特開 2024-175982 評価装置及び評価方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024175982

(43)【公開日】2024-12-19

(54)【発明の名称】評価装置及び評価方法

(51)【国際特許分類】

   H02S 50/15 20140101AFI20241212BHJP

【ＦＩ】

H02S50/15

【審査請求】未請求

【請求項の数】16

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023094136

(22)【出願日】2023-06-07

(71)【出願人】

【識別番号】599114760

【氏名又は名称】東芝環境ソリューション株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001737

【氏名又は名称】弁理士法人スズエ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】諸澤 泰裕

【テーマコード（参考）】

5F251

【Ｆターム（参考）】

5F251BA11

5F251KA09

(57)【要約】

【課題】太陽電池モジュールの発電性能評価装置及び評価方法を提供することを目的とする。
【解決手段】実施形態に係る評価装置は、Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ（ＥＬ）現象により発光させた太陽電池モジュールの撮影画像（ＥＬ画像）に基づいて、前記太陽電池モジュールの発電性能を判定する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ（ＥＬ）現象により発光させた太陽電池モジュールの撮影画像（ＥＬ画像）に基づいて、前記太陽電池モジュールの発電性能を推定する評価装置。

【請求項2】

前記ＥＬ画像を処理して輝度情報を抽出する画像処理部を備え、
前記輝度情報に基づいて前記発電性能を推定する請求項１に記載の評価装置。

【請求項3】

前記画像処理部は、
前記ＥＬ画像をマスキング処理して前記太陽電池モジュールの部分の画像である抽出画像を抽出するマスキング処理部と、
前記抽出画像の全てのピクセルの輝度の平均である平均輝度を算出する平均輝度算出部と、を備え、
前記平均輝度に基づいて前記発電性能を推定する請求項２に記載の評価装置。

【請求項4】

前記平均輝度と最大出力との対応関係と前記平均輝度とに基づいて前記最大出力を推定する最大出力推定部を備え、
前記最大出力に戻づいて前記発電性能を推定する請求項３に記載の評価装置。

【請求項5】

前記画像処理部は、予め最大出力を測定済みの太陽電池モジュールである基準モジュールのＥＬ画像（基準ＥＬ画像）に対する平均輝度（基準平均輝度）と最大出力が不明の太陽電池モジュールである評価モジュールのＥＬ画像である評価ＥＬ画像に対する平均輝度（評価平均輝度）とを算出し、
前記最大出力推定部は、前記基準平均輝度と前記評価平均輝度と前記対応関係とに基づいて、前記評価モジュールの最大出力を推定する請求項４に記載の評価装置。

【請求項6】

前記最大出力推定部は、前記基準平均輝度と前記対応関係とから水平移動量を算出し、
前記水平移動量で前記評価平均輝度を調整した調整された評価平均輝度を算出する輝度調整部と、
前記調整された評価平均輝度と前記対応関係とから前記評価モジュールの最大出力を求める出力変換部と、を備える請求項５に記載の評価装置。

【請求項7】

前記基準ＥＬ画像と前記評価ＥＬ画像は、前記基準モジュールと前記評価モジュールとを別々に撮影したＥＬ画像である請求項５に記載の評価装置。

【請求項8】

前記基準モジュールと前記評価モジュールとを並べて同時に撮影して同一のＥＬ画像に含め、前記同一のＥＬ画像から基準モジュールの画像部分を抽出した画像を前記基準ＥＬ画像とし、前記同一のＥＬ画像から評価モジュールの画像部分を抽出した画像を前記評価ＥＬ画像とする請求項５に記載の評価装置。

