[18p-D103-1~23] 15.7 結晶評価，不純物・結晶欠陥

[18p-D103-16] 多結晶シリコンの非鏡面表面における機械学習を用いたエッチピット検出

〇小島 拓人¹、小椋 厚志¹、福井 健次²、古茂田 学²、跡部 淳一² (1.明治大理工、2.京セラ)

キーワード：エッチピット、機械学習、多結晶シリコン

結晶シリコン太陽電池において基板のキャリアライフタイムは変換効率を決定する重要な要素である。キャリアライフタイムは軽元素や点欠陥の分布に加えて、選択エッチング液でエッチピットとして顕在化される転位などの結晶欠陥に大きく影響を受ける。本研究では従来では困難であったスライス痕の共存する非鏡面基板でのエッチピット計数の機械学習を用いた自動化を試みた。