ同士の関連付けの第２の例を説明する図図１に示すデータ処理装置に設定されるパラメータ同士の関連付けの第２の例を説明する図図１に示すデータ処理装置に設定されるパラメータ同士の関連付けの第２の例を説明する図図１に示すデータ処理装置に設定されるパラメータ同士の関連付けの第２の例を説明する図図１に示すデータ処理装置に設定されるパラメータ同士の関連付けの第３の例を説明する図図１に示すデータ処理装置に設定されるパラメータ同士の関連付けの第３の例を説明する図図１に示すデータ処理装置に設定されるパラメータ同士の関連付けの第３の例を説明する図図１に示すデータ処理装置に設定されるパラメータ同士の関連付けの第３の例を説明する図図１に示すデータ処理装置に設定されるパラメータ同士の関連付けの第３の例を説明する図本発明の実施の形態２にかかるデータ処理装置の動作手順を示すフローチャート本発明の実施の形態３にかかる太陽電池セルの製造方法の手順を示すフローチャート

　以下に、本発明の実施の形態にかかるデータ処理装置、データ処理方法および太陽電池セルの製造方法を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

実施の形態１．
　図１は、本発明の実施の形態１にかかるデータ処理装置１００を有する性能評価システム１１０の構成を示すブロック図である。性能評価システム１１０は、太陽電池セルの性能を評価する性能評価装置１０１と、性能評価装置１０１によって出力されたデータを処理するデータ処理装置１００とを備える。性能評価装置１０１は、作製された太陽電池セルの発電に関する性能を評価する。以下の説明において、太陽電池セルの製造には、太陽電池セルの作製と、作製された太陽電池セルの性能評価とが含まれるものとする。データ処理装置１００は、実施の形態１のデータ処理方法を実行するためのプログラムであるデータ処理プログラムがインストールされたコンピュータである。データ処理装置１００は、太陽電池セルの性能の評価によって得られたデータを処理する。図１に示すデータ処理装置１００の各機能部は、ハードウェアであるコンピュータによってデータ処理プログラムが実行されることによって実現される。

　データ処理装置１００は、データ処理装置１００全体を制御する機能部である制御部１０を備える。制御部１０は、太陽電池セルの性能の評価のために測定された測定値の統計処理を実行する機能部である統計処理部１５と、良品判定において不良と判定された太陽電池セルについて、不良の原因の推定のための処理を実行する機能部である推定処理部１６と、パラメータの関連付けを設定する機能部である関連付け設定部１７とを有する。パラメータについては後述する。

　データ処理装置１００は、情報を記憶する機能部である記憶部１１を備える。記憶部１１は、測定値のデータを格納する機能部である測定データ格納部１８と、統計処理によって得られたデータを格納する機能部である統計データ格納部１９と、性能評価装置１０１によって不良と判定された太陽電池セルについての情報を格納する機能部である不良情報格納部２０と、関連付けの設定を保持する機能部である設定保持部２１と、を有する。

　データ処理装置１００は、情報を入力する機能部である入力部１２と、情報を提示する機能部である提示部１３と、性能評価装置１０１との通信を行う機能部である通信部１４と、を有する。提示部１３は、統計処理部１５による統計処理の結果を提示する。

　性能評価装置１０１は、性能評価装置１０１全体を制御する機能部である制御部３１と、太陽電池セルの各種測定を行う測定器３２とを備える。制御部３１は、測定器３２による測定結果の演算処理と良品判定とを行う機能部である演算部３６を有する。性能評価装置１０１は、演算部３６による演算結果と演算部３６による良品判定の結果とを記憶する機能部である記憶部３３と、良品判定の結果を提示する機能部である提示部３４と、データ処理装置１００との通信を行う機能部である通信部３５とを有する。通信部３５は、有線または無線による通信手段を介して、通信部１４に接続される。通信部３５は、演算部３６による演算結果である測定データと演算部３６による良品判定の結果を示す情報とを通信部１４へ送信する。通信部１４は、通信部３５から送信された測定データと情報とを受信する。

　図２は、実施の形態１にかかるデータ処理装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。データ処理装置１００は、各種処理を実行するＣＰＵ（Central　Processing　Unit）４１と、データ格納領域を含むＲＡＭ（Random　Access　Memory）４２と、不揮発性メモリであるＲＯＭ（Read　Only　Memory）４３と、外部記憶装置４４とを備える。データ処理装置１００は、データ処理装置１００の外部の装置との接続インタフェースである通信インタフェース（Interface，Ｉ／Ｆ）４５と、技術者による操作にしたがって情報を入力する入力デバイス４６と、画面にて情報を表示する出力デバイスであるディスプレイ４７とを備える。図２に示すデータ処理装置１００の各部は、バス４８を介して相互に接続されている。

　ＣＰＵ４１は、ＲＯＭ４３および外部記憶装置４４に記憶されているプログラムを実行する。図１に示す制御部１０の機能は、ＣＰＵ４１を使用して実現される。外部記憶装置４４は、ＨＤＤ（Hard　Disk　Drive）あるいはＳＳＤ（Solid　State　Drive）である。外部記憶装置４４は、データ処理プログラムと、各種データとを記憶する。図１に示す記憶部１１の機能は、外部記憶装置４４を使用して実現される。ＲＯＭ４３には、データ処理装置１００であるコンピュータの基本となる制御のためのプログラムであるＢＩＯＳ（Basic　Input/Output　System）あるいはＵＥＦＩ（Unified　Extensible　Firmware　Interface）が記憶されている。なお、データ処理プログラムは、ＲＯＭ４３に記憶されても良い。

　ＲＯＭ４３および外部記憶装置４４に記憶されているプログラムは、ＲＡＭ４２にロードされる。ＣＰＵ４１は、ＲＡＭ４２にデータ処理プログラムを展開して各種処理を実行する。入力デバイス４６は、キーボードおよびポインティングデバイスを含む。図１に示す入力部１２の機能は、入力デバイス４６を使用して実現される。ディスプレイ３７の１つの例は、液晶パネルを備える液晶ディスプレイである。図１に示す提示部１３の機能は、ディスプレイ３７を使用して実現される。図１に示す通信部１４の機能は、通信Ｉ／Ｆ３５を使用して実現される。

　データ処理プログラムは、コンピュータによる読み取りが可能とされた記憶媒体に記憶されたものであっても良い。データ処理装置１００は、記憶媒体に記憶されたデータ処理プログラムを外部記憶装置４４へ格納しても良い。記憶媒体は、フレキシブルディスクである可搬型記憶媒体、あるいは半導体メモリであるフラッシュメモリであっても良い。データ処理プログラムは、他のコンピュータあるいはサーバ装置から通信ネットワークを介して、データ処理装置１００となるコンピュータへインストールされても良い。

　性能評価装置１０１の機能は、太陽電池セルの性能評価のための専用のハードウェアである処理回路によって実現される。処理回路は、単一回路、複合回路、プログラム化されたプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable　Gate　Array）、又はこれらの組み合わせである。性能評価装置１０１の機能は、メモリに格納されるプログラムを実行するプロセッサによって実現されても良い。

　次に、性能評価装置１０１による太陽電池セルの性能評価について説明する。性能評価装置１０１による性能評価の工程は、太陽電池セルの製造工程に含まれる。性能評価装置１０１は、太陽電池セルの構成を等価回路に置き換えて、等価回路の特性を示す各種パラメータを解析することによって太陽電池セルの性能を評価する。性能評価装置１０１は、性能評価によって、製品が満たすべき水準とされる性能を太陽電池セルが有しているか否かの良品判定を行う。当該水準を満たさない太陽電池セルは、作製された太陽電池の中から不良品として選別される。

