用于光伏电池制造的晶圆分级和分类的制作方法

用于光伏电池制造的晶圆分级和分类的制作方法
【专利摘要】本发明公开了方法和系统，该方法和系统用于对诸如可用于制造光伏电池的硅晶圆等半导体材料的样本进行分析，用于为该样本分配级别并可选地将它们分类到质量库中。对样本进行基于光致发光的分析和至少一种基于非光致发光的分析，并对数据进行处理，以获得关于一个或多个特性的信息。然后，基于该一个或多个特性对样本进行分级并可选地分类。在优选的实施方案中，级别表示有待由样本制造的光伏电池的性能。
【专利说明】用于光伏电池制造的晶圆分级和分类
【技术领域】
[0001]本发明涉及用于对半导体材料(例如用于光伏电池制造的晶圆)进行分级并可选地将分级后的晶圆分为数量更小的类别的方法和装置。但应了解，本发明并不限于这一特定领域的使用。
[0002]相关申请
[0003]本申请要求2011年11月7日提交的澳大利亚临时专利申请No2011904618的优先权，其内容通过引用的方式并入本文中。
【背景技术】
[0004]本说明书中对现有技术的任何讨论不应被视为承认该现有技术已广为公知或构成本领域公知常识的一部分。
[0005]基于光伏(PV)电池的商用晶圆通常由10X IOcm2至22X22cm2的硅晶圆制成。如图1所示，通常为1X1X0.7m3尺寸的铸型多晶硅块2(也称为晶锭)被锯成排列为砖柱
4(通常称为晶砖)的方形(10 X IOcm2至22 X 22cm2)，进而再被锯成单个晶圆6，每个晶圆通常为120-250 μ m厚。晶锭通常被锯成4X4或5X5的晶砖。通过用于多晶硅和单晶硅晶锭生长的不同技术，PV电池可由多晶硅或单晶硅制成。
[0006]在硅的结晶和晶锭生长期间，出现多种缺陷，包括杂质、夹杂物和结构上的缺陷(如缀饰位错和非缀饰位错以及晶界)。由于这些缺陷通常是复合活性的，即，它们作为电子和空穴复合的场所，缩减了少数载流子寿命，因此它们在晶砖和晶圆中的分布和密度对PV电池和晶圆制造商是有重大意义的。
[0007]在一些制造工艺中，不同的晶锭以及同一晶锭中的掺杂水平是可改变的。因此，晶圆可具有不同的掺杂度，并且该不同的掺杂度对由这种晶圆制成的PV电池的效率或性能有影响。
[0008]由于PL强度对少数载流子寿命的依赖性，使用已公布的PCT专利申请WO2007/041758 Al和WO 2011/079354 Al中描述的装置而得到的带间光致发光(PL)的成像已被证明对于显露硅晶圆中的富含杂质的区域和复合活性缺陷是有用的。沿晶砖侧面的PL测量法也被证明能够显露出富含缺陷或杂质的区域，该PL测量可用于晶圆切割导引。用于描述硅晶块和晶圆样本的其他已知技术包括:用于确定夹杂物(如碳化硅和氮化硅)的密度和位置的红外(IR)传输法，用于确定在一点或多点处的本底掺杂密度的电阻率测量法，以及诸如瞬态或准稳态光电导(QSSPC)和测量在一点或多点处的有效的或限于表面的少数载流子寿命的微波光电导衰退法(μ-PCD)等技术。
[0009]已公布的PCT专利申请WO 2009/121133 Al讨论了如下构思:获得硅晶圆的PL图像，进而评估缺陷(如位错)的密度并将该信息用于包括检查新进晶圆质量等多种用途，将晶圆分为质量库，改善体硅铸造工艺，以及预测由该晶圆制成的PV电池的一个或多个工作参数。但由相对位错密度和开路电压之间的近似相关性可知，在这一预见性方面有待于作出明显的改进。[0010]一些复合活性缺陷和杂质可在PV电池制造期间被除去或减少，例如，在发射极扩散步骤或背敷金属过程中进行去疵，或在氮化硅工艺步骤中进行氢钝化，与此同时，在晶锭结晶期间产生的许多缺陷仍留存在硅中并限制电池效率。此外，一些类型的缺陷可能在退火期间被激活而在电池制造期间变为复合活性的。因此，通过整个PV电池供应链对晶砖或晶圆中缺陷的分布、密度和类型的进一步理解是有价值的。
[0011]由此，半导体材料(例如，晶圆)的特性在某种程度上成为由其产生的光伏器件的性能和/或效率的预测器。但还存在大量其他因素能够影响光伏器件性能和效率，其中重要的在于制作PV器件的特定电池线的类型和情况。为了便于说明，可将同一半导体晶圆提供到两条不同的电池线上，并且所产生的PV器件可具有极为不同的性能特性。
[0012]此外，本领域技术人员应了解，对于电池制造商来说，非常期望具有一致的原材料或至少能够将原材料(即，进入电池线的晶圆)的变化最小化。更为期望的是，所有的电池具有将开始晶圆的固有限制(特别是就性能限制的缺陷而言)考虑在内的最高可能效率。

【发明内容】

[0013]本发明的一个目的在于克服或减轻现有技术的至少一个缺点，或者提供有益的可供选择的替代方案。以一优选方式，本发明的一个目的在于基于一个或多个测量法的晶圆特性提供对硅晶圆分级的协议。以一优选方式，本发明的另一目的在于，提供用于测量体状和晶圆状硅中的缺陷的分布、强度、密度或类型并且用于使用该信息来提供硅PV电池的改进性能的改进方法。
[0014]在第一方面,本发明提供一种对用于制造光伏电池的半导体材料的多个样本进行分级的方法，所述方法包括:
