[发明专利]一种基于曲线长度的太阳能电池生产过程变化的检测方法

摘要

本发明公布了一种太阳能电池生产过程变化的检测方法，针对多通道传感器温度信号，基于温度曲线长度，通过特征提取与变化检测获得太阳能电池生产过程中的变化；包括：根据工艺曲线对双通道温度数据进行分段，得到有光伏材料层生长的温度曲线段；提取温度曲线段的长度特征；根据曲线长度特征进行变点检测，得到显著的温度变化点，进一步预测温度显著变化点处太阳能电池的光电转化效率变化的方向。本发明方法可以有效地在外延阶段提前发现过程变化，使工厂可以提前做出相应的补救措施，以避免不必要的浪费。

主权项

1.一种太阳能电池生产过程变化的检测方法，针对多通道传感器温度信号，基于温度曲线长度，通过特征提取与变化检测，自动获得太阳能电池生产过程中的温度变化，由此预测温度显著变化点处太阳能电池的光电转化效率均值变化的方向；包括如下步骤：1)通过多通道传感器获取温度信号，根据工艺曲线对双通道温度数据进行分段，得到有光伏材料层生长的温度曲线段；2)提取有光伏材料层生长的温度曲线段的长度特征；根据式1所示的弧长公式计算步骤1)所述有光伏材料层生长的温度曲线段C(t)的曲线长度l(C)：其中，C(t)为温度区间[a，b]上的曲线；3)根据步骤2)所述曲线长度特征进行变点检测，包括步骤C1)～C3)：C1.对步骤2)中提取的曲线长度特征选择先验分布；C2.通过动态规划计算得到最大边际似然对应的变点位置；设提取的曲线长度样本点集合为l＝{l1，l2，…，ln},对应的样本位置为t＝{t1，t2,…,tn}；设l＝{l1,l2,…,ln}来自于分布密度为f(l|θ)的抽样；在该n个样本点中有m‑1个变点c1:(m‑1)＝{c1,c2,…,cm‑1}，且cj∈[t1,tn]，则有t∈(cj‑1,cj],θ(t)＝θj；设θ1:m是从先验π(·|α)抽取的独立同分布变量，α为超参数，则最大边际似然表示为式2：设P(c1:(m‑1))∝1,即均匀先验，则最大边际似然等价于最大后验分布，表示为式3：P(c1:(m‑1))|l)∝P(l|c1:(m‑1))P(c1:(m‑1))＝P(l|c1:(m‑1))   (式3)利用如下的动态规划方法来计算得到最大边际似然对应的变点位置：第1步：For 1≤i≤n:H(l1,…,li|1)＝D(l1,…,li|α)第m步：Form≤i≤n:则最大边际似然估计的c1:(m‑1)为式5：C3.根据C2中变点位置计算得到变化前后的曲线长度均值，由此获得不同通道和不同温度段曲线的变点前后对应的曲线长度均值；4)根据步骤3)中双通道分段温度数据变点检测结果，进行决策层面的数据融合，得到显著的温度变化点，进一步预测温度显著变化点处太阳能电池的光电转化效率变化的方向；包括步骤D1～D2：D1.将步骤3)中得到的变点对应的曲线长度均值变化绝对值之和进行排序，通过崖底碎石图得到显著的变化点；D2.根据变点对应的曲线长度均值变化值之和Tki，预测温度显著变化点处太阳能电池的光电转化效率的均值变化方向。