江西AI检测设备

  扩散是制备晶体Si太阳电池的关键工艺步骤，其直接决定着电池的光电转换效率。扩散的要求是获得适合于太阳电池p-n结需要的结深和扩散层的方块电阻，当p-n结较浅时，电池短波响应好，但同时浅结会引起串联电阻增加。结深过深，死层比较明显，高扩散浓度会引起重掺杂效应，使电池开路电压和短路电流均下降。在利用丝网印刷制电极的电池制作中，考虑到各个因素，太阳电池的结深一般控制在0.3～0.5μm，方块电阻在40～50Ω／□，选择的热扩散方法为液态源扩散法。Si片单片方块电阻的均匀性是衡量高温扩散效果的重要指标。方块电阻均匀性的提高使得电池的p-n结平整性变好，能够提高光生载流子的收集概率，增加短路电流，进而提高电池的转换效率。

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光伏组件便携式EL检测仪产品简介：

利用光伏组件EL发光原理研发的可检测太阳能组件内部隐裂，通过检测确保光伏组件的发电效率，构造简单，操作方便，便于携带，适用于流动性用户现场检测，无线取景远程控制采用美国进口芯片，搭载多平台APP可远程控制。为检测太阳能电站组件及来料太阳能电池板的专属移动式检测设备。特别适合光伏发电厂现在安装前测试使用，和太阳能电池板经销商的进货及出货检查使用！主动了解进货面板问题及时发现隐裂避免损失。 天津AI检测仪器厂家欧普泰PL、EL检测设备，电池片、电池串、组件检测准确性与速度均达到或超出国内外同类设备水平，**行业。

光伏组件性能的检测

光伏电站运行一段时间后，需要进行检测，来确定光伏电站的性能。涉及光伏组件的，主要包含以下项目。

1、功率衰减测试

光伏组件运行1年和25年后的衰减率到底有多少？25年太久，现在可能还没有运行这么长时间的电站。按国家标准，晶硅电池2年的衰减率应该在3.2%以内。但目前这个数据还真的很难说，原因有三：

1）光伏组件出场功率是用实验室标准光源和测试环境标定的，但似乎国内不同厂家的标准光源是存在一定的差异的。那在A厂标定的250W的组件，到了B厂，可能就是245W的组件的。

2）现场检测所用的仪器精确度较差，据说5%以内的误差都是可以接受的。用误差5%的仪器，测2%（1年）的衰减，难度有些大，结果也令人怀疑。

光伏行业的发展使其质量标准出现规范化以及统一化的发展趋势，行业内对太阳能电池组件以及电池片的质量检测越来越严格，特别是太阳能电池组件以及电池片表面缺点的检测。就目前的检测技术而言，虽然机器检测的效率相对较高，但是并不适用于电池组件和电池片检测，从而使得电池组件和电池片缺点检测需要采用人工检测方法，但是人工检测成本较高，而且准确率得不到保障。因此，研究一种全新的太阳能电池组件以及电池片表面缺点检测的方法与软件系统是很有必要的，从该行业的长期发展来看，未来光伏产业对此类软件的需求会越来越高，以保障企业生产部门在检测过程中的效率要求，及时研究新方法并应用新的检测软件系统以便提高检测效率是未来检测市场的大趋势。欧普泰AI-EL一人多机系统，人工智能检测缺点，节省成本，提高识别准确率，减低返修率，欢迎垂询我司。

在太阳能和电能的转换系统中,太阳能发电的主要载体是太阳能电池片,它的质量是影响太阳能发电效率的主要原因之一。由于电池片长期暴露在空气中,受日照、雨水、温度、空气质量等环境因素的影响,电池片表面会有一定程度的破损,表面产生缺点,使得太阳能的发电效率降低,故需要定期的对太阳能发电站的太阳能电池板进行检测,查看电池片的质量以及表面缺点情况,并对在实际工作中不合格的或者受到损害的太阳能电池片,及时采取措施进行更换。目前,太阳能电池片表面缺点多采用人工检测,传统的人目测试需要大量的人力和物力去,同时检测的结果又容易受检测人的主观因素影响,且检测效率较低。欧普泰AI-EL一人多机系统，人工智能检测缺点，节省成本，提高识别准确率，减低返修率，欢迎致电我司。江西AI检测设备

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发光成像方法为太阳电池缺点检测提供了一种非常好的解决方案，这种检测技术使用方便，类似的二维化面检测。本文讨论的是光致发光技术在检测晶体Si太阳电池上的应用。光致发光(photoluminescence，PL)检测过程大致包括激光被样品吸收、能量传递、光发射及CCD成像四个阶段。通常利用激光作为激发光源，提供一定能量的光子，Si片中处于基态的电子在吸收这些光子后而进入激发态，处于激发态的电子属于亚稳态，在短时间内会回到基态，并发出以1150 nm的红外光为波峰的荧光。利用冷却的照相机镜头进行感光，将图像通过计算机显示出来。发光的强度与本位置的非平衡少数载流子的密度成正比，而缺点处会成为少数载流子的强复合中心，因此该区域的少数载流子密度变小导致荧光效应减弱，在图像上表现出来就成为暗色的点、线，或一定的区域，而在电池片内复合较少的区域则表现为比较亮的区域。因此，通过观察光致发光成像能够判断Si片或电池片是否存在缺点。江西AI检测设备

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