[0015](a)对每个样本进行基于光致发光的分析，包括由所述材料产生并形成光致发光成像；
[0016](b)对每个样本进行一种或多种基于非光致发光的分析；
[0017](c)处理从所述基于光致发光的分析和所述一种或多种基于非光致发光的分析中获得的数据，以获得所述样本的一个或多个特性的信息；以及
[0018](d)基于所述一个或多个特性，将所述样本分为预设数量的级别。
[0019]在某些实施例中，一种或多种基于非光致发光的分析包括测量样本的一个点或多个点处的电阻率、厚度或载流子寿命中一个或多个参数。优选地，一种或多种基于非光致发光的分析获得沿样本的一条或多条线的多个点处的数据。优选地，一种或多种基于非光致发光的分析获得样本的相同点处的两个或多个数据组。或者，一种或多种基于非光致发光的分析获得样本的不同点处的两个或多个数据组，并且该方法进一步包括通过内插或外插将数据组置入空间配准的步骤。
[0020]在某些实施例中，一种或多种基于非光致发光的分析包括光学成像。优选地，使用多个照明源和相机测量法进行光学成像。优选地，至少一些照明源发出具有不同波长的光。更为优选地，通过彩色感光相机来获得光学图像。在优选的实施例中，从可选地与一幅或多幅光致发光图像相结合的一幅或多幅光学图像中获得样本中晶粒结构的信息。
[0021]优选地，特性选自以下群组，包括:体载流子寿命；有效载流子寿命；晶界的密度，面积分数或总长度；平均晶粒尺寸；晶粒尺寸分布；晶粒的总数量；最大晶粒的面积分数；位错的密度，强度或面积分数；本底掺杂度；富含杂质区域的面积分数或严重程度；厚度；表面粗糙度；划损；切损；以及裂缝的数量或总长度。
[0022]优选地，分配给样本的级别表示用于通过该样本制造的光伏电池的一个或多个性能特性，特性包括开路电压、短路电流、效率、填充因数(fill factor)、使用寿命或者机械或电气性能特性中的一个或多个参数。或者，分配给晶圆的级别表示其经济价值或其针对给定的电池制造工艺的适用性。
[0023]优选地，该方法进一步包括为所述样本提供多个类别，所述类别的数量小于预设的级别数量，其中，来自一个或多个级别的样本被分类为各个类别。所述分类包括将所述样本划分到两个或多个库中的实体分隔。
[0024]优选地，基于光致发光的分析提供关于下述一种或多种信息的数据:
[0025](i)所述样本中的位错；
[0026](ii)所述样本中的杂质区域面积和强度；以及
[0027](iii)来自所述样本的光致发光强度。
[0028]在某些实施方案中，光致发光强度数据连同厚度和电阻率数据一起提供关于样本的有效寿命的信息。在替代性实施方案中，光致发光强度数据连同厚度和有效寿命数据一起提供关于样本的掺杂度的信息。
[0029]在第二方面，本发明提供一种分级协议，用于对光伏电池的制造中的半导体材料的多个样本的效用进行分级，所述协议包括:进行所述样本的至少两种分析，包括光致发光成像分析和一种或多种基于非光致发光的分析；处理来自所述分析的数据以获得关于所述样本的一个或多个特性；以及基于所述一个或多个特性为每个所述样本分配级别。
[0030]在某些实施方案中，一种或多种基于非光致发光的分析包括测量样本的一个或多个点处的电阻率、厚度或载流子寿命中的一个或多个参数。在其他实施方案中，一种或多种基于非光致发光的分析包括光学成像。在优选的实施方案中，样本中的晶粒结构的信息通过将一幅或多幅光学图像可选地与一幅或多幅光致发光图像相结合来获得。
[0031]在第三方面，本发明提供一种由分级的晶圆全体制造光伏电池的方法，所述方法包括:
[0032]a)将所述晶圆分配为若干类别，每个类别接收一个或多个级别的晶圆；以及
[0033]b)由各个类别中的晶圆制造光伏电池，其中，分配到各个类别的晶圆的所述级别基于与各个光伏电池生产线相关的预设的性能标准。
[0034]在第四方面，本发明提供一种由分级的晶圆全体制造光伏电池的方法，所述方法包括:
[0035]a)将所述晶圆分配为若干类别，每个类别接收一个或多个级别的晶圆；以及
[0036]b)由各个类别中的晶圆制造光伏电池，其中，各个光伏电池生产线的工艺参数或设置基于所述晶圆的类别进行选择。
[0037]优选地，对晶圆的级别进行选择以基于如下需求分为不同类别:各个类别中的所有晶圆将生产出具有一效率变化的光伏电池，其中该效率变化小于由未分级且未分类的晶圆生产出的光伏电池的效率变化的3/4，优选地小于其1/2，且更为优选地小于其1/3。
[0038]此外，若上述晶圆按照提出的方法来分级，本发明可通过对分级的晶圆进行分类提供其他优点。需说明，由于无限数量的晶圆级别几乎不对PV电池生产的原材料提供控制或改进，因此具有无限数量的晶圆级别很明显是无效率的。从而，优选晶圆级别的数量保持在预设水平以下，例如至多30或是100个级别。但该级别数量可提供用于PV电池生产线中的原材料的显著变化。本发明还提供一种可选的分类协议，通过该分类协议将半导体材料/晶圆分为小于级别数量的若干类别。换言之，至少一些类别将包含多于一个的晶圆级另O。类别可涉及将晶圆划分为不同的“库”的实体分隔或虚拟分隔。然后，制造商可对他们的多条生产线或单条生产线与原材料(即，晶圆级别或类别)进行“协调”。在特别优选的实施方案中，将类别的“界限”保持在适当严格的公差内，这样可减小在一类别内的分级的晶圆相关特性之间的变化。
