鈣鈦礦太陽能電池作為新一代光伏技術，其產業化進程面臨大面積制備質量控制的關鍵挑戰。本研究提出了一種創新的非破壞性表征技術——k參數成像法（k-imaging），通過美能鈣鈦礦在線PL測試機對光強依賴性光致發光（PL）的冪律關系分析，實現了對鈣鈦礦薄膜質量的快速、精準評估。

光強依賴性光致發光PL成像技術

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(a) 實驗裝置示意圖(b-c) PL強度圖像與冪律擬合(d) k參數空間分布圖

k參數的物理內涵研究發現，鈣鈦礦薄膜的PL強度隨激發光強變化遵循冪律關系，其中指數k具有明確物理意義：

• k→1：輻射復合主導(高質量)
• k→2：缺陷輔助的非輻射復合顯著通過速率方程推導，k值與非輻射復合效率ηnr存在定量關系：ηnr≈(k-1)

成像系統設計上圖展示了自主搭建的光學系統：

• 激發源：雙467nm LED陣列，實現<3%不均勻度(135×75mm2)
• 檢測模塊：715nm長通濾光片+sCMOS(70μm/pixel)
• 多光強激發：18級梯度(0.01-0.1suns)，單次測量5分鐘

系統通過像素級冪律擬合獲取k分布圖，標準樣品測試顯示k=1.53±0.01，對應非輻射損失~30%。

抗干擾驗證實驗

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抗干擾驗證(a-b)非均勻激發對比(c-d)鏡面反射干擾實驗

為驗證k成像技術對光學偽影的免疫力，研究者設計了兩個對照實驗。在非均勻激發實驗中，人為制造邊緣區域23%的光強增強，發現盡管PL強度出現顯著梯度變化，但k參數空間分布仍保持均勻。此現象通過速率方程理論得以解釋：k參數本質上反映復合機制的比例關系，與絕對光強無關。第二個實驗將樣品部分置于鏡面上方。結果顯示鏡面反射區PL強度提升44%，而k值差異小于1%。這一結果具有重要意義：傳統PL成像中，由于襯底反射率差異導致的信號波動常被誤判為薄膜質量變化，而k參數有效規避了這一誤診風險。這對工業化應用中常見的多樣化襯底場景尤為重要。

空穴傳輸層HTL界面診斷

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界面工程評估(a-c) 三種空穴傳輸層k成像(d-e) 積分球驗證

通過對比三種空穴傳輸結構對鈣鈦礦薄膜質量的影響。發現k 值與界面缺陷密度直接相關：引入 2PACz 界面層可降低 k 值（從 1.61 降至 1.54），表明非輻射復合減少；而旋涂 NiOx 層因表面缺陷導致 k 值回升（1.62），驗證了界面工程對復合過程的調控作用。

鈍化工藝優化

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鈍化濃度優化(a-d) PEAI梯度實驗（c）TRPL佐證

k成像在PEAI體鈍化濃度優化中的應用。隨著PEAI濃度從0增至10 mg/ml，k值呈單調遞減趨勢，但電池Voc在7.5 mg/ml達到峰值1.17 V后下降。TRPL測試顯示7.5 mg/ml時載流子壽命達312 ns，較未鈍化樣品提升75%。進一步阻抗分析表明：過量PEAI雖然繼續改善體相質量（k↓），但會引入絕緣層效應，導致串聯電阻增加和FF降低。這體現了k成像的特色價值——可獨立評估鈍化效果，避免電池整體性能參數的互相耦合干擾。本研究開發的k參數成像技術，通過光強依賴性光致發光(PL)的冪律分析，實現了對鈣鈦礦薄膜質量的精確評估。實驗證明該方法對光學偽影具有獨特魯棒性，能夠有效診斷界面工程效果、優化鈍化工藝窗口。特別地，k參數與Voc變化（靈敏度20mV）的關聯性為生產線的實時質量決策提供了可靠依據。

美能鈣鈦礦在線PL測試機

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在線PL缺陷檢測通過非接觸、高精度、實時反饋等特性，系統性解決了太陽能電池生產中的速度、良率、成本、工藝優化與穩定性等核心痛點，并且結合AI深度學習，實現全自動缺陷識別與工藝反饋。

• PL高精度成像：采用線掃激光，成像精度＜50um/pix，（成像精度可定制）
• 高速在線PL檢測缺陷：檢測速度≤ 2s，漏檢率< 0.1%；誤判率< 0.3%
• AI缺陷識別分類訓練：實現全自動缺陷識別與工藝反饋

本研究開發的k參數成像技術已通過美能鈣鈦礦在線PL測試機實現產業化轉化，結合工業級檢測速度與大面積覆蓋能力，成為鈣鈦礦太陽能電池量產中的關鍵質量控制工具。

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

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