　性能評価の工程では、疑似太陽光の照射によって太陽電池セルに発電を行わせる実験が行われる。測定器３２は、実験の際に太陽電池セルによって出力される電流と電圧とを測定する。演算部３６は、電流および電圧の測定結果を用いて、太陽電池セルの性能の評価に用いられるパラメータである上記の各種パラメータについての測定値を算出する。

　図３は、図１に示す性能評価システム１１０が有する性能評価装置１０１による性能評価において使用される等価回路を示す図である。太陽電池セルの構成は、電流源５１、並列抵抗５２、直列抵抗５３およびダイオード５４を有する等価回路に置き換えられる。電流源５１は、光電流が流れ出る電源である。並列抵抗５２は、ｐｎ接合の周辺におけるリーク電流などによって生じる抵抗を表す。直列抵抗５３は、素子各部を電流が流れるときの抵抗を表す。太陽電池セルの性能は、等価回路に含まれるダイオード５４が有する電流Ｉおよび電圧Ｖの特性によって表される。以下の説明にて、電流Ｉおよび電圧Ｖの特性を、ＩＶ特性と称することがある。演算部３６は、上記の実験による電流と電圧との測定結果を基に、太陽電池セルの性能を表すＩＶ特性を求める。

　図４は、図１に示す性能評価装置１０１による評価の対象とされる太陽電池セルのＩＶ特性を表すグラフの例を示す図である。図４に示すグラフにおいて、縦軸は電流Ｉを表し、横軸は電圧Ｖを表す。太陽電池セルの出力端に接続される負荷におけるバイアス電圧が変化する状況において、性能評価装置１０１は、太陽電池セルの出力端から出力される電流Ｉと電圧Ｖとを測定することによって、電流Ｉと電圧Ｖとの関係を表すグラフである曲線を求める。かかる曲線は、太陽電池セルのＩＶ特性を表す。図４では、太陽電池セルに光を照射したときのＩＶ特性を表す曲線と、太陽電池セルに光を照射していないときのＩＶ特性を表す曲線とを示している。

　演算部３６は、光を照射したときのＩＶ特性を基に、最大出力電力であるＰｍａｘと、開放電圧であるＶｏｃと、短絡電流であるＩｓｃとの各パラメータについての測定値を算出する。Ｐｍａｘは、曲線上における電流Ｉと電圧Ｖとの積である電力の最大値を表す。Ｖｏｃは、Ｉ＝０における電圧Ｖである。Ｖｏｃは、太陽電池セルの出力端に負荷が接続されない状態における電圧Ｖを表す。Ｉｓｃは、Ｖ＝０における電流Ｉである。Ｉｓｃは、太陽電池セルの出力端を短絡させた状態における電流Ｉを表す。Ｐｍａｘは、最大出力電力であるときの電流Ｉ＝Ｉｐｍと、最大出力電力であるときの電圧Ｖ＝Ｖｐｍとの積Ｉｐｍ×Ｖｐｍである。

　演算部３６は、短絡電流密度であるＪｓｃと、変換効率であるＥｆｆと、曲線因子であるＦＦ（Fill　Factor）と、直列抵抗であるＲｓと、並列抵抗であるＲｓｈと、電流値であるＩｄとである各パラメータについての測定値を算出する。Ｊｓｃは、Ｉｓｃを、太陽電池セルが有する受光面の面積によって除算した結果である。Ｅｆｆは、Ｐｍａｘを、太陽電池セルに照射する光の強度によって除算した結果である。ＦＦは、Ｐｍａｘを、ＶｏｃとＩｓｃとの積によって除算した結果である。ＦＦの値が１に近いほど、太陽電池セルの変換効率は高い。

　直列抵抗であるＲｓは、光を照射したときのＩＶ特性を表す曲線のうち特定の範囲での傾きによって表される。並列抵抗であるＲｓｈは、光を照射したときのＩＶ特性を表す曲線のうちＩ＝Ｉｓｃにおける傾きによって表される。電流値Ｉｄは、太陽電池セルに光を照射していないときにあらかじめ定められたマイナスのバイアス電圧を太陽電池セルに印加した場合に、順方向とは逆の方向へ流れる電流Ｉの値とする。

　演算部３６は、演算処理によって、Ｐｍａｘ、Ｖｏｃ、ＩｓｃまたはＪｓｃ、Ｅｆｆ、ＦＦ、Ｒｓ、ＲｓｈおよびＩｄの各パラメータについての測定値を算出する。記憶部３３は、算出された測定値を記憶する。なお、演算部３６によって測定値が算出されるパラメータは、実施の形態１にて説明するパラメータに限られない。演算部３６は、実施の形態１にて説明するパラメータ以外のパラメータについての測定値を算出しても良い。

　演算部３６は、算出された測定値を基に、太陽電池セルの良品判定を行う。演算部３６は、製品が満たすべき水準とされる性能を有しているか否かの判定により、作製された太陽電池セルを良品と不良品とに分類する。演算部３６は、各パラメータについての測定値を基に、当該判定を行う。これにより、演算部３６は、作製された太陽電池セルの中から不良品を選別する。実施の形態１では、演算部３６による良品判定の詳細についての説明を省略する。記憶部３３は、良品判定の結果を記憶する。

　演算部３６は、不良の態様または原因に関わらず、製品が満たすべき水準とされる性能を有していない太陽電池セルを一括して不良品と扱う。演算部３６は、不良の態様または原因に基づいた不良品の分類を行わない。提示部３４は、太陽電池セルごとの良品判定の結果を提示する。太陽電池セルの製造に携わる作業者は、不良品に分類された太陽電池セルを、良品である太陽電池セルとは分別して収納する。

　演算部３６は、良品と判定された太陽電池セルのランク分けを行っても良い。例を挙げると、演算部３６は、変換効率の高さに基づいて、太陽電池セルを３つのランクに分類する。記憶部３３に記憶される良品判定の結果には、ランク分けの結果が含まれる。提示部３４は、良品とされた太陽電池セルごとのランク分けの結果を提示する。ランク分けされた太陽電池セルは、ランクごとに分けられて収納される。演算部３６は、変換効率以外のパラメータに基づいてランク分けを行っても良い。ランクは、３つに限られず、２つであっても良く、３つより多くても良い。

　性能評価装置１０１の通信部３５は、記憶部３３に格納された測定データと良品判定の結果を示す情報とを、データ処理装置１００へ送信する。データ処理装置１００の通信部１４は、性能評価装置１０１によって送信されたデータと情報とを受信する。測定データ格納部１８は、受信された測定値のデータである測定データを格納する。不良情報格納部２０は、受信された良品判定の結果の情報を格納する。

　次に、データ処理装置１００によるデータの処理について説明する。データ処理装置１００は、不良と判定された太陽電池セルについて、不良の原因の推定のためのデータ処理を実行して、推定の結果を提示する。技術者は、原因の推定結果を基に、不良の原因を特定する。特定された原因の解消が技術者によって図られることにより、製品の歩留まりの向上が可能となる。

　統計処理部１５は、測定データ格納部１８に格納された測定データを読み出して、測定データの統計処理を実行する。統計処理部１５は、時間軸においてパラメータごとの測定値をプロットして、パラメータごとの測定値の時系列データを作成する。統計処理部１５は、パラメータごとの時系列データの作成によって、パラメータごとの測定値の集計による統計データを得る。統計処理部１５は、パラメータごとの測定データの分布を示すグラフを作成しても良い。

　統計処理部１５は、作製された太陽電池セルのうちの良品の数および不良品の数と、作製された太陽電池セルに占める良品の割合および不良品の割合とを求める。統計処理部１５は、複数のロットについての良品の数と不良品の数とを基に、ロットごとの良品の数の平均および不良品の数の平均を求める。統計処理部１５は、複数のロットについての良品の割合および不良品の割合を基に、ロットごとの良品の割合の平均および不良品の割合の平均を求める。このようにして、統計処理部１５は、測定値の演算処理によって得られたデータを集計して、統計データを作成する。統計処理部１５は、ロットごとの良品の数および不良品の数を表すヒストグラム、または、ロットごとの良品の割合および不良品の割合を表すヒストグラムを作成しても良い。