[0039]上述方法和装置不仅提供了分级半导体材料(如晶圆)，而且在成本效率和适时方面，它们还通过将分级的晶圆全体作为原材料用于PV电池线，提供了制造光伏电池中显著效益的时机。从而允许制造商优化他们的电池线，产生进一步的工艺效益。
[0040]整个说明书中，我们使用术语“分级”来涉及基于对晶圆本身或者晶砖或晶锭(晶圆从该晶砖或晶锭上切割下来)测量的信息为晶圆分配级别的工艺。使用“晶圆”，我们指的是原切割晶圆或已被部分地处理成器件(如PV电池)的晶圆。在其他参数中，可基于已知或至少可能对PV电池性能具有影响的特定类型的缺陷的分布、强度或密度的量化信息进行分级。
[0041]用在整个说明书中的术语“分类”涉及基于上述分级或级别对晶圆进行分配并可能实体地将晶圆分隔成若干类别或库。这些类别或库可涉及实体分隔或虚拟分隔(若能够进行晶圆轨道传输)。例如，最佳质量的晶圆(如具有相对较少位错、较低杂质和较少夹杂物的晶圆)可被分配到高效率的电池线，且中等质量的晶圆可被分配到标准电池线，而高缺陷的晶圆(如具有划损或高杂质度的晶圆)则被舍弃。作为替代地或此外，晶圆可根据检测的主要缺陷类型来分类。晶圆分类最为可能由电池制造商来执行，但也可由晶圆制造商来执行。
[0042]针对给定的PV电池线的分级和分类之间的关系取决于晶圆的类型或来源、电池设计、电池工艺的成套工具和工艺条件中的一个或多个参数。如果PV电池线具有晶圆到电池的轨道传输能力，那么将晶圆实体分类为质量类别或库可以是不必要的，或者可使用较少的质量库进行简化。还可基于分配给新进晶圆的级别将制成的电池分为不同类别，或将该级别作为附加的数据用于常规的电池生产线末端试验。晶圆级别可用于除分类之外的目的，例如晶圆定价，以前馈给电池工艺监测或电池工艺设置，或后馈给硅铸造工艺。在优选的实施方案中，PL成像技术用于获得用于晶圆分级的与缺陷相关的信息，但许多其他的测量技术可用于获得关于缺陷或一些其他的晶圆特性的信息。
[0043]在第五方面，本发明提供一种对用于制造光伏电池的半导体材料的多个样本进行分级的装置，所述装置包括:
[0044]a)第一分析系统，能够产生并获取每个样本的光致发光图像；
[0045]b)至少一个第二分析系统，能够分析每个样本的至少一个非光致发光特性；
[0046]c)处理器，能够接收并处理来自第一分析系统和第二分析系统的数据并提供关于所述样本的一个或多个特性的信息；以及
[0047]d)可操作地与所述处理器相关联的分级器件，能够基于所述一个或多个特性将预设数量的级别中的一个级别分配给所述半导体材料的每个样本。[0048]在某些实施方案中，至少一个第二分析系统能够测量样本的一个或多个点处的电阻率、厚度或载流子寿命中的一个或多个参数。优选地，至少一个第二分析系统能够沿样本的一条或多条线获得多个点处的数据。优选地，至少一个第二分析系统能够获得样本的相同点处的两个或多个数据组。或者，至少一个第二分析系统获得样本的不同点处的两个或多个数据组，且所述处理器能够通过内插或外插将数据组置入空间配准。
[0049]在某些实施方案中，至少一个第二分析系统包括光学成像系统。该光学成像系统包括多个光照源和至少一个相机。优选地，光照源中的至少一些光照源发出具有不同波长的光。更优选地，至少一个相机包括彩色感光相机。在优选的实施方案中，处理器能够通过将一幅或多幅光学图像可选地与一幅或多幅光致发光图像相结合来提供所述样本中的晶粒结构的信息。
[0050]优选地，该分析系统能够提供选自以下群组的一个或多个特性，包括:体载流子寿命；有效载流子寿命；晶界的密度、面积分数或总长度；平均晶粒尺寸；晶粒尺寸分布；晶粒的总数量；最大晶粒的面积分数；位错的密度、强度或面积分数；本底掺杂度；富含杂质区域的面积分数或严重程度；厚度；表面粗糙度；划损；切损；以及裂缝的数量或总长度。
[0051]优选地，该装置进一步包括用于将分级的样本分为多个类别的分类器，其中，类别的数量小于预设的级别数量。该装置可进一步包括用于将分类后的样本实体地分隔到两个或多个库中的传送机制。
[0052]在第六方面，本发明提供一种用于由半导体晶圆制造光伏电池的系统，所述系统包括具有在其下游的至少一个光伏电池线的根据上述第五方面所述的装置，所述电池线可操作地与所述装置相关联，以便使分配给晶圆的级别和应用于该电池线中的所述晶圆的一个或多个工艺参数相协调，以获得具有预设的IV特性的光伏电池。
[0053]在第七方面，本发明提供一种计算机适用的介质，具有被配置为执行根据上述第一方面、第三方面或第四方面所述的方法、或应用根据上述第二方面所述的分级协议、或操作根据上述第五方面所述的装置、或操作根据上述第六方面所述的系统的计算机可读程序代码。
