提供裂纹检测用预测模型的方法和检测半导体结构上的裂纹的方法技术

一种用于提供用于在半导体结构上的裂纹检测的预测模型的方法，所述半导体结构是光伏太阳能电池、制造过程中的光伏太阳能电池的前级物，尤其是用于制造太阳能电池的半导体材料，该方法包括以下方法步骤：A.提供参照半导体结构，该参照半导体结构具有至少一个裂纹；B.提供关于所述至少一个裂纹的裂纹数据，该裂纹数据包含与裂纹在该参照半导体结构上的位置有关的几何位置数据；C.通过空间分辨式测量在半导体结构中所产生的光致发光的多个局部测量点和/或通过空间分辨测量该半导体结构的IR吸收来空间分辨测量该参照半导体结构，和D.通过依据在方法步骤C中求出的空间分辨的测量数据并且依据在方法步骤B中提供的裂纹数据进行学习算法的训练来建立预测模型，其中，该学习算法的训练包括以下方法步骤：D1.通过下述方式建立用于至少一个局部描述符点的至少一个描述符，即，针对该描述符点设定或者确定一个检查区，并且依据该检查区内的测量数据建立该描述符，该描述符是特征矢量和/或特征分布和/或特征直方图，和D2.利用该描述符号和该裂纹数据训练该学习算法。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】【专利摘要】本专利技术涉及方法提供用于在半导体结构上的裂纹检测的预测模型的方法，该半导体结构是光伏太阳能电池、制造过程中的光伏太阳能电池的前级物，尤其是用于制造太阳能电池的半导体材料，该方法包括以下方法步骤：A）提供具有至少一个裂纹的参照半导体结构；B）提供关于至少一个裂纹的裂纹数据，裂纹数据包含与裂纹在参照半导体结构上的位置有关的几何位置数据；C）空间分辨式测量在半导体结构中所产生的光致发光的多个局部测量点和/或通过空间分辨测量该半导体结构的IR吸收来空间分辨测量该参照半导体结构；D）通过依据在方法步骤C中求出的空间分辨测量数据并且依据在方法步骤B中提供的裂纹数据进行学习算法的训练来建立预测模型，其中，学习算法的训练包括以下方法步骤：D1）通过下述方式建立用于至少一个局部描述符点的至少一个描述符，即，针对描述符点设定或确定一检查区，并且依据检查区内的测量数据建立该描述符，该描述符是特征矢量和/或特征分布和/或特征直方图，和D2）利用该描述符号和裂纹数据训练学习算法。本专利技术还涉及用于裂纹检测的方法和装置。【专利说明】
本专利技术涉及根据权利要求1的提供半导体结构上的裂纹检测用预测模型的方法和根据权利要求2的检测半导体结构上的裂纹的方法，该半导体结构是光伏太阳能电池、制造过程中的光伏太阳能电池的前级物或者尤其用于制造这样的光伏太阳能电池的半导体材料。
技术介绍
由半导体材料构成的光伏太阳能电池早已被用于将电磁辐射转化为电能。在典型的光伏太阳能电池中，半导体材料占据了太阳能电池制造总成本的相当份额。因而使用成本十分有利的材料例如多晶硅，另外，太阳能电池研究的一个目的在于减小光伏太阳能电池制造所用的半导体晶片的厚度，由此降低材料成本。但由此出现以下危险，即，裂纹不利地影响了半导体材料稳定性。这样的裂纹例如可能因娃晶块中的材料缺陷而形成，因在晶片原材料制造中的载荷而出现，因缺陷和晶片锯切时的机械应力而出现，以及因运输和搬运操作时的机械应力而出现。另外，半导体材料在制造过程中承受力学负荷和热负荷。一旦半导体材料在加工过程中破碎，就出现高昂成本，因为尤其必须停止制造。尽管有裂纹但还经历整个制造过程的这种半导体材料还有可能在随后的应用中造成在光伏太阳能电池使用时的显著功率损失。因此缘故，人们迫切需要用于检测半导体结构中的裂纹的方法，该半导体结构是上述半导体原材料如用于制造太阳能电池的半导体晶片、制造过程中的太阳能电池前级物或成品太阳能电池。因为裂纹一般具有微米级延伸尺寸，故其也被称为微裂纹。已知利用所谓的IR透光拍摄来检测裂纹。为此，半导体结构借助红外范围内的辐射接受透光检测并借助成像法如CCD摄像机被测量。因为在IR范围内的不同吸收特性，故使用者能在如此获得的图像中肉眼发现裂纹。同样知道了利用光致发光的裂纹检测:为此，在半导体结构中产生光致发光并借助成像法如CCD摄像机进行空间分辨测量。光致发光测量的使用原则上是已知的并且例如在第22届欧洲光伏太阳能会议的会刊(2007，米兰，意大利)中的Trupke，T的“用于硅晶片和太阳能电池的表征的发光成像进展”中有描述。但此时通常无法将裂纹与其它作用例如重组有效干扰点区分开。另外，利用共振超声振动(RUV)的裂纹检测是已知的并且例如在Monastyrskyi, A.等人的“用于硅晶片和太阳能电池的在线裂纹检测的共振超声振动”(第33届PVSC的会刊，2008)中有描述。
技术实现思路