【請求項9】

前記平均輝度が第１閾値以上である場合に、前記太陽電池モジュールの発電性能発の状態が良好と判定する請求項３に記載の評価装置。

【請求項10】

前記平均輝度に基づいて、前記太陽電池モジュールのクラスを判定する請求項３に記載の評価装置。

【請求項11】

前記最大出力が第１閾値以上である場合に、前記太陽電池モジュールの発電性能の状態が良好と判定する請求項４に記載の評価装置。

【請求項12】

前記最大出力に基づいて、前記太陽電池モジュールのクラスを判定する請求項４に記載の評価装置。

【請求項13】

前記対応関係を格納する記憶部を備え、当該記憶部には、前記評価モジュールの型式ごとの前記対応関係を備える請求項５に記載の評価装置。

【請求項14】

Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ（ＥＬ）現象により発光させた太陽電池モジュールの撮影画像を処理する画像処理部を備え、
前記画像処理部は、
前記撮像画像に含まれるフチ部分の画像をマスクするためのマスキングデータを生成するマスキングデータ生成部と、
前記マスキングデータによりマスクされた残りの画像部分を抽出画像として取り出すマスキング処理部と、
前記抽出画像の全ての輝度の平均である平均輝度を算出する平均輝度算出部と、を備え、
前記平均輝度に基づいて前記太陽電池モジュールの発電性能を推定する請求項１に記載の評価装置。

【請求項15】

前記マスキングデータ生成部は、前記フチ部分の画像に対して、マスキングデータを出力するメモリを備え、当該メモリの読出しタイミングとアドレスを調整可能とする請求項１４に記載の評価装置。

【請求項16】

Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ（ＥＬ）現象により発光させた太陽電池モジュールの撮影画像（ＥＬ画像）に基づいて、前記太陽電池モジュールの発電性能を推定する評価方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

この発明の実施形態は、ＥＬ画像を用いた太陽電池モジュールの発電性能の評価装置及び評価方法に関する。

【背景技術】

【0002】

光電変換型半導体である太陽電池モジュールは太陽光を受けると発電することが知られているが、逆に外部から電流を印可すると発光する現象が知られている。この現象はＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）現象と呼ばれており、発電素子（一般的にはＳｉ型半導体）の断線、割れ、形成不良などの不良確認など太陽電池モジュールの品質評価（ＥＬ性能評価）に利用されている。太陽電池モジュールのリユースなどのためには、ＥＬ性能評価の他、発電性能（最大出力）を評価するＩＶ性能評価（電流・電圧性能評価）、外観検査、耐電圧性能評価、絶縁性能評価などの品質評価の工程が必要となる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】国際公開第２００６/０５９６１５号

【特許文献2】特開２０１４－２２８５１７号公報

【特許文献3】特開２０１７－６７６０５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、各品質評価工程には専用の機材が必要となるなど導入コスト、維持コストが大きい。特にＩＶ性能評価装置は、運用コストも高く、低コストに導入可能であるというリユース品のメリット低減の一因となる。また今後のリユース品の需要増加を想定すると、大量の太陽電池モジュール製品を短期間かつ低コストに品質評価する必要がある。

【0005】

本発明が解決しようとする課題は、太陽電池モジュールの発電性能の評価装置及び評価方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

実施形態に係る評価装置は、Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ（ＥＬ）現象により発光させた太陽電池モジュールの撮影画像（ＥＬ画像）に基づいて、前記太陽電池モジュールの発電性能を判定する。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】図１は、第１の実施形態に係る太陽電池モジュールの評価システムの構成ブロック図である。