【专利附图】

【附图说明】
[0054]结合附图并通过示例性实施方案和所附权利要求的以下描述，本发明的益处和优点对与本发明相关的本领域技术人员来说将会更明显。
[0055]图1例不出娃晶淀到晶砖和晶圆的银切；
[0056]图2示出由多晶硅砖切割而成的晶圆的PL图像；
[0057]图3示出强调了线形结构的图2的PL图像；
[0058]图4示出强调了位错型结构的图2的PL图像；
[0059]图5.1和5.2示出由“边缘”多晶硅砖内不同位置切割而成的晶圆的图像；
[0060]图6示出根据本发明优选实施方案的分级流程；
[0061]图7示出根据本发明优选实施方案的分级系统电子数据表；
[0062]图8示出根据本发明优选实施方案的分类系统，其中分级后的晶圆根据所需的电池性能被分到数量更少的库中；
[0063]图9A和9B在示意性侧视图和俯视图中示出根据本发明优选实施方案的晶圆分类工具；
[0064]图10示出根据本发明优选实施方案的晶圆分类工具中可能的传送机制结构；
[0065]图11和12分别示出铸型单晶硅晶圆的光学反射图像和PL图像；
[0066]图13在不意性侧视图中不出获得娃晶圆的PL图像和反射图像的系统；
[0067]图14在示意性侧视图中示出同时获得硅晶圆的多种彩色图像的系统；以及
[0068]图14A示出彩色线条相机的像素中RGB滤色器的排列。
【具体实施方式】
[0069]现将参考附图，仅通过实施例对本发明的优选实施方案进行描述。
[0070]如上所述，本发明涉及对半导体材料(特别是晶圆)进行分级并且由分级后晶圆的总体制作的光伏器件的方法和装置。
[0071]存在多种用于分析半导体材料的技术。特别地，本发明的 申请人:已研制出用于分析硅晶圆的各种光致发光(PL)成像技术并且部分地或完全地制造出光伏电池。本发明涉及这些PL成像技术与一种或多种基于非PL技术相结合的使用，以获得硅晶圆总体的一个或多个特性的信息。
[0072]可测量各种特性，包括:体载流子寿命及其空间变化，有效载流子寿命及其空间变化，晶粒边界的密度或面积分数，晶粒的尺寸分布或总数量，最大晶粒的大小或面积分数，位错的密度、强度或面积分数，本底掺杂度及其变化，晶圆厚度或厚度变化，富含杂质区域的面积分数或严重程度，划损，切损，锯痕以及裂缝的数量或总长度。进而，提供基于一个或多个特性的半导体材料的分级，即，每个晶圆被分配有预设数量的级别之一。在优选的实施方案中，分级协议被设计为包括能够对光伏电池性能产生影响的相关可测量特性中的一些或所有特性，这样级别就表示用于由分级后的晶圆制作而成的光伏电池的一个或多个性能特性。这些性能特性可包括开路电压、短路电流、效率、填充因数、使用寿命、或者机械或电气性能特性等等。在其他实施方案中，级别表示晶圆美学，其相关的特性可包括表面污溃、切损角、锯痕或划损、或者针对给定电池制造工艺的晶圆的经济价值或适用性。
[0073]在优选的实施方案中，基于非PL的分析技术包括在一个或多个采样点处的电阻率测量法、厚度测量法、瞬态或稳态寿命测量法或掺杂类型测量法中的一种或多种，或者光学成像。
[0074]基于通过前述或其他分析技术获得的组合数据以及数据的适当处理，将级别分配给待分析的晶圆。针对基于已知或至少有可能对PV电池性能产生影响的结构的分级协议，预期特定级别的每个晶圆将被制作到具有相同性能的电池中。但对本领域技术人员来说，很清楚光伏电池的实际性能最终还将取决于与晶圆无关的一些其他因素，例如电池生产线上的设置和波动(可能随时间改变)以及电池设计构思。然而，通过数据采集以及所测量的数据与由此产生的光伏电池的性能的相关性，我们能够通过特定条件组在晶圆的级别与由特定线上的相应晶圆级别产生的光伏电池的效率/性能之间提供更为一致的相关性。
[0075]存在一些由晶圆分级带来的优点。第一个就是将晶圆划分成与所需电池性能相关的级别的能力，从而在给定级别的晶圆被传送通过电池生产线时，所产生的光伏电池的电流-电压(IV)性能是相对一致的。换言之，取代了对具有由新进晶圆的变化导致性能上的实质性变化的电池进行生产的PV电池线，本发明提供一种用于对晶圆进行分级进而为电池线提供更为一致的原材料的机制。
[0076]待收集的数据也可由相关方(如晶圆制造商或电池制造商)进行开放性选择。换言之，电池制造商可知晓半导体材料的哪些方面与其电池的性能/效率最为相关。这些参数对特定的电池制造商来说是最重要的，而且他们会希望基于他们自己预设的标准测量晶圆、对晶圆进行分级和/或分类。在可供选择的替代方案中，晶圆制造商或电池制造商可具有分析半导体材料中的一些或所有潜在相关的标准的“类属”系统。处理后的数据进而在时间上可与电池效率/性能相关，这样晶圆制造商或电池制造商能够知晓哪个标准对在特定电池线上由该半导体材料制成的PV电池的最终性能具有更为有益或有害的影响。
