从分子阵列制备复制物或衍生物的装置和方法、及其应用

    公开(公告)号:CN106011238A

    公开(公告)日:2016-10-12

    申请号:CN201610340163.3

    申请日:2010-03-05

    Abstract: 本申请涉及从分子阵列制备复制物或衍生物的装置和方法、及其应用。一种制备分子阵列的复制物或衍生物的方法,所述阵列包括分离的分子样品的空间排布,所述方法包括为每个样品形成至少一个与其他样品的有效区域分离的空间受限的有效区域、位于有效区域边界上的载体的具有结合接头或结合性质的表面。通过有效区域内的扩增剂扩增所述分子用于产生所述样品的复制物或衍生物。通过结合接头或结合性质使所述样品的复制物或衍生物结合至载体,从而使所述载体上样品的复制物和衍生物的空间排布对应于阵列中样品的空间排布。从所述阵列除去包含样品拷贝的载体。

    用于对太阳能电池或太阳能电池前体等半导体结构进行测量的方法

    公开(公告)号:CN102575987A

    公开(公告)日:2012-07-11

    申请号:CN201080035281.4

    申请日:2010-08-16

    Abstract: 本发明涉及一种用于测量半导体结构的方法,其中所述半导体结构具有发射器和基底并且为太阳能电池或者太阳能电池的前体,该方法包括如下步骤:A)在半导体结构中产生发光,并且对半导体结构发射的光线进行分散测量,其中,在第一测量条件a下进行第一次测量,并且至少依据由第一次测量获得的测量数据,从步骤A所获得的测量数据中确定太阳能电池多个定点xi在分散位置上的第一电压校准图Va(xi),B)至少依据步骤A所得出的第一电压图像Va(xi)来确定半导体结构在分散位置上的暗饱和电流jo(xi)和/或分散位置上的发射层电阻p(xi),以及/或者多个定点xi在分散位置上的局部串联电阻Rs(xi)。本发明的特征在于,在步骤A中至少另通过不同于第一测量条件a的第二测量条件b来进行第二测量,并且至少依据由第二测量获得的测量数据,从步骤A所获得的测量数据中分散测定多个定点xi的第二电压校准图Vb(xi),而在步骤A的两次测量中,基本通过使半导体结构的平面受激辐射的方式来形成发光,第一测量和第二测量的测量条件(a,b)则在激发辐射的强度和/或光谱组成以及/或者半导体结构由于电接通而加载的给定外部电压Vext方面均不相同;除各测量条件(a,b)外,还给定和/或测量出在每种测量条件的短路条件下所通过的、与电压和定点无关的短路电流强度(jP,a,jP,b);并且在步骤B中,至少依据每种测量条件下的短路电流强度(jP,a,jP,b)以及与电压和定点相关的暗电流强度(jD,a(xi),jD,b(xi)),来确定每个定点xi上的局部电特性,其中,暗电流强度(jD,a(xi),jD,b(xi))至少取决于与电压无关的暗饱和电流强度j0(xi)和由各电压图像所得出的定点xi的两个电压值(Va(xi),Vb(xi))。

    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

    公开(公告)号:CN103733322B

    公开(公告)日:2017-11-24

    申请号:CN201280038885.3

    申请日:2012-06-15

    Abstract: 本发明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。本发明还涉及用于裂纹检测的方法和装置。

    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

    公开(公告)号:CN103733322A

    公开(公告)日:2014-04-16

    申请号:CN201280038885.3

    申请日:2012-06-15

    Abstract: 本发明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。本发明还涉及用于裂纹检测的方法和装置。

    用于对光伏太阳能电池进行质量检查的方法、太阳能电池模块和用于制造光伏太阳能电池的方法

    公开(公告)号:CN103548257A

    公开(公告)日:2014-01-29

    申请号:CN201280011409.2

    申请日:2012-03-02

    CPC classification number: H02S50/10

    Abstract: 本发明涉及一种用于对光伏太阳能电池进行质量检查的方法,包括以下方法步骤:在方法步骤a中执行功率测试,其方式是,用光对太阳能电池进行加载,并根据检查标准A检查,是否至少能提取预先规定的最小电功率PMin,以及执行发热测试,其方式是,用预先规定的发热电压VHE沿反向对太阳能电池加载或者沿反向用电压这样对太阳能电池进行加载,使得由预先规定的发热电流IHE流过,并且根据检查标准B检查,太阳能电池表面是否没有超过预先规定的极限温度TGR或者根据理论的预测模型在设置热平衡时没有超过所述极限温度。重要的是,附加地在方法步骤c中执行击穿测试,其方式是,利用规定的击穿电压VDB沿反向对太阳能电池加载,并根据检查标准C进行检查,在用规定的击穿电压加载时是否至少有一个大于或等于预先规定的最小击穿电流IDB的电流流过。本发明还涉及光伏太阳能电池的一种应用、一种太阳能电池模块以及一种用于制造光伏太阳能电池的方法。

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