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采用PL影像对多晶硅的as-cut wafer进行

质量评估和分选

光致发光成像/Photoluminescenceimaging,简称PL成像被公认是一种很有前途的硅片,电池片质量特性分析技术。它能依据多晶硅as-cut wafer的材质，对于其进行质量评估和分选。美国能源实验室(NREL)，德国Fraunhofer太阳能研究所的很多试验和研究报告都显示：高清晰度，高分辨率的PL影像能够分辨出硅晶的各种缺陷，这包括常见的Dislocation/位错（晶格）缺陷，Grain boundary /晶界缺陷，和Impurity /杂质缺陷。
研究报告也显示不同的缺陷影响太阳能电池性能的程度是不同的。例如Impurity/杂质缺陷能够在其后的电池片生产工艺---发射极扩散工艺中得到改善；而Crystaldefect， 包括Dislocation /位错缺陷，Grain boundary /晶界缺陷并不能在其后的电池片生产工艺中得以纠正。自2009年以来，德国弗劳恩霍夫太阳能研究所(FraunhoferISE)开发出一套基于加权指数的评级标准，将硅片分成5个质量等级。对三个不同硅片供应商的10,000片硅片随机抽样，测试，评价和分选，结果证实，PL影像能够非常精确的评估硅片材料质量。
    也许在常规电池片生产线上，***硅片材料的微小质量差异对电池片的转换效率没有明显的影响，但是将分选过高质量硅片用在生产高效电池片的MWT-PERC工艺上，结果证实，即使是很小的材料质量差异也能明显地对电池片的I-V特性造成影响。因此对于高效电池片生产线，基于PL成像技术进行的硅片来料检验会是一种非常有效的控制质量的方法。
     基于上述原因和理论基础，新加坡维信科技-- Industrial Vision Technology (S)PteLtd开发了一套
“高清晰度，高分辨率的硅片PL成像和缺陷分析系统”。它能够有效地将硅片分选出5个不同的质量等级。

 硅片的质量缺陷和分类

Dislocation /位错（晶格）缺陷：

在多晶硅的生长过程中，由于应力的作用会在晶粒中产生大量的位错(Dislocation)。这些位错会在不同的滑移面上聚集成体积更大的位错团。这些位错团可以大幅度地降低少数载流子的扩散长度。从而降低硅片/电池片的光电转换效率。它是多晶硅铸锭过程中的一种常见的结构缺陷。如附图一所示。但是它对硅片的等级分选影响***大。 

Grain boundary /晶界缺陷：

多晶硅在生长过程中，晶体之间会产生边界。杂质容易在晶界处偏聚和沉淀。这些边界会影响少数载流子的扩散长度，从而降低硅片/电池片的光电转换效率。如附图二所示。

单晶硅是没有晶界缺陷的。晶界缺陷是造成准单晶硅（Cast-mono）达不到单晶硅的转换效率的主要原因。

Impurity /杂质缺陷:

多晶硅铸锭过程中的常见的有害杂质主要有：氧，碳，以及铁等过度族金属。铁和其它金属元素为多晶硅中***主要的杂质，一般来自于坩埚，所以在硅锭的底部以及边缘常常出现杂质缺陷（Impurity），如附图四所示。但是它对硅片的等级分选影响不大。因为在其后的电池片发射极扩散工艺过程中，可以去除大部分的杂质。