　統計処理部１５は、良品の数を、ランクごとの数に分けて求めても良い。統計処理部１５は、良品の割合を、ランクごとの割合に分けて求めても良い。統計処理部１５は、良品のランクごとの数の平均、または良品のランクごとの割合の平均を求めても良い。統計処理部１５は、各ロットのランクごとの数を表すヒストグラム、または、各ロットのランクごとの割合を表すヒストグラムを作成しても良い。実施の形態１では、ロットは、１つの製造ラインにおいて１日当たりに作製される太陽電池セルの数量とする。ロットとされる数量は、１０００オーダーまたは１００００オーダーの数量となる。

　関連付け設定部１７は、太陽電池セルの性能の評価に用いられる複数のパラメータに含まれるパラメータ同士の関連付けの設定を行う。設定保持部２１は、関連付け設定部１７によって設定された関連付けの内容を保持する。データ処理装置１００は、複数のパラメータに含まれるパラメータ同士が関連付けられた関連図を提示することによって、ＩＶ特性とパラメータごとの統計データからは推定が困難な原因について、原因となり得る事項の絞り込みの容易化を可能とするデータを提供する。関連付け設定部１７によるパラメータ同士の関連付けは、技術者による入力部１２への手動入力によって行われる。技術者は、原因となり得る事項の絞り込みの容易化に有用な関連付けをデータ処理装置１００に設定し得る。データ処理装置１００は、関連付け設定部１７によって、任意の内容の関連付けを設定可能とする。設定可能な関連付けの数は任意であるものとする。

　図５は、図１に示す性能評価システム１１０の動作手順を示す第１のフローチャートである。第１のフローチャートは、統計処理によって得られるデータが提示されるまでの手順を表す。

　ステップＳ１にて、測定器３２は、疑似太陽光の照射によって太陽電池セルに発電を行わせる実験において、太陽電池セルによって出力される電流と電圧とを測定する。演算部３６は、複数のパラメータについての測定値を算出する。通信部３５は、算出された測定値と良品判定の結果とをデータ処理装置１００へ送る。ステップＳ２にて、測定データ格納部１８は、パラメータごとの測定値を格納する。不良情報格納部２０は、良品判定の結果を格納する。

　ステップＳ３にて、統計処理部１５は、測定データ格納部１８に格納されている測定値を読み出して、測定値の統計処理を行う。統計処理部１５は、測定値の統計処理によって第１の統計データを作成する。統計データ格納部１９は、作成された第１の統計データを格納する。第１の統計データは、パラメータを表す軸と時間軸とを有する座標系に測定値をプロットすることによって得られる時系列データである。また、統計処理部１５は、第１の統計データの分布を示すグラフを作成する。

　ステップＳ４にて、統計処理部１５は、あらかじめ設定された関連付けの内容を設定保持部２１から読み出す。ステップＳ５にて、統計処理部１５は、ステップＳ４にて読み出された内容を基に、関連付けられたパラメータ同士についての測定値の統計処理を行う。統計処理部１５は、測定値の統計処理によって第２の統計データを作成する。統計データ格納部１９は、作成された第２の統計データを格納する。

　ステップＳ５では、統計処理部１５は、関連付けを有するパラメータ同士についての測定値を測定データ格納部１８から読み出して、パラメータ同士の測定値を組み合わせたデータを生成することにより、パラメータ同士の測定値の関連付けを行う。第２の統計データは、各パラメータを表す軸を有する座標系にデータをプロットすることによって得られる統計データである。また、統計処理部１５は、第２の統計データの分布を示すグラフである関連図を作成する。

　ステップＳ６にて、提示部１３は、ステップＳ３にて作成された第１の統計データとステップＳ５にて作成された第２の統計データとを提示する。提示部１３は、第１の統計データの分布を示すグラフを表示することによって、第１の統計データを提示する。提示部１３は、第２の統計データの分布を示す関連図を表示することによって、第２の統計データを提示する。これにより、性能評価システム１１０は、図５に示す手順を終了する。

　図６は、図１に示す性能評価システム１１０の動作手順を示す第２のフローチャートである。第２のフローチャートは、統計処理によって得られたデータを基に特定された不良の原因についての内容を蓄積するまでの手順を表す。

　ステップＳ１１にて、推定処理部１６は、統計データ格納部１９に格納されている過去の統計データを参照し、ステップＳ５にて作成された第２の統計データと類似する傾向を有する過去の統計データがあるか否かを判断する。推定処理部１６は、統計データ同士におけるデータの分布の類似度を表す指標を算出し、算出された指標を基に類似か否かを判断する。推定処理部１６は、類似する傾向を有するか否かの判断には、任意の手法を用いることができる。

　類似する傾向を有する過去の統計データがあった場合（ステップＳ１１，Ｙｅｓ）、推定処理部１６は、ステップＳ１２において、該当する過去の統計データにおいて不良の原因として特定された事項を抽出し、不良の原因を推定する。不良情報格納部２０には、良品判定において不良と判定された太陽電池セルについて、不良の原因として特定された事項を示す情報である不良情報が格納されている。不良情報格納部２０は、統計データ格納部１９に格納されている過去の統計データに関連付けて不良情報を格納する。ステップＳ１２では、推定処理部１６は、不良情報格納部２０に格納されている不良情報の中から、該当する過去の統計データとの関連付けを有する不良情報を読み出す。読み出された不良情報の内容が、推定処理部１６によって、不良の原因の推定結果とされる。推定処理部１６は、ステップＳ１２にて得られた推定結果を出力する。このように、推定処理部１６は、統計処理の結果である第２の統計データと類似する過去の統計データを、統計データ格納部１９に格納されている統計データの中から検索する。推定処理部１６は、検索された統計データに基づいて、検索された統計データとの関連を有する不良情報を不良情報格納部２０から得ることによって、不良の原因の推定のための処理を実行する。

　ステップＳ１３において、提示部１３は、推定処理部１６によって出力された推定結果を提示する。技術者は、提示部１３によって提示された事項を参照して、提示された事項の中から、不良の原因となった事項を特定することができる。特定された事項は、技術者による入力部１２への手動入力によって、データ処理装置１００へ入力される。ステップＳ１４では、不良情報格納部２０は、かかる入力を基に、原因として特定された事項の内容を格納する。

　類似する傾向を有する過去の統計データが無かった場合（ステップＳ１１，Ｎｏ）、ステップＳ１５において、性能評価装置１０１は、不良とされた太陽電池セルの再測定を行う。データ処理装置１００は、再測定によって得られたデータを基に、各種の事項についての評価を行い、不良の原因を推定する。再測定は、測定条件の変更を含めて複数回行われても良い。技術者は、各種の事項についての評価を行うことで不良の原因を絞り込んでいき、不良の原因となった事項を特定する。特定された事項は、技術者による入力部１２への手動によって、データ処理装置１００へ入力される。ステップＳ１６では、測定データ格納部１８は、再測定による測定値を格納する。不良情報格納部２０は、原因として特定された事項の内容を格納する。これにより、性能評価システム１１０は、図６に示す手順を終了する。

