太陽能電池及矽晶圓檢測之相關研究

太陽能電池的相關研究由於綠色能源議題逐漸被重視而提出，除 了材料及製程的研究及改良，針對電池品質的檢測研究，亦有許多相 關論文及專利，甚至發表或發展出檢測設備。太陽能電池的主要材料 為矽，部分針對矽晶圓(silicon wafer)缺陷檢測的研究亦可作為檢測太 陽電池的參考，本節將回顧幾種檢測太陽能電池或矽晶圓的研究方法 及電子光斑干涉術的發展歷史。

視覺檢測技術(visual inspection technology)為外觀瑕疵檢測使用 最頻繁且簡便的一種方式，隨著CCD (charge-coupled device)相機解析 度不斷的提升，可對待測物拍照，直接進行影像分析，此方法不施予 任何負載凸顯缺陷的存在。Zhuang等人[3]在2004年以CCD相機拍攝 太陽能電池照片，並轉換成灰階(gray transform)形式進行影像調校，

採用高斯拉普拉斯轉換(Gauss-Laplacian transform)演算法進行輪廓辨

識，與無缺陷試片的灰階值比對，判別是否存在缺陷，並尋出輪廓破 損或裂縫的位置。陳心怡[4]在2007年採用多選擇性的自動門檻值選 取法，作為太陽電池瑕疵檢測的方法，以檢測區塊內標準差作為判定 準則。若區塊的標準差非常小，表示無瑕疵存在，則直接將整個區塊 設為背景。若標準差夠大，採用以Otsu門檻(threshold)值法為基礎的 三值化，將區塊分為三個灰階，灰階值較小及較大的部份，代表較暗 及較亮瑕疵。對於具隨機紋理表面的多晶矽太陽能電池板，對比並不 是很明顯，採線偵測為基礎的方法，檢測出較亮的瑕疵。對於有規律 紋理表面的太陽能電池板，則使用紋理學習的方法檢測瑕疵，若得到 一個不相配的結果，表示此區塊內有瑕疵。同年，蔡欣儒[5]利用次 像素邊偵測、霍氏轉換、及最小平方誤差法等演算法來偵測太陽能電 池邊緣瑕疵。在線路瑕疵檢測中，將線路分為粗線(busbar)與細線 (finger)兩類，以追蹤檢驗的方式檢測粗線上的瑕疵，細線上的瑕疵則 由樣板比對的方法作檢測。

Kasai等人[6]在1983年將聲光(photoacoustic)效應運用在檢測矽晶 圓上，以自製的聲光顯微鏡(photoacoustic microscopy, PAM)觀察矽晶 圓表面成核時的堆疊缺陷(stacking fault)。實驗中，以聲光調變器 (acousto-optic modulator, AOM)調變光源頻率，使試片被照射區域(直 徑 約 10µm 的 圓 面 積 ) 受 到 不 同 頻 率 的 激 振 ， 利 用 壓 電 陶 瓷 (PZT ceramics)接收激振所產生的彈性波(elastic wave)訊號，若試片有缺陷 存在，產生的訊號將與無缺陷者不同，由訊號的振幅大小可推算缺陷 的深度。Berquez等人[7]於2003年提出不同調變頻率對應檢測範圍及 缺陷位置的關係，實驗的解析度為4 µm，為聲光效應檢測方式訂出規 格。聲光效應檢測方式雖能有效的檢測出矽晶圓表面及表面下的缺 陷，但必須以掃描試片的方式檢測，無法作一次性的全域檢測，比較

適合局部區域或小面積的檢測。若試片的面積較大且必須作全域性的 檢測，則需花費較長的時間，不適合應用於生產線的即時檢測。

Breitenstein等人[8-10]提出鎖相熱影像(lock-in thermography)法檢 測太陽能電池及模組。實驗以穩態的熱源加熱試片，針對電池於製程 中可能產生影響電性的缺陷(如：邊緣切割化、裂縫、孔洞、表面刮 傷、金屬燒結不良等)作檢測，以不同的頻率、溫度與相位等參數，