【図2】図２は、第１の実施形態に係る評価装置における太陽電池モジュール評価処理の動作例を示すフローチャートである。

【図3】図３は、第１の実施形態に係る評価装置がＥＬ性能評価により取得した太陽電池モジュールの画像と８ビット変換した画像の例である。

【図4】図４は、第１の実施形態に係る評価装置がマスキングデータ生成過程において生成する画像の例である。

【図5】図５は、第１の実施形態に係る評価装置のマスキング処理の過程において生成する画像の例である。

【図6】図６は、第１の実施形態に係る評価装置の平均輝度の算出処理の動作例を示すフローチャートである。

【図7】図７は、第１の実施形態に係る評価装置による太陽電池モジュールの発電性能の判定方法の例を示す図である。

【図8】図８は、第２の実施形態に係る太陽電池モジュールの評価システムの構成ブロック図である。

【図9】図９は、第２の実施形態に係る評価装置の検量線の生成処理の動作例を示すフローチャートである。

【図10】図１０は、第２の実施形態に係る評価装置が取得した太陽電池モジュールのデータの分布図の一例である。

【図11】図１１は、第２の実施形態に係る評価装置検量線の生成処理過程の動作例を示すフローチャートである。

【図12】図１２は、第２の実施形態に係る評価装置による太陽電池モジュールの取得データを調整した後のデータの例を示す分布図である。

【図13】図１３は、第２の実施形態に係る評価装置による太陽電池モジュールの評価順の例を示す模式図である。

【図14】図１４は、第２の実施形態に係る評価装置による太陽電池モジュールの発電性能の判定処理の動作例を示すフローチャートである。

【図15】図１５は、第２の実施形態に係る評価装置が平均輝度と検量線とから太陽電池モジュールの最大出力を決定する手順を示す図である。

【図16】図１６は、第２の実施形態に係る評価装置による太陽電池モジュールの発電性能の判定方法の例を示す図である。

【図17】図１７は、第３の実施形態に係る評価装置による太陽電池モジュールのＥＬ画像の例を示す模式図である。

【図18】図１８は、第３の実施形態に係る評価装置による太陽電池モジュールの発電性能の判定処理の動作例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。
（第１の実施形態）
本実施形態の評価システムは、ＥＬ性能評価において撮影した太陽電池モジュールの画像から輝度などの明るさ情報を抜きだし、計算可能な数値として算出する。より具体的には、撮影したＲＧＢカラー画像を８ｂｉｔのＨＳＬ画像に変換してピクセルごとの輝度を抽出し、マスキング処理などを行った上で、８ｂｉｔのＨＳＬ画像から平均輝度を算出する。本実施形態の評価システムは、算出した平均輝度に基づいて、太陽電池モジュールの発電性能を推測する。発電性能とは、太陽電池モジュールに日光が当たった際、どの程度発電するかという性能を示し、太陽電池モジュールの発電量、発電量の良否などを含んだ太陽電池モジュールの発電に関わる状態を示す場合もある。また最大出力は通常、基準光（ＡＭ１．５、１０００Ｗ／ｍ２）換算で何Ｗ出力するかという値として定義され、発電性能に対する評価基準の一つである。

【0009】

図１は、第１の実施形態に係る太陽電池モジュールの評価システムの構成ブロック図である。

【0010】

評価装置１は、演算機能、制御機能などを備え、ソフトウェアなどのプログラムを実行するＣＰＵや、データを記憶する揮発性メモリや不揮発性メモリなどを備えたコンピュータであり、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォンなど任意のコンピュータ装置であってよい。評価装置１は、任意の外部装置と接続可能であり、例えばカメラから画像を取得したり、モニタへ表示データを出力したりすることができる。なお、評価装置１は、ＥＶ評価装置の機能に含めてＥＶ評価装置の機能としてもよいし、ＥＶ評価装置とは独立な装置としてもよい。

【0011】

画像処理部１０は、撮影部２から入力される画像データを処理し、画像データの画素（ピクセルとも称する）ごとに輝度、さらには後述する平均輝度などを算出する。輝度や輝度に基づいて得られる平均輝度などを含めて、輝度情報と称する。画像処理部１０は、ＣＰＵで実行されるソフトウェア（プログラム）であってもよいし、ＩＣ回路などのハードウェアであってもよいし、ソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実現されてもよい。

【0012】

画像色調変換部１０１は、入力された画像が３２ビットのＲＧＢデータである場合に、８ビットのＨＳＬデータに変換する。ＲＧＢデータは、赤、緑、青を原色として色を表現するＲＧＢカラーモデルにより得られるデータであり、ＨＳＬデータは、色相、彩度、輝度で色を表現するＨＳＬカラーモデルにより得られるデータである。ピクセルごとにＲＧＢデータ、ＨＳＬデータが得られ、ＲＧＢデータからＨＳＬデータへの変換が可能である。変換方法などは一般的な方法であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

【0013】

ＲＧＢデータ、ＨＳＬデータからそれぞれのピクセルの輝度を求めることができるが、本実施形態では入力画像であるＥＬ画像の色は、明るさ、輝度がその大部分を占めているため、３２ビットのＲＧＢデータから得られる輝度は、８ビットのＨＳＬデータから得られる輝度で近似することができる。画像色調変換部１０１が、３２ビットのＲＧＢデータ画像の各ピクセルを８ビットのＨＳＬデータに変換して、各ピクセルの輝度を０～２５５までの簡易な数値で表すことにより、後工程の計算処理量が削減されるなどより扱いやすいデータとなる。