　類似する傾向を有する過去の統計データが無かった場合に、技術者は、新規の不良解析を進めて、最終的には太陽電池セルの構造に関して単独のパラメータについてのデータからは把握が困難な原因についての関連図への展開に繋げても良い。技術者は、新たに見出されたパラメータ同士の相関関係を基に、新たな関連付けをデータ処理装置１００に設定するための手動入力を行っても良い。その際、類似な傾向として参照された内容が、不良の推定の対象となる製造工程を絞り込むための材料に加えられても良い。このような考察が重ねられることによって、データ処理装置１００には、不良の原因の推定および特定のために有用な情報が蓄積される。データ処理装置１００は、第１の統計データおよび第２の統計データとともに、不良の原因として特定された事項を蓄積することで、原因の高精度な推定を行うことが可能となる。

　太陽電池セルの不良の原因の多くは、ＩＶ特性の測定結果のみを基に特定することが困難とされている。技術者は、パラメータごとの時系列データを基に、測定値を変化させる幾つかの原因を、過去の経験から把握可能であることがある。仮に、データ処理装置１００による統計処理がパラメータごとのデータについての統計処理のみである場合には、時系列データからは原因を把握できない状況において、不良の原因を特定するために、不良とされた太陽電池セルの再測定とさまざまな事項についての評価とが技術者によって行われることになる。

　例を挙げると、上記の短絡電流密度であるＪｓｃの測定値の低下が認められた場合には、分光感度評価によって、量子効率の波長依存性が評価される。波長依存性の評価によって、太陽電池セルのうち不良の原因となった部位が検証される。短波長領域についての量子効率が通常の仕様よりも低かった場合、太陽電池セルの感度領域のうち、短波長領域についての感度領域である表側の領域に不良の原因があることが把握できる。不良の原因としては、ｎ型層の過剰な拡散、ＳｉＮ膜が通常の仕様に比べて厚いこと、ＳｉＮ膜の屈折率が通常の仕様に比べて低いこと、櫛状に形成された表面電極の一部が通常の仕様に比べて太いことなどが考えられる。原因となり得る各事項について、Ｊｓｃ以外のパラメータについての状況を確認することで、原因は絞り込まれていく。

　実施の形態１では、データ処理装置１００は、パラメータごとの時系列データである第１の統計データのみならず、関連付けを有するパラメータ同士についての第２の統計データを提示する。技術者は、提示された第２の統計データを参照することにより、不良の原因の容易な絞り込みが可能となる。さらに、得られた第２の統計データと類似する傾向を有する過去の統計データについて不良の原因であった事項が提示されることで、技術者は、不良の原因を容易に特定することができる。

　図７は、図１に示すデータ処理装置１００によって作成される第１の統計データについて説明する図である。図７には、短絡電流密度であるＪｓｃと、開放電圧であるＶｏｃと、曲線因子であるＦＦと、変換効率であるＥｆｆとの各パラメータについて、第１の統計データである時系列データの分布を示すグラフを示している。図７において楕円によって囲まれた範囲内のデータＤ１と、円によって囲まれた範囲内のデータＤ２とは、不良と判定された太陽電池セルについてのデータを表している。データＤ１の太陽電池セルの不良の原因と、データＤ２の太陽電池セルの不良の原因とは、互いに異なる。不良による測定値の変動が生じたパラメータを時系列データから把握することは可能である一方、時系列データのみから不良の原因を特定することは困難である。

　次に、パラメータ同士の関連付けの具体例を説明する。図８から図１０は、図１に示すデータ処理装置１００に設定されるパラメータ同士の関連付けの第１の例を説明する図である。第１の例は、短絡電流密度であるＪｓｃと開放電圧であるＶｏｃとが関連付けられた例である。図９および図１０には、当該関連付けによる第２の統計データの分布を示す関連図の例を示している。図８には、第２の統計データがプロットされる前の状態における関連図を示している。図８から図１０に示すグラフにおいて、縦軸はＶｏｃを表し、横軸はＪｓｃを表す。統計処理部１５は、Ｊｓｃの測定値とＶｏｃの測定値との組み合わせを表す座標を生成し、生成された座標を関連図にプロットする。

　このように、統計処理部１５は、関連付けが設定されている第１のパラメータであるＪｓｃと第２のパラメータであるＶｏｃとについて、Ｊｓｃを表す横軸とＶｏｃを表す縦軸とを有するグラフにＪｓｃの測定値とＶｏｃの測定値との組み合わせを表す座標がプロットされた関連図を生成する。提示部１３は、統計処理部１５によって生成された関連図を提示する。これにより、データ処理装置１００は、互いに関連付けられたＪｓｃとＶｏｃとについての第２の統計データの分布を、視覚において分かり易い態様によって提示することができる。

　図８に示す関連図には、シミュレーションによって得られたＪｓｃとＶｏｃとの関係を表す曲線が付加されている。シミュレーションは、平均的なＩＶ特性を有する製造工程によって製造された太陽電池セルから選定された標準セルについて実施される。標準セルには、平均的なＩＶ特性を有する太陽電池セルが選定される。シミュレーションには、太陽電池セルのシミュレータとして一般的な一次元半導体デバイスシミュレータが使用される。

　ｐ型シリコン基板の比抵抗のみを変動パラメータとして、比抵抗を０．５Ωｃｍ，０．７Ωｃｍ，１．０Ωｃｍ，１．５Ωｃｍ，２．０Ωｃｍ，３．０Ωｃｍとした各ケースにおけるＪｓｃとＶｏｃとの関係を表す曲線が関連図に示されている。また、太陽電池セルの完成後におけるシリコン基板の拡散長のみを変動パラメータとして、拡散長を１５０μｍ，２００μｍ，３００μｍ，５００μｍ，１０００μｍとした各ケースにおけるＪｓｃとＶｏｃとの関係を表す曲線が関連図に示されている。上記の変動パラメータ以外に、一次元半導体デバイスシミュレータには、ｎ型拡散層のシート抵抗６５Ω／□などの物理パラメータが設定される。また、表面反射率には、実際の太陽電池セルの表面反射率の測定結果が使用される。これにより、シミュレーションが上記の分光感度評価などの他の評価と同等の条件にて実施されるように、物理パラメータが設定される。このように、関連図には、第２の統計データのプロット以外に、不良の原因を分かり易くするうえで有用とされる情報が提示されても良い。なお、実施の形態１において、比抵抗と拡散長とは、太陽電池セルの完成後における比抵抗と拡散長とを表すものとする。

　図８において、太陽電池セルのシリコン基板の比抵抗が１．０Ωｃｍの場合、太陽電池セルの拡散長が１５０μｍであればＪｓｃは３６．３ｍＡ/ｃｍ^２、Ｖｏｃは０．６５２Ｖとなることがわかる。また、、拡散長が２００μｍになるＪｓｃは３７．４９ｍＡ/ｃｍ^２、Ｖｏｃは０．６３０Ｖとなり、拡散長が３００μｍになるとＪｓｃは３７．８ｍＡ/ｃｍ^２、Ｖｏｃは０．６３５Ｖとなることがわかる。拡散長の向上によってＪｓｃとＶｏｃとが向上するという傾向を、関連図から把握することができる。このように、太陽電池セルの構造に関して、単独のパラメータからは把握が困難とされる原因について、把握が可能となるような関連図を作成しておく。

　図９は、図８に示す関連図にＪｓｃおよびＶｏｃの測定値をプロットした例である。図９において、楕円の範囲内のデータＤ３は、不良と判定された太陽電池セルについてのデータを表している。図９の関連図によると、良品と判定された太陽電池セルのほとんどについて、Ｊｓｃは３７．５ｍＡ/ｃｍ^２から３８．５５ｍＡ/ｃｍ^２の範囲に分布している。また、Ｖｏｃは０．６３８Ｖから０．６４８Ｖの範囲に分布している。上記のシミュレーションにおける変動パラメータについては、比抵抗は０．７Ωｃｍから３．０Ωｃｍの範囲に分布している。拡散長は３００μｍから１０００μｍの範囲に分布している。

