Neuronales Netzwerk zur Fehlererkennung

Neuronales Netzwerk zur Fehlererkennung

Unter Beteiligung von LETI-Forschern wurde ein neuronales Netzwerk geschaffen, das Fehler bei der Herstellung von Elementen für Solarbatterien erkennt.

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Forscher des Teams des AIRI Instituts für die Künstliche Intelligenz mit Unterstützung des IT-Unternehmens Soltech, sowie des Lehrstuhls für Photonik der St. Petersburger Elektrotechnischen Universität "LETI" haben eine Software entwickelt, die nicht nur Defekte erkennt, sondern auch die wahrscheinlichen Quellen ihrer Entstehung in der technologischen Kette des Solarzellenproduktionsprozesses ermittelt.

Die Erkennung von Defekten auf Siliziumwafern erfolgt über den Effekt der Elektrolumineszenz. Die Methode besteht darin, dass beim Anlegen einer Spannung an eine Silizium-Solarzelle deren Oberfläche zum Leuchten kommt (Elektrolumineszenzeffekt), was mit einer Infrarotkamera (IR) eindeutig erkennbar ist. Wenn an der Oberfläche keine Defekte vorhanden sind, leuchtet die Solarzelle gleichmäßig. Das Vorhandensein von Defekten wird durch Bereiche unterschiedlicher Lumineszenz angezeigt.

Die Ergebnisse der Arbeit wurden in der Fachzeitschrift Solar Energy veröffentlicht.