[0077]应强调，本发明不仅适用于电池制造商，而且适用于晶圆制造商。对于晶圆制造商，为了随后出售而对他们的晶圆进行分级是颇具经济效益的，而且他们能够针对特定的电池制造商来调整晶圆的级别。例如，如果电池制造商希望生产高成本、高效率的PV器件，他们将明显需要在其电池线中使用时可提供这一结果的晶圆的级别。另一方面，另一电池制造商会发现该晶圆的级别不太适于他们的特定电池线。更进一步地，希望生产具有较低效率和较低成本的PV电池的电池制造商可使用可能以较低价格出售的另一晶圆级别。晶圆制造商将这种一致的且可调整的晶圆来源提供给PV电池制造商的能力颇具经济效益和技术效益。
[0078]如上所述，并且下文将更为详细地描述，晶圆和晶块的许多关键特性能够在开始电池制造之前测量。例如，PL成像和处理可确定面积分数、尺寸、形状、频率、强度或与若干结构(包括位错、杂质区域、裂缝、切损和晶粒边界)相关的其他因素。PL强度(也称为PL数)的测量可与其他测量数据相结合，以提供其他材料特性的信息。例如，PL强度测量可与有效寿命数据相结合以提供晶圆中掺杂度的信息，或与掺杂度数据相结合以提供有效寿命的信息，由此可推断出杂质浓度。晶圆厚度或厚度变化测量法也是有用的，例如，用于标准化PL强度以将出现在硅体积中的变化考虑在内，或用于将电阻率数据转换为掺杂数据。其他有用的技术包括:用于检测晶界、晶粒的尺寸分布、尤其是最大晶粒的尺寸以及晶圆中的物理缺陷(如切损和划损)的光学反射成像，用于夹杂物检测的红外传输，以及均能够提供与晶圆的寿命或空间分辨寿命相关的信息的准稳态光电导和瞬态光电导衰退。
[0079]正是这类信息能够在被测量和被处理时用于对晶圆进行分级。对晶圆进行分级的目的是多方面的，但通常围绕如下事实:每个级别的晶圆(如果贯穿生产线)会制造出具有不同电性能(即，不同IV特性)的电池。由于电池的IV特性决定其经济价值，因此这是一项重要的能力。晶圆的分级涉及到测量由PL成像、并至少由一种如上所述的基于非PL测量法所确定的数量，以及将测量数据处理成对晶圆分级有用的度量。这些度量包括与晶圆中已知缺陷类型相关的值和/或已知或至少可能影响电池的IV特性的其他特性的确定。例如，晶圆可具有分配给它的与掺杂度、位错的面积分数和类型、富含杂质区域的面积分数和强度等等相关的一系列值。
[0080]该铸型单晶晶圆的另一重要特性为晶粒结构，即，晶圆的单晶性或多晶性的程度，该特性可由光学反射率测量法或在该文件中被描述为晶界检测法的IR传输测量法推断出来。最高值的晶圆完全为单晶体，这是由于单晶体可差异性地变为多晶晶圆以提供较高性能的电池。完全地或大部分为多晶体的晶圆具有较低值，且具有大的单晶粒区域和多晶体的区域的混合晶圆的值可介于二者之间。这样，铸型单晶晶圆的晶圆分级系统可包括与单晶性程度相关(例如，单晶体部分的面积分数)的更多特性。
[0081]正如下面更为详细地论述到，晶圆级别的数量可根据需要来选择。简单的分级协议可仅具有两个或三个级别，而较为复杂的协议可具有5个、20个、30个甚至100个级别。分级后的晶圆还可分为多个类别或库，这一数量小于级别的数量。库的数量可留给对其制造工艺具有深入了解的各个电池制造商来定夺。例如，基于五个位错级别和四个杂质级别，晶圆可被分级为20种或更多不同类型的晶圆，这些晶圆可通过例如分成六个库来减少。制造商可通过试验来“协调”晶圆分级类型或分类后晶圆的“库”和通常的电池性能之间的关系。最终，为了实用目的，库的数量会进一步减少，这是因为在通常条件下，对于该制造商来说，尽管组合的库中的晶圆具有不同的测量特性，但这些库中的一些最终用于生产具有相同性能的电池。
[0082]在描述晶圆分级方案的具体实施例之前，我们先将提出并探讨一些PL图像来说明一些关键的度量是如何确定的。图2不出典型的P型多晶娃晶圆的PL图像，不出了表不非辐射复合位置(如，位错和晶界)的大面积的深色结构。相对PL强度反映出这些结构在载流子寿命缩减方面的严重程度，通常由具有金属组分(如，中性金属或金属硅化物)的缀饰恶化。在有利的情况下，对于有经验的操作者或图像处理算法来说，可相对容易地将位错群8与晶界10区别开来，但在其他情况下，很难将这些缺陷相互区别开来或区别于诸如分布的杂质(如，由熔融坩埚扩散至硅的金属铁)、硅化物夹杂物和裂缝等的其他复合中心。
[0083]如图2所示的PL图像可通过许多具有不同复杂度的算法进行分析，以获得晶圆分级或分类的信息，该信息可被正向传送以改善电池工艺。或者，该信息可被反向传送，以改善晶块或晶锭铸造工艺。在一基本水平，由于晶圆中的复合活性缺陷的较大的面积密度在制成PV电池时与较低的效率相关，因此，可将具有低于一阈值的相对PL强度(或PL数)的像素数的简单量化用作质量度量。更为复杂的算法可用于例如根据形状或强度来区分不同类型的缺陷，切记较为深色(从而较为复合活性)的结构对电池性能可比相同尺寸的较为浅色的结构具有更大的影响，或可使用高通滤波来抑制例如由本底掺杂变化所导致的大范围的强度变化，或可针对众多可能性中如本底掺杂、晶圆厚度或者体寿命或有效寿命来标准化PL强度。在一实施方案中，使用测量的电阻率将PL强度标准化为本底掺杂的替代。电阻率到掺杂的转换可通过例如查找表或解析式被定性(使用电阻率的倒数)或定量地完成，其中将依存于载流子密度的迁移率考虑在内。在优选的实施方案中，图像处理算法将分析并报告与不同类型的缺陷(如，晶圆中的平均尺寸、尺寸分布和缺陷的数量)相关的多种度量。例如，对于位错来说，度量可包括位错的尺寸、形状、平均密度和强度以及位错的总面积或长度。与晶粒结构(如，晶圆中的平均晶粒尺寸、晶粒尺寸分布、晶粒的数量以及晶圆中晶界的总长度)相关的度量还对分级多晶晶圆很有用。其他重要的度量包括高杂质区域的面积分数和强度、以及硅中的本底掺杂度和该量上的变化。