　図９の関連図によると、不良品と判定された太陽電池セルの比抵抗はおよそ１．０Ωｃｍで、かつ拡散長が２００μｍ未満であることが分かる。このような関係の多くは、投入されたシリコン基板における少数キャリアの拡散長が低い場合であることが、過去の事例等から判明しているとする。技術者は、かかる関連図を基に、不良の原因となった事項と製造工程とを即座に特定することができる。

　データＤ３の太陽電池セルの不良の原因は、ＩＶ特性の測定とは別に、発電電流の面内分布の測定によって確認することができる。発電電流の分布がシリコン基板の中央から同心円状に分布していた場合、当該シリコン基板がインゴットの底部から切り出されたものであって、シリコン基板の材料に原因があることが把握できる。技術者は、不良の原因となったシリコン基板と製造日が同じであるシリコン基板については使用を見直すなどの対応をとることができる。技術者は、ＩＶ特性の測定とは別の測定を行わなくても、関連図を参照することによって不良の原因を容易に特定することができる。

　図１０は、図８に示す関連図にＪｓｃおよびＶｏｃの測定値をプロットした別の例である。図１０において、楕円の範囲内のデータＤ４は、不良と判定された太陽電池セルについてのデータを表している。不良品と判定された太陽電池セルのＶｏｃは、良品のＶｏｃとほぼ同じである０．６４６Ｖから０．６４８Ｖの範囲に分布している。不良品と判定された太陽電池セルのＪｓｃは、良品のＪｓｃよりも低い値となっている。このような関係の多くは、過去の不良解析によって、テクスチャ構造が想定通りに形成されていない場合であることが判明しているとする。上記の標準セルにおいては、理想的なテクスチャ構造が形成されているものとする。テクスチャ構造が不完全である場合、反射防止効果が損なわれることで、ＶｏｃとＪｓｃとのうちＪｓｃのみが低下する不良が生じ得る。

　太陽電池セルの表面におけるｐｎ接合面積のみが変化した場合に、表面積の増加にしたがってＶｏｃが低下することが知られている。すなわち、表面が平坦な面である場合とテクスチャ構造が形成された面である場合を比較した場合、平坦な面である場合のほうがＶｏｃは高くなる。図１０のように表される不良品では、テクスチャ構造の形成が不完全であって、テクスチャ構造の一部が平坦であるために、高いＶｏｃが得られる。テクスチャ構造が不完全である不良は、面内に不均一に生じる場合が多く、太陽電池セルの完成後の性能評価において確認されることになる。技術者は、テクスチャ構造を形成する設備の状態から問題点を確認し、設備を修理するなどの対応をとることができる。技術者は、関連図を参照することによって不良の原因を容易に特定することができる。

　図１１から図１５は、図１に示すデータ処理装置１００に設定されるパラメータ同士の関連付けの第２の例を説明する図である。第２の例は、並列抵抗であるＲｓｈと電流値であるＩｄとが関連付けられた例である。図１４および図１５には、当該関連付けによる第２の統計データの分布を示す関連図の例を示している。図１１には、第２の統計データがプロットされる前の状態における関連図を示している。図１１、図１４および図１５に示すグラフにおいて、縦軸はＩｄを表し、横軸はＲｓｈを表す。統計処理部１５は、Ｒｓｈの測定値とＩｄの測定値との組み合わせを表す座標を生成し、生成された座標を関連図にプロットする。

　このように、統計処理部１５は、関連付けが設定されている第１のパラメータであるＲｓｈと第２のパラメータであるＩｄとについて、Ｒｓｈを表す横軸とＩｄを表す縦軸とを有するグラフにＲｓｈの測定値とＩｄの測定値との組み合わせを表す座標がプロットされた関連図を生成する。提示部１３は、統計処理部１５によって生成された関連図を提示する。これにより、データ処理装置１００は、互いに関連付けられたＲｓｈとＩｄとについての第２の統計データの分布を、視覚において分かり易い態様によって提示することができる。

　光を照射していないときのＩＶ特性の曲線のうち、Ｒｓｈの算出において参照される－１．０Ｖから０．０Ｖの範囲における傾きと、Ｉｄの算出において参照される－１１．０Ｖから－９．０Ｖの範囲における傾きとの比を、αと定義する。図１１には、ＲｓｈとＩｄとのうちＲｓｈを変動パラメータとしてα＝１となるときのＲｓｈとＩｄとを表す曲線が示されている。

　図１２および図１３は、第２の例にかかる関連付けの対象とされるＲｓｈについて説明する図である。図１２および図１３に示す両矢印は、Ｒｓｈの算出において参照されるデータの範囲を表している。図１２には、Ｒｓｈが太陽電池セルのＲｓｈの中では比較的大きい場合におけるＩＶ特性の曲線を表している。図１３には、Ｒｓｈが太陽電池セルのＲｓｈの中では比較的小さい場合におけるＩＶ特性の曲線を表している。図１２に示すＩＶ特性において、Ｒｓｈは６５．７４Ωであって、バイアス電圧を－１０Ｖとした場合のＩｄは０．０７４Ａであるとする。図１３に示すＩＶ特性において、Ｒｓｈは６．７５Ωであって、バイアス電圧を－１０Ｖとした場合のＩｄは２．１８Ａであるとする。

　図１２に示す場合のＲｓｈおよびＩｄと、図１３に示す場合のＲｓｈおよびＩｄとを図１１の関連図にプロットすると、どちらの場合も関連図においてα＝１の曲線に近い位置にデータがプロットされる。このことは、どちらの場合も、光を照射していないときのＩＶ特性の曲線は０Ｖから－５Ｖまでの直線を－１０Ｖにまで延伸させたものとなることを意味する。ＲｓｈとＩｄの関係において、α＝１の場合、マイナスバイアス時におけるＩＶ特性のプロットは原点から直線上に位置しているため、ｐｎ接合間において抵抗成分を介在する物が存在することによって電流が流れていることが理解できる。

　α＝１の関係よりＩｄが大きい場合は、接合を破壊するような事態が生じていることが想定される。ダイオードにおいてマイナス電圧方向に電流が急激に流れ始める状態は、アヴァランシェ降伏と称される。設計上、アヴァランシェ降伏と同様の効果を太陽電池セルに発生させる場合もあるが、接合に何らかの欠陥が存在する場合においてアヴァランシェ降伏が発生することが知られている。このため、α＝１の関係よりＩｄが大きい場合には、原因として、接合を破壊するような事態を推定することができる。

　図１４は、図１１に示す関連図にＲｓｈおよびＩｄの測定値をプロットした例である。図１４において、楕円の範囲内のデータＤ５は、不良と判定された太陽電池セルについてのデータを表している。図１４の関連図によると、良品と判定された太陽電池セルのほとんどについて、Ｉｄは０．７Ａよりも低く、かつα＝１の曲線に近い位置にデータがプロットされている。

　図１４の関連図によると、不良と判定された太陽電池セルについて、データＤ５はα＝１の曲線に近い位置に分布しており、かつＩｄは１．０Ａから４．０Ａの範囲に分布している。このような関係の多くは、シリコン基板にクラックが存在することによって、シリコン基板に電極ペーストが染み込んでいる場合であることが、過去の事例等から判明しているとする。技術者は、かかる関連図を基に、不良の原因となった事項と製造工程とを即座に特定することができる。

　データＤ５の太陽電池セルの不良の原因は、太陽電池セルの目視による確認ととともに、太陽電池セルに電流を流しながらサーモビュアによって太陽電池セルを観察して、局所的に生じた顕著な発熱を確認することによって特定することができる。クラックの発生は、複数の太陽電池セルにて類似する位置に生じることがある。当該位置に局所的なストレスがかかったことによってクラックが発生したことが想定される。製造工程の中で当該位置に局所的なストレスが加わるような箇所を探索することによって、不良の発生を解消することができる。

