[发明专利]太阳能电池缺陷导致性能损耗的自动评估方法、设备、计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种太阳能电池缺陷导致性能损耗的自动评估方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、读取太阳能电池片的电致发光光谱、外量子效率和在不同注入电流密度下的电致发光图像；

步骤二、通过高斯滤波和大津算法对输入的电致发光图像进行阈值化处理后，获得阈值化图像中白色轮廓所对应的外接矩形区域即为太阳能电池在电致发光图像中的准确位置；

步骤三、根据步骤二中获得的太阳能电池的准确位置，选择某一注入电流密度对应的电致发光图像，遍历整个电致发光图像获得所有的缺陷区D₁到D_i；

步骤四、根据步骤三获得的所有缺陷区D₁到D_i，将缺陷区的电致发光强度逐一替换为缺陷区的预测电致发光强度，获得太阳能电池无缺陷时的预测电致发光图像；

步骤五、按照注入电流密度从小到大的顺序，依次选择对应的电致发光图像，按照步骤三和步骤四的方法，获得每个注入电流密度下的预测电致发光图像；

步骤六、计算电池在每个注入电流密度下的实际和预测电致发光强度，根据太阳能电池内部电压与实际或者预测电致发光强度的互易关系，获得注入电流密度与实际或者预测内部电压的关系曲线，输出太阳能电池的实际或者预测理想伏安特性曲线；

步骤七、根据步骤五中获得的实际或者预测伏安特性曲线，获得电池的实际或者预测性能参数，并对比评估实际性能参数和预测性能参数之间的差异大小，其差异即为电池缺陷对性能的损耗。

2.如权利要求1所述的自动评估方法，其特征在于，步骤一中，所述太阳能电池电致发光图像用CCD照相机或CMOS照相机拍摄得到，所述电致发光光谱由光谱仪获得，所述外量子效率由太阳能电池外量子效率测试仪获得；所述注入电流密度的范围为0到太阳能电池的短路电流密度；所述太阳能电池的短路电流密度与太阳能电池的材料类型、制造工艺有关。

3.如权利要求1所述的自动评估方法，其特征在于，步骤二中，所述高斯滤波是指线性平滑算法，用于图像处理的降噪过程，从而改善太阳能电池边缘的毛刺，获得信噪比更高的电致发光图像；所述高斯滤波的窗口大小为S，S为正整数；所述大津算法是自适应选择阈值的算法，使用该方法自动给电致发光图像设定阈值，从而获得阈值化的图像。

4.如权利要求1所述的自动评估方法，其特征在于，步骤三中，所述缺陷区的定义为该区域的电致发光强度同时满足以下条件：1)该区域内存在一个电致发光强度最低的点P_i，点P_i的强度值低于指定区域N1平均强度值的1/k1，k1为一个给定的系数；2)该区域内所有点的强度值均低于指定区域N2平均强度值的1/k2，k2为一个给定的系数；i为正整数。

5.如权利要求4所述的自动评估方法，其特征在于，指定区域N1和N2是以点P_i为中心，指定不同边长或半径的方形或圆形区域，且缺陷区D_i包含于N1和N2；对于同一个电致发光图像，多个缺陷区的边长或者半径保持一致，且不同缺陷区的N1或者不同缺陷区的N2各自不发生重叠；所述系数k1和k2均为大于1的实数。

6.如权利要求1所述的自动评估方法，其特征在于，步骤四中，所述缺陷区的预测电致发光强度定义为区域N2中除缺陷区D_i以外部分的平均电致发光强度。