[0084]通过具体实施例，图3示出强调了图2中相对PL强度小于特定阈值(例如由边缘检测算法确定)的PL图像中线形结构的位置的叠加图。在另一实施例中，图4示出强调了具有位错表现的结构的叠加图。两幅叠加图和图2的比较表明在图3叠加图中，算法同时强调了位错和晶界。还需注意，在图2的图像中隐约可见的一些晶界(如位于左下角区域被标识12的晶界)在图3叠加图中并未出现，这是因为它们的相对PL强度不小于阈值。阈值法使得晶圆可根据给定缺陷类型的“强度”(例如可表示金属缀饰的程度)来分级。从这些或其他叠加图中，我们能够计算出表征样本中所选择的一个或多个结构出现的一个或多个度量，如面积分数或相对密度或强度，该度量可用于对晶圆进行分级或分类。
[0085]对制造商有意义的其他重要结构包括由于载流子寿命缩减通常作为扩展的深色面积出现在PL图像中的具有闻杂质浓度的区域。对于多晶体或其他铸型娃晶圆，闻杂质区域的出现通常取决于晶圆从晶锭上切割下来的位置。通常，在邻近坩埚壁的区域中结晶的硅比在晶锭内部结晶的硅具有更高浓度的杂质(如，铁)。因此，参照图1，由“边缘”晶砖4E或“角”晶砖4C切割而成的晶圆的PL图像通常显示出分别沿一边缘和两个邻近边缘的较低强度区域，而由“中间”晶砖4M切割而成的PL图像通常不具备这些结构。在由接近晶砖的下部和上部切割而成的晶圆中，杂质度通常也很高。通过例示说明，图5.1示出由边缘晶砖的下部切割而成的晶圆的PL图像,而图5.2示出由远离同一晶砖的部分切割而成的晶圆的PL图像。两幅图像均示出沿表示高杂质区域的边缘的暗带13，图5.1还示出与图5.2相比的沿位错和晶界(结构是明亮的而非暗沉的)的反差倒置；这一反差倒置通常在由晶砖的上部或下部切割而成的晶圆的PL图像中可见，是由仅在富含杂质区域有效的杂质的内部去疵导致的。该反差倒置是一种能够将上部或下部晶圆与具有低杂质度的晶圆区分开来的方法，切记两种类型的晶圆通过PL图像可显现出大体上相同的强度。另一方法是通过测量的载流子寿命对PL图像进行标准化。在PL成像下，由晶砖的上部和下部切割而成的晶圆通常可相互区别开来，这是由于晶砖上部易于具有更高的位错密度(由反差倒置结构的数量所揭示)。
[0086]现开始描述晶圆分级方案的具体实施例，参照图6，该图示出根据本发明的优选实施方案的分级系统流程图。该过程始于成像步骤14，在该步骤中获得晶圆的一个或多个PL (光致发光)图像；随后是可选的图像调整步骤16，在该步骤中，图像可被校正为已知假象(artefact)(如平场校正)或被高通滤波以抑制大范围的强度变化。接着，在图像处理步骤18中对该图像进行处理，例如使用线检测算法来突出感兴趣的结构，然后在步骤20中计算一个或多个对PV电池性能有重大意义的与缺陷相关的参数。进而在步骤22中，进行关键的PL缺陷的量化。还进行基于非PL的分析步骤24，其中，在一个或多个点处对一个或多个其他的晶圆特性(如电阻率、厚度或有效寿命)进行测量并馈送回该过程中。通过产生的PL分析22和基于非PL的分析24计算级别并应用至分级步骤26中的晶圆中。在基于非PL的分析步骤中测量的晶圆特性(如电阻率、寿命或厚度)还可馈送回图像处理步骤(如虚线箭头27所指示)。接着，分级后的晶圆直接传送到PV电池线28，或者如下面更为详细地探讨到，晶圆可在进入PV电池线之前在步骤30中被分成数量缩减的类别或库。图6中的可选步骤由虚线框或箭头指示。
[0087]在一实施例分级系统中，参照表I进行说明，基于三个测量结果分级，即:
[0088]1.从PL成像数据中提取的杂质面积分数，
[0089]i1.从PL成像数据中提取的位错面积分数，
[0090]ii1.从电阻率数据中提取的掺杂度。
[0091]表I
[0092]
【权利要求】