　図１５は、図１１に示す関連図にＲｓｈおよびＩｄの測定値をプロットした別の例である。図１５において、楕円の範囲内のデータＤ６は、不良とは判定されていないが要注意と認識された太陽電池セルについてのデータを表している。α＝１の曲線に近い位置にデータＤ６が分布する一方、Ｉｄが０．５Ａを超える頻度が大きくなってきていることから、推定処理部１６によって要注意と認識されたものとする。

　このような関係の多くは、ｐｎ分離工程でのエッチング不足である場合であることが、過去の事例等から判明しているとする。技術者は、かかる関連図を基に、不良の原因となった事項と製造工程とを即座に特定することができる。データＤ６の太陽電池セルの不良の原因は、要注意と認識された太陽電池セルの処理に使用されたｐｎ分離設備の能力を確認することによって特定することができる。ｐｎ分離設備の能力の低下が認められた場合には、ｐｎ分離設備の修理等によって、不良の発生を未然に防止することができる。また、エッチング不足の箇所が顕著に発熱している状態を確認することで、ｐｎ分離工程でのエッチング不足があったことを確認することができる。

　図１６から図２０は、図１に示すデータ処理装置１００に設定されるパラメータ同士の関連付けの第３の例を説明する図である。第３の例は、曲線因子であるＦＦと直列抵抗であるＲｓとが関連付けられた例である。図１７および図１９には、当該関連付けによる第２の統計データの分布を示す関連図の例を示している。図１６には、第２の統計データがプロットされる前の状態における関連図を示している。図１６、図１７および図１９において、縦軸はＲｓを表し、横軸はＦＦを表す。統計処理部１５は、ＦＦの測定値とＲｓの測定値との組み合わせを表す座標を生成し、生成された座標を関連図にプロットする。

　このように、統計処理部１５は、関連付けが設定されている第１のパラメータであるＦＦと第２のパラメータであるＲｓとについて、ＦＦを表す横軸とＲｓを表す縦軸とを有するグラフにＦＦの測定値とＲｓの測定値との組み合わせを表す座標がプロットされた関連図を生成する。提示部１３は、統計処理部１５によって生成された関連図を提示する。これにより、データ処理装置１００は、互いに関連付けられたＦＦとＲｓとについての第２の統計データの分布を、視覚において分かり易い態様によって提示することができる。

　製造工程において櫛状に形成された表面電極に断線があった場合、あるいは表面電極の一部が通常の仕様に比べて細い場合、表面ｎ型拡散層の面内におけるシート抵抗の偏りが大きくなる。また、裏面の全体に形成されたアルミニウム電極の一部が通常の仕様に比べて薄い場合にも、表面ｎ型拡散層の面内におけるシート抵抗の偏りが大きくなる。図１６では、シート抵抗の偏りの傾向を表すデータを、破線の曲線によって表している。かかる傾向を表すデータは、実験において製造工程における各種パラメータを変動させることによって導き出された傾向に、製造時における不良解析の結果を統合することによって得られたものである。

　製造工程のうち電極焼成における焼成温度が高くなると、表面電極とｎ型拡散層との接触抵抗は低下し、Ｒｓは低くなる。焼成温度が低くなると、接触抵抗は高くなり、Ｒｓは高くなる。図１６では、接触抵抗の増減の傾向を表すデータを、実線の曲線によって表している。かかる曲線は、実験において製造工程における各種パラメータを変動させることによって導き出された傾向に、製造時における不良解析の結果を統合することによって得られたものである。上記２つの傾向を表すデータには、不良の解析の結果が随時蓄積されても良い。過去に得られた傾向を参照することによって、不良の原因が特定されるまでの時間を短縮することができる。

　性能評価システム１１０は、不良の原因とパラメータの変動の要因との理解に有用な関連図を作成する上で、太陽電池セルの性能評価において得られる太陽電池セルの物理的な性能について正確な情報を得るための措置が講じられていても良い。Ｒｓの値を本来のダイオードの直列抵抗に近づけるために、Ｒｓの算出において参照されるデータの範囲を、Ｖｏｃよりも高電圧側の範囲としても良い。従来の性能評価では、ＩＶ特性の曲線のうちＶｏｃの電流がゼロである前後における幾つかの点における傾きより算出している。かかる従来の場合と比べて、性能評価システム１１０は、正確なＲｓを算出することができる。また、参照されるデータの範囲をＶｏｃよりも高電圧側の領域とすることで、測定のタクトタイムに収まる時間内にて測定を行うことができる。

　図１７は、図１６に示す関連図にＦＦおよびＲｓの測定値をプロットした例である。図１７において、楕円の範囲内のデータＤ７は、不良と判定された太陽電池セルについてのデータを表している。データＤ７は、シート抵抗の偏りの傾向を表す曲線に沿った位置にプロットされている。このような関係は、シート抵抗の偏りが大きくなることによって生じることが過去の事例等から判明している。技術者は、かかる関連図を基に、不良の原因となった事項と製造工程とを即座に特定することができる。

　データＤ７の太陽電池セルの不良の原因は、目視あるいはエレクトロルミネセンス（Electroluminescence，ＥＬ）検査にて表面電極と裏面電極とを観察することによって特定することができる。表面電極に断線あるいは細い箇所が見つけられた場合、表面電極の形成に使用されるスクリーン印刷のマスクを交換することによって、不良の発生を解消することができる。また、スクリーン印刷によって形成される表面電極の良否の判断のための画像処理の解像度を上げること、あるいは第３の例によるデータのプロットの頻度を上げることなど、不良の早期発見のための対策を講じることができる。

　図１８は、第３の例にかかる関連付けの対象とされるＲｓについて説明する図である。図１８には、ＩＶ特性の曲線を表している。図１８において、Ｒ１は、従来の性能評価において参照されるデータの範囲を表している。Ｒ１は、Ｖｏｃを含む範囲である。Ｒ２は、第３の例において参照されるデータの範囲を表している。Ｒ２は、Ｖｏｃよりも高電圧側の範囲である。Ｒ１のデータの参照によって算出されるＲｓは、Ｒ１における曲線の傾きによって表される。この場合のＲｓの算出例は、０．００４３Ωである。Ｒ２のデータの参照によって算出されるＲｓは、Ｒ２における曲線の傾きによって表される。この場合のＲｓの算出例は、０．００３３Ωである。Ｒ２のデータの参照によって、Ｒｓが算出されることで、太陽電池セルの物理的な性能について正確な情報を得ることができる。正確な情報が得られることで、不良解析にかける時間の短縮と不良の原因の特定の効率の向上とが可能となる。

　図１９は、図１６に示す関連図にＦＦおよびＲｓの測定値をプロットした別の例である。図１９において、楕円の範囲内のデータＤ８は、不良と判定された太陽電池セルについてのデータを表している。データＤ８は、接触抵抗の増減の傾向を表す曲線に沿った位置にプロットされている。このような関係は、電極焼成における焼成温度が高いか低い場合に生じることが過去の事例等から判明している。技術者は、かかる関連図を基に、不良の原因となった事項と製造工程とを即座に特定することができる。

　データＤ８の太陽電池セルの不良の原因は、ｎ型層拡散工程においてシート抵抗を確認するための抜き取り検査によって特定することができる。また、シート抵抗に異常がなかった場合に、設備の稼動履歴の参照、あるいは太陽電池セルの分解による不良解析によって、原因を特定できることがある。ｎ型層拡散工程において供給される原料ガスの量が必要量に達していないことが稼動履歴から明らかとなり、かつｎ型シート抵抗が通常の仕様よりも厚いことが分解によって明らかとなった場合、これらの原因によって不良が生じたことが特定できる。