【0014】

画像２値変換部１０２は、画像の各ピクセルの輝度の閾値（例えば輝度３以上など）を設定し、閾値以上であるピクセルの輝度を１、閾値未満であるピクセルの輝度を０として変換する。すなわち画像２値変換部１０２は、１ビット画像を生成する。

【0015】

マスキングデータ生成部１０３は、太陽電池モジュール５のＥＬ画像から後段の判定に必要な部分を抽出するためのマスキングデータを生成する。例えば、マスキングデータ生成部１０３は、ＥＬ画像上の太陽電池モジュール５のＳｉウェハ部分とフチ部分（Ｓｉウェハ外の部分であり、フレームと称する場合もある）を区別するために、フチ部分をマスキングするためのマスキングデータを作成する。より具体的にマスキングデータ生成部１０３は、画像２値変換部１０２が生成した１ビット画像に対して、補間処理やオブジェクト除去など必要に応じた加工をしてマスキングデータを得る。

【0016】

一度使用した太陽電池モジュール５のフチ部分は、使用条件（使用期間、使用場所、使用地域など）に応じて、傷がついていたり、輝度の高い砂、メッキの剥がれが生じていたり、テープ等の付着物がついていたりする。このため、フチ部分の輝度が、ＥＬ画像の測定に与える影響が大きい場合がある。また付着物と照明の角度によって、付着物や傷が高い輝度で発光することもある。

【0017】

これらの影響を考えると、Ｓｉウェハ部分の輝度を正確に測定するためには、上記フチ部分を精度よくマスクし、フチ部分の反射光（不要な輝度）がＳｉウェハ部分の輝度測定に悪影響を与えないように対策することが望ましい。本実施形態では、フチ部分をマスクするマスキングデータ生成部１０３を採用しており、このマスキングデータによりフチ部分を精度よくマスクしている。しかもマスキングデータ生成部１０３は、電気的にマスク位置を任意に且つ容易に調整可能でありマスク精度を高めることが可能である。具体的には、画像キャプチャ部分において、撮影した画像のフチ部分に対して、マスキングデータを出力するメモリを用意すればよいし、またメモリの読出しタイミングとアドレスを調整可能とすることで、マスク精度を一層高めることが可能である。

【0018】

マスキング処理部１０４は、ＥＬ画像に対して、マスキングデータ生成部１０３が生成したマスキングデータを適用してマスキングし、太陽電池モジュール５のＥＬ画像から後段の判定に必要な画像部分を抽出する。このマスキング処理によりＥＬ画像から輝度情報（発光情報）を計算する際の上記した反射光等のノイズを除去する効果もある。

【0019】

平均輝度算出部１０５は、Ｓｉウェハ部分（正常な場合に発光する部分）の平均輝度を算出する。詳細については後述する。
判定部１１は、平均輝度算出部１０５が算出した平均輝度に基づいて、算出元のＥＬ画像に写っている太陽電池モジュール５の発電性能を判定する。
出力部１２は、判定部１１が生成した判定結果などを外部へ出力する。
入力部１３は、撮影部２から得た画像データを取得し、画像処理部１０へ出力する。

【0020】

撮影部２は、例えばカメラであり、撮影して取得した画像データを評価装置１などへ出力することでもよい。
表示部３は、例えばディスプレイ、モニタであり、評価装置１が出力する表示データを表示させることでもよい。また評価装置１が音声データなどを出力する場合は、図示せぬスピーカーから音声データに基づいて音声を出力するようにしてもよい。
電気信号出力部４は、ＥＬ性能評価の評価対象である太陽電池モジュール５に入力するための電流を出力する。

【0021】

太陽電池モジュール５は、シリコン型（Ｓｉ型）の光電変換型半導体であり、本実施形態による評価対象である。太陽電池モジュール５は、１以上の太陽電池セルを含む。太陽電池モジュール５は、太陽光を受けて発電するが、外部から電流を印可されると発光する特性がある。ＥＬ性能評価は、太陽電池モジュール５のこの特性を利用した評価方法である。

