[实用新型]太阳能硅片线痕高精度检测系统有效
申请号: | 201220104389.0 | 申请日: | 2012-03-20 |
公开(公告)号: | CN202494648U | 公开(公告)日: | 2012-10-17 |
发明(设计)人: | 陈利平;惠施;裴世铀;李波 | 申请(专利权)人: | 苏州中导光电设备有限公司 |
主分类号: | G01N21/956 | 分类号: | G01N21/956;G01B11/02 |
代理公司: | 昆山四方专利事务所 32212 | 代理人: | 盛建德 |
地址: | 215311 江苏省苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 太阳能 硅片 高精度 检测 系统 | ||
技术领域
本实用新型涉及一种太阳能硅片检测系统,特别涉及一种太阳能硅片线痕高精度检测系统。
背景技术
在太阳能光伏产业工艺链中,硅片线痕缺陷是在切片工艺中引进的一种硅片表面不平整的缺陷,包括凹槽(groove),台阶(step),波形(wave)以及这三种缺陷的复合缺陷等。目前该领域普遍采用线锯切片工艺,将硅切方切成厚度一定的硅片,该方法具有成本低、产能高等优点。但是,线锯本身的材料会在生产过程中磨损,会产生线锯粗细不均匀或跳线的情况,由此会在切出的硅片表面留下与线锯平行的线痕缺陷。
线痕缺陷会对硅片的后续工艺产生一系列影响:第一:增加工艺过程中的破损率;第二:造成PN缺陷,从而降低成片电池片电性能;第三:等离子增强化学气象沉积(PEVCD)工艺后,线痕缺陷处颜色异常,影响成品电池片外观;第四:较大的线痕影响电池片栅线导电。因此硅片线痕检测是硅片质量空管的一个重要项目。
目前主要有三类线痕检测技术:第一种:通过高清晰成像办法,识别线痕缺陷的位置,该方法可同其他硅片的检测如外观检测、尺寸测量等融合在一起测量,但此方法不能实现定量测量,因此不能对检测出的线痕进行等级划分。第二种:采用高精度激光三角位移传感器,定量测量出硅片表面的高度信息和硅片的厚度信息,再由软件算法判别出线痕的宽度、深度(或高度)以及等级划分,但是,由于普通的激光三角位移传感器的探测光斑为圆形,对太阳能级硅片表面的粗糙度十分敏感,测量出的线痕高度或深度信息往往会淹没在硅片表面的粗糙不平的“噪声信号中”,因此限制了测量精度和等级划分精度。第三种:采用线照明激光和面阵图像传感器组成的表面形貌测量仪。该技术为第二种方法的变形,测量精度同样受到硅片表面粗糙度的影响。
实用新型内容
为了弥补以上不足,本实用新型提供了一种太阳能硅片线痕高精度检测系统,该太阳能硅片线痕高精度检测系统极大地降低了硅片表面的粗糙度对测量线痕的干扰,使得测量只对线痕敏感,有效地提高了线痕测量的精度和准确度。
本实用新型为了解决其技术问题所采用的技术方案是:一种太阳能硅片线痕高精度检测系统,包括硅片传送机构、硅片位置感应装置、检测模块、数据采集卡和处理器,所述硅片传送机构能够带动硅片直线运动,检测模块上设有至少一个激光三角位移传感器,激光三角位移传感器将探测光斑投射到硅片表面来对其表面高度信息进行测量,硅片位置感应装置能够感应硅片位于激光三角位移传感器检测位置并传信于数据采集卡,数据采集卡采集激光三角位移传感器传输的测量信息并输出数据给处理器,工作时,硅片传送机构输送硅片到激光三角位移传感器的检测位置,传感器感应到硅片到达该位置时发送信号到数据采集卡,数据采集卡接受到该信号后其内的多个通道A/D开始并行采集激光三角位移传感器输出的数据,处理器(一般为数据处理软件)对采集到的硅片表面高度数据进行计算,最终统计出每片硅片的线痕数目、每条线痕的类型、宽度、深度以及根据这些结果判断每个硅片的质量等级,所述激光三角位移传感器的探测光斑为椭圆光斑,该椭圆光斑的长轴方向与硅片线痕方向平行,椭圆光斑的短轴方向与硅片运动方向一致,长条形椭圆探测光斑的长轴方向同线痕方向平行,该长条形测量光斑通过沿线痕方向的积分平均测量,可有效降低样品表面粗糙度对测量精度的干扰,使得测量只对线痕敏感,椭圆探测光斑的短轴方向同样品运动方向一致,可使得测量对线痕具有较高的空间分辨率,使得测量出的结果更稳定。
作为实用新型的进一步改进,所述硅片传送机构采用非抗振动型传送机构,激光三角位移传感器纵向上呈对称状态分布于硅片上下两侧并与硅片位置正对,激光三角位移传感器用于测量硅片上、下表面的高度数据,设激光三角仪所在的测量坐标系为(x,y),上、下激光三角仪测得的硅片上、下表面高度信息为yup(x)和ydown(x);设传送带上表面所在的局部坐标系为(x’,y’),硅片上、下表面相对于此坐标系的高度信息为y’up(x)和y’down(x);设传送带局部坐标相对于激光三角仪测量坐标的振动为yup(x)。各个数值存在如下关系:
th(x)=y’up(x)-y’down(x)
yup(x)=yvib(x)+y’up(x)
ydown(x)=yvib(x)+y’down(x)
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