　データＤ８の分布が接触抵抗の増減の傾向を表す曲線とシート抵抗の偏りの傾向を表す曲線とのどちらに近いかは、プロットの分布の傾きによって判断されても良い。図１９において、データＤ８の分布の傾きは、シート抵抗の偏りの傾向を表す傾きよりも接触抵抗の増減の傾向を表す曲線の傾きに近いことから、接触抵抗の増減の傾向を表す曲線に近いものと判断される。

　推定処理部１６は、１つの関連付けに基づく統計データを基に不良の原因を推定するものに限られず、複数の関連付けに基づく統計データを基に不良の原因を推定しても良い。提示部１３は、複数の関連付けについての複数の関連図を提示しても良い。

　図２０は、２つの原因について不良が生じている場合における第２の統計データが、図８に示す関連図にプロットされた例を示す図である。図２０にて楕円によって囲まれたデータＤ１０は、図１９におけるデータＤ８の太陽電池セルについてのデータを表す。データＤ１０のＶｏｃは、ｎ層シート抵抗が高くなることによって、良品のＶｏｃよりも低下している。データＤ１０のＪｓｃの範囲は、良品のＪｓｃの範囲と同様である。図２０にて楕円によって囲まれたデータＤ９は、図９におけるデータＤ３の太陽電池セルについてのデータを表す。データＤ９のＶｏｃは、良品のＶｏｃよりも低下している。データＤ９のＪｓｃは、良品のＪｓｃよりも低下している。なお、データＤ９の太陽電池セルの不良では、ＦＦの低下は生じない。

　なお、データＤ９は、図７におけるデータＤ１の太陽電池セルについてのデータを表している。データＤ１０は、図７におけるデータＤ２の太陽電池セルについてのデータを表している。推定処理部１６は、第１の統計データに基づく推定と、第２の統計データに基づく推定とを組み合わせて、不良の原因を推定しても良い。これにより、不良解析にかける時間の短縮と不良の原因の特定における効率の向上とが可能となる。

　第１から第３の例による関連付けは、技術者によってデータ処理装置１００に設定される以外に、データ処理プログラムにあらかじめ設定されたものであっても良い。技術者は、データ処理プログラムにあらかじめ関連付けが設定されている場合も、関連付け設定部１７によって、任意の関連付けを設定することができる。

　実施の形態１によると、データ処理装置１００は、関連付けられたパラメータ同士についての測定値の統計処理を実行し、統計処理の結果を提示する。これにより、データ処理装置１００は、太陽電池セルの性能の評価によって得られたデータを用いて、太陽電池セルに生じる不良の原因の特定に有用な情報を提示することができるという効果を奏する。

実施の形態２．
　図２１は、本発明の実施の形態２にかかるデータ処理装置１００の動作手順を示すフローチャートである。実施の形態２では、データ処理装置１００は、性能評価装置１０１による測定によらない一次データである測定データを取得する。実施の形態２では、上記の実施の形態１と同一の構成要素には同一の符号を付し、実施の形態１とは異なる構成について主に説明する。

　統計処理部１５は、測定データに含まれる複数のパラメータのうち、設定にしたがって関連付けられたパラメータ同士について、実施の形態１と同様に、測定値の統計処理を実行する。提示部１３は、統計処理部１５による統計処理の結果を提示する。

　図２１は、実施の形態２にかかるデータ処理装置１００での統計処理によって得られるデータが提示されるまでの手順を表す。ステップＳ２１にて、データ処理装置１００は、測定データを取得する。データ処理装置１００は、測定データの提供者によって提供される記憶媒体から測定データを取り込む。データ処理装置１００は、通信手段を介して送信された測定データを取り込んでも良い。データ処理装置１００は、技術者による手動入力によって測定データを取り込んでも良い。測定データ格納部１８は、取得されたパラメータごとの測定データを格納する。

　ステップＳ２２にて、統計処理部１５は、測定データ格納部１８に格納されている測定データを読み出して、取得された測定データの統計処理を行う。統計処理部１５は、測定データの統計処理によって第１の統計データを作成する。統計データ格納部１９は、作成された第１の統計データを格納する。また、統計処理部１５は、第１の統計データの分布を示すグラフを作成する。

　ステップＳ２３にて、統計処理部１５は、あらかじめ設定された関連付けの内容を設定保持部２１から読み出す。ステップＳ２４にて、統計処理部１５は、ステップＳ２３にて読み出された内容を基に、関連付けられたパラメータ同士についての測定データの統計処理を行う。統計処理部１５は、測定データの統計処理によって第２の統計データを作成する。統計データ格納部１９は、作成された第２の統計データを格納する。

　ステップＳ２４では、統計処理部１５は、関連付けを有するパラメータ同士についての測定データを測定データ格納部１８から読み出して、パラメータ同士の測定データを組み合わせたデータを生成することにより、パラメータ同士の測定データの関連付けを行う。また、統計処理部１５は、第２の統計データの分布を示すグラフである関連図を作成する。

　ステップＳ２５にて、提示部１３は、ステップＳ２２にて作成された第１の統計データとステップＳ２４にて作成された第２の統計データとを提示する。提示部１３は、第１の統計データの分布を示すグラフを表示することによって、第１の統計データを提示する。提示部１３は、第２の統計データの分布を示す関連図を表示することによって、第２の統計データを提示する。これにより、データ処理装置１００は、図２１に示す手順を終了する。

　実施の形態２によると、データ処理装置１００は、関連付けられたパラメータ同士についての測定データの統計処理を実行し、統計処理の結果を提示する。これにより、データ処理装置１００は、太陽電池セルの性能の評価によって得られたデータを用いて、太陽電池セルに生じる不良の原因の特定に有用な情報を提示することができるという効果を奏する。

実施の形態３．
　図２２は、本発明の実施の形態３にかかる太陽電池セルの製造方法の手順を示すフローチャートである。太陽電池セルの製造工程には、性能評価システム１１０による性能評価の工程が含まれている。実施の形態３では、上記の実施の形態１および２と同一の構成要素には同一の符号を付し、実施の形態１および２とは異なる構成について主に説明する。

　ステップＳ３１からステップＳ３７は、太陽電池セルを作製する工程を表す。ステップＳ３１にて、シリコン基板が準備され、シリコン基板の仕様が評価される。仕様の評価では、シリコン基板の外形の寸法とシリコン基板の厚さとが測定される。既定の仕様を満たしていないシリコン基板は製造工程から除外される。実施の形態３では、シリコン基板としてはｐ型シリコン基板が用いられる。

　ステップＳ３２にて、シリコン基板の表面洗浄が行われる。表面洗浄によって、シリコン基板の表面に付着している汚れが取り除かれる。洗浄後の表面には、テクスチャ構造が形成される。テクスチャ構造は、反射防止のための凹凸構造である。本工程では、シリコン基板の表面の反射率が測定される。反射率が規定の値を満たさないシリコン基板は、製造工程から除外される。

　ステップＳ３３にて、ｎ型不純物の拡散によって、シリコン基板の表面にｎ型拡散層が形成される。ｎ型拡散層の形成によって、ｐｎ接合が形成される。本工程では、ｎ型拡散層のシート抵抗が測定される。シート抵抗が規定の値を満たさないシリコン基板は、製造工程から除外される。次いで、ｎ型不純物の拡散によってシリコン基板の表面に形成されたリンガラスの層が除去される。

　ステップＳ３４にて、ｐｎ分離が行われる。ｐｎ分離では、シリコン基板の側面に形成されたｎ型拡散層がドライエッチングによって除去される。ｐｎ分離によって、受光面と裏面との電気的接続が絶縁される。

　ステップＳ３５にて、シリコン基板の表面側のＳｉＮ層が形成される。ＳｉＮ層は、反射防止膜である。ＳｉＮ層は、プラズマＣＶＤ（Chemical　Vapor　Deposition）によって形成される。本工程では、ＳｉＮ層が形成された表面の反射率とＳｉＮ層の屈折率とが測定される。反射率と屈折率との少なくとも一方が規定の値を満たさないシリコン基板は、製造工程から除外される。