本专利技术的任务在于，提供一种可靠的、尤其可工业应用的半导体结构裂纹检测方法，该半导体结构是光伏太阳能电池、制造过程中的光伏太阳能电池前级物或用于制造光伏太阳能电池的原材料。该任务通过根据权利要求1的提供半导体结构上裂纹检测用的预测模型的方法以及根据权利要求2的检测半导体结构上的裂纹的方法来解决。在权利要求3至13中找到本专利技术方法的有利实施方式。本专利技术还通过根据权利要求14的用于检测半导体结构上的裂纹的装置来完成。兹将所有权利要求的语句援引纳入说明书。本专利技术基于 申请人:的以下认识，S卩，学习算法适用于建立半导体结构上裂纹检测用的预测模型，因而结合预测模型进行裂纹检测。因此，本专利技术的方法和本专利技术的装置原则上不同于在光伏领域迄今所用的裂纹检测方法，这是因为第一次将借助学习算法的机器学习用于裂纹检测。如上所述，本专利技术的裂纹检测方法和本专利技术的裂纹检测装置涉及光伏领域。相应地在此和下文中使用术语“半导体结构”来称呼用于制造太阳能电池的原材料如硅晶片、尤其是多晶硅晶片，也用以称呼在制造过程中的任一工序处的光伏太阳能电池前级物以及成品太阳能电池。根据本专利技术的、提供用于半导体结构上的裂纹检测的预测模型的方法包括以下方法步骤:在方法步骤A中提供参照半导体结构，该参照半导体结构具有至少一个裂纹。在方法步骤B中，提供关于至少一个裂纹的裂纹数据，该裂纹数据包含与裂纹在该参照半导体结构上的位置有关的几何位置数据。该半导体结构一般是面状元件，从而一般可以关于半导体结构的正面或背面的姿态来描述裂纹，就是说，一般借助二维几何数据。此时在本专利技术范围内的是，裂纹数据包括描述裂纹延伸的多个点和/或线，和/或裂纹数据包括星形裂纹的至少两条线在此相交的裂纹中心。也在本专利技术范围内的是，参照半导体结构是具有裂纹的半导体结构，该裂纹利用另一测量法关于几何位置被测量。作为替代或补充也可行的是，通过刻划或类似方法在规定的几何位置上给参照半导体结构添加裂纹。在方法步骤C中进行参照半导体结构的空间分辨测量。为此，对于多个局部测量点进行在半导体结构内产生的光致发光的空间分辨测量和/或半导体结构红外吸收(IR吸收)的空间分辨测量。为执行空间分辨成像方法，本身已知的测量装置尤其CCD摄像机可被用于空间分辨测量。重要的是针对多个局部测量点进行空间分辨测量。测量点覆盖半导体结构表面上的包含裂纹的至少一个区域。在方法步骤D中建立预测模型。为此，结合在方法步骤C中求出的空间分辨测量数据和在方法步骤B中提供的裂纹数据进行学习算法的训练。不同于已知的裂纹检测方法，尤其没有基于物理模型根据测量信号来区分对应于裂纹的测量点与其它测量点。取而代之，结合测量数据和裂纹数据即关于参照半导体结构已知的对现有裂纹的描述来进行学习算法的训练(Trainieren)。因此未规定表明裂纹的且就测量信号而言与其它元素如重组有效几何结构区分开的说明和标准(即，该描述的明确表述)，而是通过学习算法训练来构成。学习算法的训练此时包括以下步骤:在方法步骤Dl中建立用于至少一个局部描述符点的至少一个描述符。此时，针对该描述符点设定或确定一检查区，并且依据该检查区内的测量数据建立该描述符，该描述符是特征矢量和/或特征分布和/或特征直方图。因而，该检查区包括根据方法步骤C的测量点的至少一个子集。也在本专利技术范围内的是该检查区包括根据方法步骤C的全部测量点。对此，描述符点形成所述描述符的一个局部点，从而结合特征矢量和/或特征分布和/或特征直方图并在考虑检查区的情况下构成用于局部描述符点的描述。特征矢量和/或特征分布和/或特征直方图的特征基于在方法步骤C中求出的测量数据。此时在本专利技术范围内的是该特征直接源于测量数据。但尤其有利的是该特征是多个测量数据的进一步处理和/或关联尤其是结构描述。在方本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于提供用于在半导体结构上的裂纹检测的预测模型的方法，所述半导体结构是光伏太阳能电池、制造过程中的光伏太阳能电池的前级物，尤其是用于制造太阳能电池的半导体材料，该方法包括以下方法步骤：A.提供参照半导体结构，该参照半导体结构具有至少一个裂纹；B.提供关于所述至少一个裂纹的裂纹数据，该裂纹数据包含与裂纹在该参照半导体结构上的位置有关的几何位置数据；C.通过空间分辨式测量在半导体结构中所产生的光致发光的多个局部测量点和/或通过空间分辨测量该半导体结构的IR吸收来空间分辨测量该参照半导体结构，和D.通过依据在方法步骤C中求出的空间分辨的测量数据并且依据在方法步骤B中提供的裂纹数据进行学习算法的训练来建立预测模型，其中，该学习算法的训练包括以下方法步骤：D1.通过下述方式建立用于至少一个局部描述符点的至少一个描述符，即，针对该描述符点设定或者确定一个检查区，并且依据该检查区内的测量数据建立该描述符，该描述符是特征矢量和/或特征分布和/或特征直方图，和D2.利用该描述符号和该裂纹数据训练该学习算法。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：马西亚斯·德玛，S·瑞恩，乔纳斯·克里施，
申请(专利权)人：弗劳恩霍弗实用研究促进协会，弗赖堡阿尔伯特路德维格大学，
类型：
国别省市：