隨著全球氣候變暖、環(huán)境污染的日益嚴(yán)重和化石能源的逐漸枯竭，尋找高效、實(shí)用的可再生綠色能源已成為亟待解決的問題。在我國能源轉(zhuǎn)型目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)過程中，光伏發(fā)電具有極其重要的作用。光伏電池及組件作為光伏發(fā)電中最前端和最關(guān)鍵的一環(huán)，現(xiàn)已成為能源轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵設(shè)備和部件。光伏電池的質(zhì)量直接影響著光伏組件的發(fā)光效率和安全運(yùn)行。

隨著我國光伏產(chǎn)業(yè)的快速成長，業(yè)界對光伏電池片的檢測技術(shù)也提出了更高的要求。光伏電池在工作過程中，光伏電池及組件因?yàn)槿毕荻鴩?yán)重影響光伏系統(tǒng)正常發(fā)電并降低光伏電池工作壽命，這些問題急需解決。

光伏電池缺陷的種類基本可以分為三類：硅片原材料階段的污染、電池片成品生產(chǎn)過程中的損傷和電池組件的缺陷。硅片缺陷是指在硅片的定向凝固、切片、清洗包裝等過程中的生成缺陷等；電池片制造缺陷是指在電池片的制絨、印刷、燒結(jié)等制造過程中產(chǎn)生的缺陷；電池組件缺陷是指在電極焊接、層壓等組件制造過程中產(chǎn)生的缺陷，如裂紋、虛焊等。這些缺陷都對應(yīng)著不同的紅外熱圖像特征。

以晶體硅光伏電池為例，如圖1a所示，在原材料的生產(chǎn)過程中受到污染會出現(xiàn)黑芯片、暗晶粒片、滑移錯位、重?fù)诫s等缺陷；在晶體硅光伏電池生產(chǎn)制作過程會出現(xiàn)隱裂、刮痕、斷柵、熱斑、燒結(jié)異常等缺陷。

在成像系統(tǒng)方面，近幾年熱成像技術(shù)、深度學(xué)習(xí)和人工智能在電力及新能源行業(yè)故障檢測的研究和應(yīng)用逐漸增多。例如，機(jī)器視覺系統(tǒng)目前已經(jīng)成熟應(yīng)用于被動式的光伏電池及其組件的生產(chǎn)、服役過程的缺陷識別和檢測定位。

圖1b所示為八旋翼遙控飛機(jī)搭載熱像儀對電池組件熱斑故障進(jìn)行在線檢測，利用熱像儀采集的缺陷處溫度數(shù)據(jù)，經(jīng)過算法處理，最終得到如圖1c所示清晰的缺陷成像。這套系統(tǒng)還可以實(shí)現(xiàn)對在役運(yùn)行過程中的光伏電站進(jìn)行被動式在線故障檢測。

圖1 晶體硅電池制作過程中被動式缺陷診斷系統(tǒng)框圖

在檢測手段方面，光伏電池缺陷檢測技術(shù)隨著現(xiàn)代物理學(xué)、光電學(xué)的發(fā)展取得了長足的進(jìn)步。Bolun Du綜述了現(xiàn)有的硅基、薄膜、多結(jié)光伏電池檢測技術(shù)，其中典型的光伏電池檢測手段有：電參數(shù)測量、激光束誘導(dǎo)電流、暗鎖相紅外熱成像、電致發(fā)光、激光太赫茲發(fā)射顯微鏡等。表1總結(jié)了現(xiàn)有的光伏電池缺陷檢測方法的優(yōu)缺點(diǎn)，這些方法基本都是被動式檢測，相較之下，本文提出的主動式電磁激勵的熱成像技術(shù)則具有非接觸、檢測靈敏度高、空間分辨率高等優(yōu)勢，可以實(shí)現(xiàn)電池全局性能快速檢測，也能實(shí)現(xiàn)電池細(xì)微缺陷檢測。

因此，本文旨在建立基于主動式電磁激勵紅外輻射光伏電池缺陷檢測方法，采用非接觸電磁感應(yīng)加熱，得到更好的熱輻射信息，利用FLIR A310熱像儀采集缺陷處的溫度場信息，采用快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform, FFT）、主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）、獨(dú)立分量分析（Independent Component Analysis, ICA）等算法，建立具備非接觸、快速檢測、高分辨率、高靈敏度、可檢測內(nèi)部缺陷的晶體硅光伏電池檢測技術(shù)及系統(tǒng)，為光伏電池的性能測試、失效分析和損傷檢測提供有效的理論和方法。

表1 不同檢測方法的優(yōu)缺點(diǎn)

圖3 電磁激勵紅外輻射缺陷檢測系統(tǒng)

結(jié)論

本文對比了電磁激勵紅外熱輻射檢測技術(shù)與現(xiàn)有常規(guī)光伏電池檢測的優(yōu)缺點(diǎn)，突出了主動式非接觸感應(yīng)加熱的創(chuàng)新性，其具備快速檢測、高分辨率、高靈敏度的優(yōu)點(diǎn)。搭建了數(shù)字化電磁感應(yīng)熱成像檢測系統(tǒng)，得到脈沖式和鎖相式兩種激勵模式下的晶體硅光伏電池的熱成像序列，利用FFT、PCA、ICA算法對熱像圖進(jìn)行處理，在很大程度上消除了檢測過程的背景噪聲和干擾噪聲，顯著地提高了對缺陷檢測的識別能力，實(shí)現(xiàn)了晶體硅光伏電池?zé)岚摺⒘鸭y、斷柵、重?fù)诫s等缺陷的檢測。數(shù)字化電磁感應(yīng)熱成像檢測系統(tǒng)具有自動化程度高、準(zhǔn)確度高、可定量分析等特點(diǎn)。

本文的局限性在于本系統(tǒng)目前在使用便捷性、功率損耗和成本上還不具優(yōu)勢。并且由于硅光伏電池表面的缺陷種類繁多，例如還包括油污、微粒、雜質(zhì)等，本系統(tǒng)并沒有對以上缺陷的檢測、識別加以研究，因此希望在以后的工作中對這些缺陷進(jìn)行快速、準(zhǔn)確有效的檢測。同時(shí)本文所提出的檢測算法運(yùn)行時(shí)間稍長，實(shí)時(shí)性方面還有待提高。

未來，隨著光伏電池檢測產(chǎn)業(yè)朝著智能化方向發(fā)展，紅外機(jī)器視覺系統(tǒng)將更多地應(yīng)用于光伏電池檢測的快速缺陷定位和精確缺陷測量領(lǐng)域，可以結(jié)合本實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線上硅光伏電池的自動可視化的在線檢測與缺陷分類。