钙钛矿薄膜在线质量把控：基于光强依赖性光致发光PL成像的方法研究

钙钛矿太阳能电池作为新一代光伏技术，其产业化进程面临大面积制备质量控制的关键挑战。本研究提出了一种创新的非破坏性表征技术——k参数成像法（k-imaging），通过美能钙钛矿在线PL测试机对光强依赖性光致发光（PL）的幂律关系分析，实现了对钙钛矿薄膜质量的快速、精准评估。

光强依赖性光致发光PL成像技术

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(a) 实验装置示意图(b-c) PL强度图像与幂律拟合(d) k参数空间分布图

k参数的物理内涵研究发现，钙钛矿薄膜的PL强度随激发光强变化遵循幂律关系，其中指数k具有明确物理意义：

• k→1：辐射复合主导(高质量)
• k→2：缺陷辅助的非辐射复合显著通过速率方程推导，k值与非辐射复合效率ηnr存在定量关系：ηnr≈(k-1)

成像系统设计上图展示了自主搭建的光学系统：

• 激发源：双467nm LED阵列，实现<3%不均匀度(135×75mm?)
• 检测模块：715nm长通滤光片+sCMOS(70μm/pixel)
• 多光强激发：18级梯度(0.01-0.1suns)，单次测量5分钟

系统通过像素级幂律拟合获取k分布图，标准样品测试显示k=1.53±0.01，对应非辐射损失~30%。

抗干扰验证实验

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抗干扰验证(a-b)非均匀激发对比(c-d)镜面反射干扰实验

为验证k成像技术对光学伪影的免疫力，研究者设计了两个对照实验。在非均匀激发实验中，人为制造边缘区域23%的光强增强，发现尽管PL强度出现显著梯度变化，但k参数空间分布仍保持均匀。此现象通过速率方程理论得以解释：k参数本质上反映复合机制的比例关系，与绝对光强无关。第二个实验将样品部分置于镜面上方。结果显示镜面反射区PL强度提升44%，而k值差异小于1%。这一结果具有重要意义：传统PL成像中，由于衬底反射率差异导致的信号波动常被误判为薄膜质量变化，而k参数有效规避了这一误诊风险。这对工业化应用中常见的多样化衬底场景尤为重要。

空穴传输层HTL界面诊断

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界面工程评估(a-c) 三种空穴传输层k成像(d-e) 积分球验证

通过对比三种空穴传输结构对钙钛矿薄膜质量的影响。发现k 值与界面缺陷密度直接相关：引入 2PACz 界面层可降低 k 值（从 1.61 降至 1.54），表明非辐射复合减少；而旋涂 NiOx 层因表面缺陷导致 k 值回升（1.62），验证了界面工程对复合过程的调控作用。

钝化工艺优化

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钝化浓度优化(a-d) PEAI梯度实验（c）TRPL佐证

k成像在PEAI体钝化浓度优化中的应用。随着PEAI浓度从0增至10 mg/ml，k值呈单调递减趋势，但电池Voc在7.5 mg/ml达到峰值1.17 V后下降。TRPL测试显示7.5 mg/ml时载流子寿命达312 ns，较未钝化样品提升75%。进一步阻抗分析表明：过量PEAI虽然继续改善体相质量（k↓），但会引入绝缘层效应，导致串联电阻增加和FF降低。这体现了k成像的特色价值——可独立评估钝化效果，避免电池整体性能参数的互相耦合干扰。本研究开发的k参数成像技术，通过光强依赖性光致发光(PL)的幂律分析，实现了对钙钛矿薄膜质量的精确评估。实验证明该方法对光学伪影具有独特鲁棒性，能够有效诊断界面工程效果、优化钝化工艺窗口。特别地，k参数与Voc变化（灵敏度20mV）的关联性为生产线的实时质量决策提供了可靠依据。

美能钙钛矿在线PL测试机

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在线PL缺陷检测通过非接触、高精度、实时反馈等特性，系统性解决了太阳能电池生产中的速度、良率、成本、工艺优化与稳定性等核心痛点，并且结合AI深度学习，实现全自动缺陷识别与工艺反馈。

• PL高精度成像：采用线扫激光，成像精度＜50um/pix，（成像精度可定制）
• 高速在线PL检测缺陷：检测速度≤ 2s，漏检率< 0.1%；误判率< 0.3%
• AI缺陷识别分类训练：实现全自动缺陷识别与工艺反馈

本研究开发的k参数成像技术已通过美能钙钛矿在线PL测试机实现产业化转化，结合工业级检测速度与大面积覆盖能力，成为钙钛矿太阳能电池量产中的关键质量控制工具。

原文参考：Intensity Dependent Photoluminescence Imaging for In-Line Quality Control of Perovskite Thin Film Processing

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