【0022】

以下、太陽電池モジュール評価システムの動作を説明する。本実施形態は、太陽電池モジュール５の品質評価工程におけるＥＬ性能評価にて撮影した画像（以降、ＥＬ画像と称する）を用いる。ＥＬ性能評価は、電気信号出力部４から太陽電池モジュール５に電流を入力して、撮影部２で撮影して得たＥＬ画像から太陽電池モジュール５の故障箇所などを判定する評価方法であり、品質評価工程の１つである。

【0023】

図２は、第１の実施形態に係る評価装置における太陽電池モジュール評価処理の動作例を示すフローチャートである。

【0024】

評価装置１は、太陽電池モジュール５のＥＬ画像を取得し、画像処理部１０へ入力する（ステップＳ１０１）。ＥＬ画像は３２ビットのＲＧＢカラーによる画像であるものとする。画像色調変換部１０１は、ＥＬ画像の色調変換を行う。より具体的に画像色調変換部１０１は、ＥＬ画像の各ピクセルの３２ビットのＲＧＢデータを８ビットのＨＳＬデータに変換する（ステップＳ１０２）。

【0025】

図３は、第１の実施形態に係る評価装置がＥＬ性能評価により取得した太陽電池モジュールの画像と８ビット変換した画像の例である。図３（ａ）は、３２ビットのＲＧＢカラーによるＥＬ画像（３２ビットＲＧＢ画像と称する）の例であり、エリアａ１０は、太陽電池セルを示し、エリアａ１００は、太陽電池モジュール５を示す。図に示すように太陽電池モジュール５は複数（図の例では６０個）の太陽電池セルを含む。

【0026】

図３（ｂ）は、８ビットのＨＳＬデータに変換した後のＥＬ画像（８ビットＨＳＬ画像と称する）の例である。図３（ｃ）は、８ビットＨＳＬ画像の一部分（例えば、図３（ｂ）のエリアａ０）の５×６の各ピクセルに対して算出した輝度の例であり、０～２５５までの数値で表される。８ビットＨＳＬ画像の各ピクセルの輝度を８ビット輝度と称する場合もある。

【0027】

図２に戻り、画像処理部１０は、マスクデータを生成する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３において、画像２値変換部１０２は、ステップＳ１０２で得た８ビットＨＳＬ画像を２値の画像（１ビット画像と称する）に変換する。

【0028】

図４は、第１の実施形態に係る評価装置がマスキングデータ生成過程において生成する画像の例である。

【0029】

図４（ａ）は、ステップＳ１０２で得た１ビット画像の例であり、図３（ｃ）に示した輝度に対して適当な閾値を設定し、ピクセルごとに、閾値以上の場合は色を白（輝度２５５）とし、閾値未満の場合は色を黒（輝度０）とした画像である。

【0030】

１ビット画像の黒の部分、例えばエリアａ１１１の黒い部分は、太陽電池セルの間の空間を示し、エリアａ１１２の黒い部分は、太陽電池セルの結線などを示し、エリアａ１１３の黒い部分は、太陽電池セルについた傷など示す。エリアａ１１３の黒い部分は、太陽電池モジュールの発電量に関わる部分であるが、エリアａ１１１及びエリアａ１１２の黒い部分は、Ｓｉウェハ部分ではなく最大出力に影響のない部分であるため、マスキング処理をしてもよい。本実施形態おいては、処理量削減などのために、エリアａ１１１、エリアａ１１２を含めて後段の平均輝度算出エリア（図４（ｃ）のａ１３１）とする例を示す。

【0031】

図４（ｂ）は、図４（ａ）の画像の隙間（例えば、エリアａ１１１、ａ１１２、ａ１１３の黒い部分）を埋めるように補間処理を実施した結果の画像（補間処理後画像と称する）である。エリアａ１２１の黒い部分は、補間処理後画像に残ったオブジェクトの例を示す。

