The invention discloses a solar cell production process change detection method, according to the temperature signal of multi channel sensor, temperature curve length based on changes in the process of solar cell production by feature extraction and change detection; including: according to the process curve of double channel temperature data are segmented by a photovoltaic material layer growth temperature. Line length characteristic temperature curve; extraction; change point detection based on curve length characteristics, temperature changes significantly, further prediction of the photoelectric conversion efficiency of temperature change significant change point in the direction of the solar cell. The method of the invention can effectively detect the change of the process ahead of the extension stage, so that the factory can make corresponding remedial measures in advance so as to avoid unnecessary waste.
【技术实现步骤摘要】
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
本专利技术涉及生产过程质量监测技术,尤其涉及太阳能电池生产过程中温度变化的自动检测,提供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。
技术介绍
太阳能电池广泛应用于军事、航天、农业、通讯等各个领域。太阳能电池的光电转化效率是太阳能电池产品的一个重要关键性指标。例如,一个低光电转化效率的太阳能电池产品会严重缩短飞行器在太空的使用时间,造成飞行器的使用浪费。因此对太阳能电池相关产品来说,保证生产过程中太阳能电池的光电转化效率的稳定性是极为重要的。太阳能电池生产分为多个工序,其中重要的工序包含:外延、蒸镀和焊接。外延过程主要是实现光伏材料的生长,是核心工序;蒸镀过程主要是实现蒸金属材料到外延生产完毕的光伏材料表面,形成电极;焊接是焊电池的其他部件,如互联片。目前太阳能电池的光电转化效率主要是在蒸镀环节结束之后进行实验离线测量,具体为利用I-V曲线计算太阳能电池的光电转化效率。当出现较低的光电转化效率电池片,也将无法弥补,只能废弃。所以,如何在太阳能电池生产的第一个阶段(即:外延阶段)进行潜在的太阳能电池的光电转化效率监测是极为重要的。随着传感器的发展,越来越多的制造系统都安装了传感器。传感器数据采集包含了大量生产过程的信息,可以用来监测生产过程变化。在外延阶段,双通道高温测量仪可以测量光伏材料生长过程的温度变化数据。现有技术还无法实现在太阳能电池生产过程中,通过对上述双通道温度进行监测,获取材料生长过程变化信息以及后续太阳能电池光电转化效率的变化信息。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的不足,本专利技术提 ...
【技术保护点】
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):
【技术特征摘要】
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:For1≤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...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。