Verbundvorhaben: Opti-Learn - Optimierte Messtechnik für c-Si Solarzellprozesse durch kombinierte und vernetzte Messansätze sowie Machine Learning basierte Datenkonzepte; Teilvorhaben: Zellcharakterisierung mittels ortsaufgelöster Stromwerte aus LECO-Prozess
Zeitraum
2021-08-01 – 2025-03-31
Bewilligte Summe
302.108,03 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EE1108B
Leistungsplansystematik
Photovoltaik - andere Strukturen - Verbindungshalbleiter [EB1041]
Verbundvorhaben
01231606/1 – Opti-Learn - Opt. Messtechnik für c-Si Solarzellprozesse durch kombinierte und vernetzte Messansätze sowie Machine Learning basierte Datenkonzepte
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESE1)
Förderprogramm
Energie
Im Projekt 'OptiLearn' sollen neue Messmethoden für die in-line Anwendung in der Produktion von c-Si Solarzellen, kombinierte Messansätze bzw. verknüpfte Messketten sowie machine-learning basierte Datenkonzepte erforscht werden. Damit sollen neue Ansätze der Überwachungs-, Analyse- und Prognosetechniken für die Solarzellproduktion realisiert werden. CE Cell Engineering trägt zur Erreichung dieser Ziele bei, indem zum Einen grundsätzliche Forschungsarbeiten zu Erkenntisgewinnen aus LBIC-Daten bei erhöhter Vorspannung erbracht werden und zum Anderen die notwendige Technik entwickelt werden soll, um hochauflösende LBIC-Daten während des LECO-Prozesses aufnehmen und in verwertbare Bilder umsetzen zu können. Diese Technik soll in der am Fraunhofer CSP befindlichen MK4-Plattform integriert werden um in dieser beispielhaft mit den hochauflösenden und ortsaufgelösten Stromwerten eine sinnvolle Ergänzung zu den anderen in der Linie gesammelten Zelldaten für eine umfassende inline-Qualitätsüberwachung zu ermöglichen.