【0032】

図４（ｃ）は、図４（ｂ）のエリアａ１２１のオブジェクトを除去する処理を実施した結果の画像（オブジェクト除去画像と称する）である。

【0033】

図２に戻り、画像処理部１０は、ステップＳ１０３の処理により得た図４（ｃ）のオブジェクト除去画像をマスキングデータとする。マスキング処理部１０４は、このマスキングデータにより８ビットＨＳＬ画像をＳｉウェハ部分（太陽電池モジュール部分）のエリアａ１３１とそれ以外のフチ部分（本来、発光しない部分）とに区別するマスキング処理を実施する（ステップＳ１０４）。

【0034】

図５は、第１の実施形態に係る評価装置のマスキング処理の過程において生成する画像の例である。

【0035】

図５（ａ）は、図３（ｂ）に示した８ビットＨＳＬ画像であり、図５（ｂ）は、図４（ｃ）に示したマスキングデータ（１ビット画像）である。図５（ｃ）は、図５（ａ）を図５（ｂ）のマスキングデータでマスキング処理を実施した結果の画像である。

【0036】

図２のステップＳ１０４により、マスキング処理部１０４は、エリアａ２３１の太陽電池モジュール５以外部分をマスキングする。すなわち、マスキング処理部１０４は、Ｓｉウェハ（太陽電池モジュール５）部分以外の輝度情報を削除する。これにより、反射光等により微弱な輝度を有していたフチ部分（特に顕著だったのは図５（ａ）のエリアａ２１１）の輝度０とし完全な黒色としたことで、後段にて輝度情報を計算する際のノイズを除去することができる。

【0037】

平均輝度算出部１０５は、図５（ｃ）の画像を元に、Ｓｉウェハ部分（太陽電池モジュール５）の平均輝度を算出する（ステップＳ１０５）。

【0038】

図６は、第１の実施形態に係る評価装置の平均輝度の算出処理の動作例を示すフローチャートである。

【0039】

平均輝度算出部１０５は、マスキングデータ（図５（ｂ）に相当）に対する平均輝度Ｘ１を算出する（ステップＳ１２１）。図５（ｂ）は１ビット画像であるため、画像の各ピクセルは、出力なし／あり（０か１）となり、出力値０のピクセル数をｎ０、出力値１のピクセル数をｎ１として平均輝度Ｘ１を式１として求める。

【0040】

Ｘ１＝（１×ｎ１＋０×ｎ０）／全体のピクセル数 （式１）

【0041】

式１から平均輝度Ｘ１は、出力１のピクセル数ｎ１を全体のピクセル数（＝ｎ１＋ｎ０）で除算した値に等しく、また画像全体に対するＳｉウェハ部分（出力１のピクセル）の面積比率にも等しい。なお、図４（ａ）に示されるようにセルとセルの間にＳｉウェハでない隙間部分（ｄ１１１の黒部分）が含まれるが、平均輝度算出部１０５は、この隙間部分を考慮して平均輝度Ｘ１を求めてもよい。ただし、太陽電池モジュールの周囲のＳｉウェハでない空白部分に比べ隙間部分の影響は小さいため、本実施形態においては、隙間部分は考慮しない。

【0042】

次に平均輝度算出部１０５は、マスキング後の８ビットＨＳＬ画像全体（図５（ｃ）に相当）の平均輝度Ｘ２を算出する（ステップＳ１２２）。マスキング後の８ビットＨＳＬ画像全体の平均輝度は、式２のように画像の全ピクセルの輝度の合計を全体のピクセル数で除算した値として得る。

【0043】

Ｘ２＝全ピクセルの輝度の合計／全体のピクセル数 （式２）

【0044】

Ｘ２はマスキング処理により取り除くエリアの面積（図５（ｃ）のエリアａ２３１以外の部分）を含む全体平均輝度となるため、平均輝度算出部１０５は、式３のように、この全体平均輝度Ｘ２を１ビット画像の赤色部分の面積比率である平均輝度Ｘ１で除算することでＳｉウェハ部分の平均輝度Ｘ３を算出する（ステップＳ１２３）。

