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  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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光伏电池产业链为硅料、硅片、电池片、组件、系统五个环节，根据CPIA（中国光伏行业协会）数据，2018年我国多晶硅、硅片、电池片、组件有效产能分别达116.1GW、146.4GW、128.1GW、130.1GW，产量分别为77.7GW、109.2GW、87.2GW、85.7GW（其中多晶硅产能和产量分别为38.7万吨和25.9万吨，折算成GW），我国硅料、硅片、电池片、组件产量占全球总产量的比重分别为58%、90%、73%、72%，是全球比较大的光伏生产国。2010-2018年，我国电池片、硅片、组件产量分别增加了近8倍、10倍和8倍之多。2019年，尽管在政策调整下，我国光伏应用市场有所下滑，但受益于海外市场增长，我国光伏各环节产业规模依旧保持快速增长势头。截至2019年底，我国多晶硅产能达到46.2万吨，同比增长19.4%，产量约34.2万吨，同比增长32.0%;硅片产量134.6GW，同比增长25.7%;电池片产量108.6GW，同比增长27.7%;组件产量98.6GW，同比增长17.0%。随着传统化石能源的日益减少，可再生能源的消耗比重逐年增加，光伏发电的比重更是增加迅速。根据规划预测，到2050年中国的光伏装机达到2000GW，年发电量达2600TWh，占全国总发电量的26%。我国光伏业仍处于成长期，未来发展空间大。天津AI检测系统价格欧普泰PL、EL检测设备，电池片、电池串、组件检测准确度和速度均达到或超出国内外同类设备水平，**行业。

太阳能电池有哪些缺点呢?

黑心片:EL照片反射的黑心膜形成的主要原因是该区域没有发出1150红外光，导致黑心片在红外照片中反射。这种黑色芯板是由于在中心部分的高电阻率而形成的。它与硅衬底的少数载流子浓度有关。

黑色电影:在生产过程中,由于反复强调缩短的定向凝固时间晶体,潜热释放融化和温度场温度梯度不匹配,晶体生长速率加快,过度的热应力引起的内部位错硅片。

短路黑片:由单根线焊接元件引起的短路;元器件层压前电池电池效率低下所形成的短路黑膜;边缘明亮的黑色薄膜称为非短路黑色薄膜。主要是由于n型芯片在硅片的错误使用中，导致PN结，短路电池无法提供外部电源，输出功率和IV测试曲线也降低。导致整个元件功率和填充系数受到影响。

电池栅极:电池栅极是由于太阳能电池丝网印刷过程中参数设置不当或丝网印刷质量不合格造成的。轻微的栅极断口对元件来说不是很重要，但如果栅极严重，影响单片电池的电流会影响整个元件的电气性能。

机器视觉技术与人类通过眼睛获取信息的方式是一致的，光学图像的采集就好比是机器在用“眼睛”获取信息，检测算法就是机器在用“大脑”思考的过程。而光学图像定位方法又分为灰度定位和几何定位，基于灰度定位的算法是通过分析模板图像的灰度值与待测物体图像的灰度值的相关性大小来判断物体的位置。由于该算法与图像的每一个像素点的灰度值关系密切，所以它对光照的亮度变化非常敏感。而在实际生产当中工件对光的吸收、反射不可能完全一致，从而会影响定位的准确率和通过率，因此采用几何定位方式。欧普泰AI-EL一人多机系统，人工智能检测缺点，节约成本，提高识别准确度，减低返修率，欢迎垂询我司。

在光伏系统中，组件质量的优劣直接决定了发电情况的好坏。那么，如何区分组件质量好坏?对此，小编想说，虽然我们从肉眼分辨不出质量好坏，但是可以通过EL测试仪来检测。

EL测试仪作为光伏组件缺点检测的一大利器，主要应用在光伏组件生产过程中的质量分析、质量控制及光伏电站日常运维工作中，其优点是测试方法简单快捷、缺点表征直观、设备价格便宜。 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。浙江电池片检测

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