　ステップＳ３６では、表面の電極と裏面の電極とである表裏電極の印刷および乾燥が行われる。シリコン基板の表面と裏面とにはスクリーン印刷によって電極ペーストが印刷される。裏面に配されたタブ電極をはんだ付けするための裏面バス電極の印刷および乾燥が行われ、次いで、裏面にはアルミニウム電極の印刷および乾燥が行われる。その後、表面に櫛状の電極の印刷および乾燥が行われる。本工程では、印刷された電極の状態を画像処理によって評価し、電極の状態が規定の状態を満たさないシリコン基板は製造工程から除外される。

　ステップＳ３７では、電極の焼成が行われる。乾燥された電極ペーストを焼成することによって、表裏電極が形成される。表面では、電極に含まれたガラス粉がＳＩＮ層およびｎ型拡散層と反応して、ｎ型拡散層に電極が固着される。裏面では、アルミニウム電極がシリコン基板と反応して、ＢＳＦ（Back　Surface　Field）が形成され、シリコン基板にアルミニウム電極が固着される。ステップＳ３１からステップＳ３７の工程によって、太陽電池セルが作製される。

　なお、実施の形態３において、太陽電池セルを作製する工程は、ステップＳ３１からステップＳ３７と同様の工程に限られない。太陽電池セルを作製する工程は、照射された光を受けることによって発電する機能を有する太陽電池セルを作製可能であれば良く、ステップＳ３１からステップＳ３７の工程とは異なる工程であっても良い。

　ステップＳ３８では、作製された太陽電池セルの性能評価が行われる。性能評価は、実施の形態１における性能評価と同様に実施される。データ処理装置１００は、性能評価によって得られた測定値の統計処理を行う。これにより、図２２に示す製造工程が終了する。技術者は、統計処理を経て提示部１３によって提示された情報を参照して、不良の原因を特定する。技術者は、特定された原因の内容を基に、製造工程の内容の調整などの措置を講じることによって、原因の改善を図る。このようにして、不良の原因の特定と、特定された原因の改善とによって、太陽電池セルの不良の発生の抑制が可能となる。

　実施の形態３によると、太陽電池セルの製造工程に含まれる性能評価によって得られた測定値の統計処理が行われる。データ処理装置１００は、関連付けられたパラメータ同士についての測定データの統計処理を実行し、統計処理の結果を提示する。これにより、データ処理装置１００は、太陽電池セルの性能の評価によって得られたデータを用いて、太陽電池セルに生じる不良の原因の特定に有用な情報を提示することができるという効果を奏する。

　また、実施の形態３にかかる太陽電池セルの製造方法によると、提示された情報を基に、太陽電池セルに生じる不良の原因を容易に特定することができ、かつ不良の原因を容易に改善することができる。これにより、太陽電池セルの製造方法は、太陽電池セルの不良の発生を容易に抑制することができるという効果を奏する。

　以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。

　１０，３１　制御部、１１，３３　記憶部、１２　入力部、１３，３４　提示部、１４，３５　通信部、１５　統計処理部、１６　推定処理部、１７　関連付け設定部、１８　測定データ格納部、１９　統計データ格納部、２０　不良情報格納部、２１　設定保持部、３２　測定器、３６　演算部、４１　ＣＰＵ、４２　ＲＡＭ、４３　ＲＯＭ、４４　外部記憶装置、４５　通信Ｉ／Ｆ、４６　入力デバイス、４７　ディスプレイ、４８　バス、５１　電流源、５２　並列抵抗、５３　直列抵抗、５４　ダイオード、１００　データ処理装置、１０１　性能評価装置、１１０　性能評価システム。

Claims

　太陽電池セルの性能の評価によって得られたデータを処理するデータ処理装置であって、
　前記評価において用いられる複数のパラメータに含まれるパラメータ同士の関連付けの設定を保持する設定保持部と、
　前記設定保持部に保持されている設定にしたがって関連付けられた前記パラメータ同士について、前記評価のために測定された測定値の統計処理を実行する統計処理部と、
　前記統計処理部による前記統計処理の結果を提示する提示部と、
　を備えることを特徴とするデータ処理装置。
　前記関連付けの設定を行う関連付け設定部を備え、
　前記設定保持部は、前記関連付け設定部によって設定された前記関連付けの設定を保持することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
　前記統計処理の結果である統計データを格納する統計データ格納部と、
　良品判定において不良と判定された太陽電池セルについて、不良の原因の推定のための処理を実行する推定処理部と、を備え、
　前記推定処理部は、前記統計処理の結果である前記統計データと類似する過去の統計データを、前記統計データ格納部に格納されている統計データの中から検索して、検索された統計データに基づいて不良の原因と特定された事項の情報である不良情報を得ることによって、前記推定のための処理を実行することを特徴とする請求項１または２に記載のデータ処理装置。
　前記統計データ格納部に格納されている過去の統計データに関連付けて前記不良情報を格納する不良情報格納部を備え、
　前記推定処理部は、前記検索された統計データとの関連付けを有する前記不良情報を前記不良情報格納部から読み出すことを特徴とする請求項３に記載のデータ処理装置。
　前記推定処理部は、前記推定処理部によって得られた前記不良情報の内容である推定結果を出力し、
　前記提示部は、前記推定処理部によって出力された前記推定結果を提示することを特徴とする請求項４に記載のデータ処理装置。
　前記統計処理部は、前記関連付けが設定されている第１のパラメータと第２のパラメータとについて、前記第１のパラメータを表す軸と前記第２のパラメータを表す軸とを有するグラフに前記第１のパラメータの測定値と前記第２のパラメータの測定値との組み合わせを表す座標がプロットされた関連図を生成し、
　前記提示部は、前記統計処理部によって生成された前記関連図を提示することを特徴とする請求項１から５のいずれか１つに記載のデータ処理装置。
　前記設定保持部は、第１のパラメータである短絡電流密度と第２のパラメータである開放電圧とについての前記関連付けの設定を保持することを特徴とする請求項１から６のいずれか１つに記載のデータ処理装置。
　前記設定保持部は、第１のパラメータである並列抵抗と第２のパラメータである電流値とについての前記関連付けの設定を保持し、前記電流値は、太陽電池セルに光を照射していないときにあらかじめ定められたマイナスのバイアス電圧を前記太陽電池セルに印加した場合に順方向とは逆の方向へ流れる電流の値であることを特徴とする請求項１から６のいずれか１つに記載のデータ処理装置。
　前記設定保持部は、第１のパラメータである曲線因子と第２のパラメータである直列抵抗とついての前記関連付けの設定を保持することを特徴とする請求項１から６のいずれか１つに記載のデータ処理装置。
　太陽電池セルの性能の評価によって得られたデータを処理するデータ処理方法であって、
　太陽電池セルの性能の評価に用いられる複数のパラメータに含まれるパラメータ同士の関連付けの設定を保持する工程と、
　保持されている前記関連付けの設定にしたがって関連付けられた前記パラメータ同士について、前記評価のために測定された測定値の統計処理を実行する工程と、
　前記統計処理の結果を提示する工程と、
　を含むことを特徴とするデータ処理方法。
　太陽電池セルを作製する工程と、
　作製された前記太陽電池セルの性能の評価に用いられる複数のパラメータに含まれるパラメータ同士の関連付けの設定を保持する工程と、
　保持されている前記関連付けの設定にしたがって関連付けられた前記パラメータ同士について、前記評価のために測定された測定値の統計処理を実行する工程と、
　前記統計処理の結果を提示する工程と、
　を含むことを特徴とする太陽電池セルの製造方法。