1.一种对用于制造光伏电池的半导体材料的多个样本进行分级的方法，所述方法包括: (a)对每个样本进行基于光致发光的分析，包括从所述材料产生并成像光致发光； (b)对每个样本进行一种或多种基于非光致发光的分析； (C)处理从所述基于光致发光的分析和所述一种或多种基于非光致发光的分析中获得的数据，以获得所述样本的一个或多个特性的信息；以及 (d)基于所述一个或多个特性，将所述样本分为预设数量的级别。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一种或多种基于非光致发光的分析包括测量样本的一个或多个点处的电阻率。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述一种或多种基于非光致发光的分析包括测量样本的一个或多个点处的厚度。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，所述一种或多种基于非光致发光的分析包括测量样本的一个或多个点处的载流子寿命。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法,其中,所述一种或多种基于非光致发光的分析包括沿样本的一条或多条线获得多个点处的数据。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其中,所述一种或多种基于非光致发光的分析包括获得样本的相同点处的两个或多个数据组。
7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其中,所述一种或多种基于非光致发光的分析包括获得样本的不同点处的两个或多个数据组，且所述方法进一步包括通过内插或外插将所述数据组置入空间配准的步骤。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法,其中,所述一种或多种基于非光致发光的分析包括光学成像。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述光学成像使用多个光照源和相机测量来进行。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述光照源中的至少一些光照源发出具有不同波长的光。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，光学图像通过彩色感光相机来获得。
12.根据权利要求8至11中任一项所述的方法，其中，所述样本中的晶粒结构的信息通过将一幅或多幅光学图像可选地与一幅或多幅光致发光图像相结合来获得。
13.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述特性选自以下群组，包括:体载流子寿命；有效载流子寿命；晶界的密度、面积分数或总长度；平均晶粒尺寸；晶粒尺寸分布；晶粒的总数量；最大晶粒的面积分数；位错的密度、强度或面积分数；本底掺杂度；富含杂质区域的面积分数或严重程度；厚度；表面粗糙度；划损；切损；以及裂缝的数量或总长度。
14.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，分配给样本的所述级别表示用于通过所述样本制造的光伏电池的一个或多个性能特性，所述特性包括开路电压、短路电流、效率、填充因数、使用寿命或者机械或电气性能特性中的一个或多个参数。
15.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，分配给样本的所述级别表示其经济价值。
16.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，分配给样本的所述级别表示针对给定的光伏电池制造工艺的适用性。
17.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，进一步包括为所述样本提供多个类别，所述类别的数量小于级别的所述预设数量，其中，来自一个或多个级别的样本被分类为各个类别。
18.根据权利要求17所述的方法，其中，所述分类包括将所述样本划分到两个或多个库中的实体分隔。
19.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述基于光致发光的分析提供关于下述一种或多种信息的数据: (i)所述样本中的位错； (?)所述样本中的杂质区域面积和强度；以及 (iii)来自所述样本的光致发光强度。
20.根据权利要求19所述的方法，其中，所述光致发光强度数据连同厚度和电阻率数据一起提供关于所述样本的所述有效寿命的信息。
21.根据权利要求19所述的方法，其中，所述光致发光强度数据连同厚度和有效寿命数据一起提供关于所述样本的所述掺杂度的信息。
22.—种分级协议，用于对光伏电池的制造中的半导体材料的多个样本的效用进行分级，所述协议包括:进行所述样本的至少两种分析，包括光致发光成像分析和一种或多种基于非光致发光的分析；处理来自所述分析的数据以获得关于所述样本的一个或多个特性；以及基于所述一个或多个特性为每个所述样本分配级别。
23.根据权利要求22所述的分级协议，其中，所述一种或多种基于非光致发光的分析包括测量样本的一个或多个点处的电阻率。
24.根据权利要求22或23所述的分级协议，其中，所述一种或多种基于非光致发光的分析包括测量样本的一个或多个点处的厚度。