拍下振幅及相位改變的熱影像圖，並與電子束誘發電流儀(electron beam induced current, EBIC)、穿透式電子顯微鏡(transmission electron microscopy, TEM)及掃瞄式電子顯微鏡(scanning electron microscope, SEM)等其他檢測方式做驗證比較。Dunlop與Halton[11]於2004年以穩 定脈衝的電流及氖氣燈兩種負載，施於太陽能電池或模組，使試片溫 度產生短暫上升，並以紅外線熱感應器作為偵測器，由熱影像的溫度 分佈狀況，檢測試片是否存在缺陷。熱影像檢測法依熱的傳遞狀況可 區分為穩態及非穩態，上述的兩種方法皆為穩態方式，前者為為固定 加熱方式，另一則是脈衝加熱。待測物加熱後，透過紅外線照相機 (infrared camera)，搭配溫度或鎖相的方式作訊號處理，可獲得待測物 溫度分佈的熱影像。近年來紅外線照相機的解析度大幅提升，熱影像 確實能有效的偵測出太陽能電池上的缺陷，但是鎖相造成訊號處理的 速度降低許多，且檢測環境有時必須在暗房，所以也不適合被應用在 線上檢測。

目前，業界對於太陽能電池及模組的檢測，最常使用的方法是觀 察太陽能電池的激發螢光(luminescence)影像，根據密度分佈判斷缺 陷。太陽能電池產生激發螢光的方式可依照外加負載方式的不同，分 為 電 激 發 螢 光 (electroluminescence, EL) 及 光 激 發 螢 光 (photoluminescence, PL)兩種。將太陽能電池施以電場負載或照射高能

量(短波長)的光，半導體材料的部分電子吸收足夠能量後，由價電帶 躍遷至導電帶，釋放出光或聲能，使元件內產生光或聲的增益(optical or acoustic gain)，若採用對於 950-1250 nm 波長區間較敏銳的近紅外 CCD 感光原件，可拍下試片的螢光密度分佈圖。分析激發螢光的圖 片資料，對應光譜中的特徵，可得知材料摻雜的雜質種類、能隙大小、

化合物中的組成成分、晶圓表面及表面下的缺陷，甚至奈米材料之量 子 點 的 尺 寸 、 載 子 傳 輸 路 徑 與 生 命 週 期 等 重 要 訊 息 [12-15] 。 Kasemann 等人[16-17]於 2006 年曾比較激發螢光影像及鎖相熱影像兩 種檢測法。本研究採用 EL 檢測法作為實驗的對照組，本文第二章將 針對此法作進一步的介紹。

除了上述幾種對於使太陽能電池，進行影像分析的檢測方式之 外，利用材料缺陷造成結構的改變，使能量傳遞的衰減率產生差異，

亦可成為檢測矽晶圓或太陽能電池的方法。Belyaev 等人[18]在 2006 年提出超音波共振法(resonance ultrasonic vibration, RUV)法檢測矽晶 圓，以超音波探頭接觸矽晶圓，使其產生振動，量測、分析面內共振 及頻率，根據共振頻率的平移及頻寬的變化，判斷太陽能電池是否有 缺陷或裂縫，並以自製的掃瞄式超音波顯微鏡(scanning acoustic microscope, SAM)檢驗試片作為對照，確認檢測法的正確性。Dallas 等人[19]於 2007 年延續同樣的方法檢測太陽能矽晶片，搭配有限元 素分析模擬，估算出裂縫長度，並增加實驗數據使此法降低誤判率，

並發表專利及製造成設備。

目前使用於太陽能電池檢測方法可歸納出三個重點：(1)高解析 度的檢測方式侷限於小區域，若要進行全域的檢測，檢測速率相對降 低，必須依賴昂貴的設備提高效率；(2)快速的檢測方式將使解析度 降低或無法確認缺陷位置；(3)太陽能電池的構造較複雜，文獻中的

檢測方式即使適用於矽晶圓，應用於太陽能電池上必須作調整。上述 三點正是目前線上量產的太陽能電池仍依賴作業員進行視覺及聽覺 檢測缺陷的主要原因，還沒有任何檢測設備可在生產線上直接對太陽 能電池作高效率的檢測。