25.根据权利要求22至24中任一项所述的分级协议，其中，所述一种或多种基于非光致发光的分析包括测量样本的一个或多个点处的载流子寿命。
26.根据权利要求22至25中任一项所述的分级协议，其中，所述一种或多种基于非光致发光的分析包括光学成像。
27.根据权利要求26所述的分级协议，其中，所述样本中的晶粒结构的信息通过将一幅或多幅光学图像可选地与一幅或多幅光致发光图像相结合来获得。
28.一种由分级的晶圆全体制造光伏电池的方法，所述方法包括: a)将所述晶圆分配为若干类别，每个类别接收一个或多个级别的晶圆；以及 b)由各个类别中的晶圆制造光伏电池，其中，分配到各个类别的晶圆的所述级别基于与各个光伏电池生产线相关的预设的性能标准。
29.一种由分级的晶圆全体制造光伏电池的方法，所述方法包括: a)将所述晶圆分配为若干类别，每个类别接收一个或多个级别的晶圆；以及 b)由各个类别中的晶圆制造光伏电池，其中，各个光伏电池生产线的工艺参数或设置基于所述晶圆的类别进行选择。
30.根据权利要求28或29所述的方法，其中，对晶圆的级别进行选择以基于如下需求分为不同类别:各个类别中的所有晶圆将生产出具有一效率变化的光伏电池，其中该效率变化小于由未分级且未分类的晶圆生产出的光伏电池的效率变化的3/4，优选地小于其1/2，且更为优选地小于其1/3。
31.一种对用于制造光伏电池的半导体材料的多个样本进行分级的装置，所述装置包括: a)第一分析系统，能够产生并获取每个样本的光致发光图像； b)至少一个第二分析系统，能够分析每个样本的至少一个非光致发光特性； c)处理器，能够接收并处理来自所述第一分析系统和所述第二分析系统的数据并提供关于所述样本的一个或多个特性的信息；以及 d)可操作地与所述处理器相关联的分级器件，能够基于所述一个或多个特性将预设数量的级别中的一个级别分配给所述半导体材料的每个样本。
32.根据权利要求31所述的装置，其中，所述至少一个第二分析系统能够测量样本的一个或多个点处的电阻率。
33.根据权利要求31或32所述的装置，其中，所述至少一个第二分析系统能够测量样本的一个或多个点处的厚度。
34.根据权利要求31至33中任一项所述的装置，其中，所述至少一个第二分析系统能够测量样本的一个或多个点处的载流子寿命。
35.根据权利要求31至34中任一项所述的装置，其中，所述至少一个第二分析系统能够沿样本的一条或多条线获得多个点处的数据。
36.根据权利要求31至35中任一项所述的装置，其中，所述至少一个第二分析系统能够获得样本的相同点处的两个或多个数据组。
37.根据权利要求31至35中任一项所述的装置，其中，所述至少一个第二分析系统获得样本的不同点处的两个或多个数据组，且所述处理器能够通过内插或外插将所述数据组置入空间配准。
38.根据权利要求31至37中任一项所述的装置，其中，所述至少一个第二分析系统包括光学成像系统。
39.根据权利要求38所述的装置，其中，所述光学成像系统包括多个光照源和至少一个相机。
40.根据权利要求39所述的装置，其中，所述光照源中的至少一些光照源发出具有不同波长的光。
41.根据权利要求40所述的装置，其中，所述至少一个相机包括彩色感光相机。
42.根据权利要求38至41中任一项所述的装置，其中，所述处理器能够通过将一幅或多幅光学图像可选地与一幅或多幅光致发光图像相结合来提供所述样本中的晶粒结构的信息。
43.根据权利要求31至42中任一项所述的装置，其中，所述分析系统能够提供选自以下群组的一个或多个特性，包括:体载流子寿命；有效载流子寿命；晶界的密度、面积分数或总长度；平均晶粒尺寸；晶粒尺寸分布；晶粒的总数量；最大晶粒的面积分数；位错的密度、强度或面积分数；本底掺杂度；富含杂质区域的面积分数或严重程度；厚度；表面粗糙度；划损；切损；以及裂缝的数量或总长度。
44.根据权利要求31至43中任一项所述的装置，进一步包括:分类器，用于将分级的样本分类为多个类别，其中所述类别的数量小于级别的所述预设数量。
45.根据权利要求44所述的装置，进一步包括:传送机制，用于将分类后的样本实体地分隔到两个或多个库中。
46.一种用于由半导体晶圆制造光伏电池的系统，所述系统包括具有在其下游的至少一个光伏电池线的根据权利要求31至45中任一项所述的装置，所述电池线可操作地与所述装置相关联，以便使分配给晶圆的级别和应用于该电池线中的所述晶圆的一个或多个工艺参数相协调，以获得具有预设的IV特性的光伏电池。
47.一件制品，包括:计算机适用的介质，具有被配置为执行根据权利要求1至21或28至30中任一项所述的方法、或应用根据权利要求22至27中任一项所述的分级协议、或操作根据权利要求31至45中任一项所述的装置、或操作根据权利要求46所述的系统的计算机可读程 序代码。
【文档编号】H01L31/18GK104025276SQ201280065768
【公开日】2014年9月3日 申请日期:2012年11月7日 优先权日:2011年11月7日
【发明者】托斯顿·特鲁普克, 罗格·克勒泽 申请人:Bt成像股份有限公司