【0045】

Ｘ３＝全ピクセルの合計輝度／（全体のピクセル数×Ｓｉウェハ部分の面積率）
＝Ｘ２／Ｘ１ （式３）

【0046】

平均輝度算出部１０５は、以上の手順により、評価対象となる太陽電池モジュールのＥＬ画像から平均輝度情報を算出する（図２のステップＳ１０５）。

【0047】

図２に戻り、判定部１１は、ステップＳ１０５にて得た平均輝度に基づいて、評価対象の太陽電池モジュールの発電性能を判定する（ステップＳ１０６）。本実施形態においては、平均輝度と太陽電池モジュールの発電量とが正の相関を示す傾向があるという光電変換の特性（可逆性）を利用する。

【0048】

ステップＳ１０６における判定の具体例を以下に示す。

【0049】

図７は、第１の実施形態に係る評価装置による太陽電池モジュールの発電性能の判定方法の例を示す図である。

【0050】

図７（ａ）は、平均輝度に閾値ｔｈ０を設定し、評価対象の太陽電池モジュールの発電性能を判定する例である。判定部１１は、ステップＳ１０５で得られた平均輝度がｔｈ０以上である場合は、評価対象の太陽電池モジュールの発電性能を良好（ＯＫ）と判定し、平均輝度がｔｈ０未満である場合は、発電性能を不良と判定する。

【0051】

図７（ｂ）は、平均輝度に複数の閾値ｔｈ１、ｔｈ２、ｔｈ３、ｔｈ４を設定し、評価対象の太陽電池モジュールの発電性能をクラス分け判定する例である。判定部１１は、ステップＳ１０５で得られた平均輝度Ｘ３に基づいて、クラスＡ（Ｘ３≧ｔｈ１の場合）、クラスＢ（ｔｈ１＞Ｘ３≧ｔｈ２の場合）、クラスＣ（ｔｈ２＞Ｘ３≧ｔｈ３の場合）、クラスＤ（ｔｈ３＞Ｘ３≧ｔｈ４の場合）、クラスＥ（ｔｈ４＞Ｘ３の場合）のようにクラス分けする。

【0052】

以上の手順により、ＥＬ現象を利用して発光させた太陽電池モジュール５の撮影画像であるＥＬ画像の輝度情報から太陽電池モジュール５の発電性能の評価ができる。例えば、評価対象の太陽電池モジュール５のＥＬ画像を評価装置１に入力すると、表示部３に、太陽電池モジュール５の発電性能の良否やクラスが表示されるようにしても良い。
（第２の実施形態）
本実施形態においては、検量線を用いた太陽電池モジュールの発電性能を判定する方法の例を示す。検量線は、最大出力と平均輝度の対応関係を示し、本実施形態においては、複数の太陽電池モジュールから取得したデータ（平均輝度、最大出力）に対する統計処理などにより得る。最大出力とは、太陽電池モジュールの発電量を表す物理量として一般的に用いられる電力値（単位はワットＷ）を示す。

【0053】

図８は、第２の実施形態に係る太陽電池モジュールの評価システムの構成ブロック図である。

【0054】

本実施形態の説明において、第１の実施形態の構成ブロック図（図１）に示した同一名称のブロックと区別する場合、符号にＡを付与する。例えば、第１の実施形態の評価装置１は、本実施形態においては評価装置１Ａのように示す。また例えば、撮影部２などのように特に区別を要しない場合は、Ａを付与せずに、第１の実施形態で用いた符号をそのまま用いることとする。また図１と同一名称のブロックについては、機能が同様である場合には、その説明を省略し、ここでは図１と異なる点を中心に説明する。
入力部１３Ａは、評価対象の太陽電池モジュール５のＥＬ画像を撮影部２から取得し、同時にその太陽電池モジュール５の最大出力（発電量）を取得する。太陽電池モジュール５の最大出力は、品質評価工程のＩＶ性能評価においてＩＶ性能評価装置によって取得される。ＩＶ性能評価は、一般的な事項であり、詳細な説明は省略する。

【0055】

記憶部１４Ａは、例えば不揮発性メモリであり、入力部１３Ａが取得したＥＬ画像、最大出力など評価対象の太陽電池モジュール５のデータや検量線のデータなどが格納される。
検量線生成部１５Ａは、記憶部１４Ａに格納されるデータを統計処理するなどし、平均輝度と最大出力との関係を示す検量線を生成する。詳細な説明は後述する。

【0056】

輝度調整部１６Ａは、検量線や基準値などに基づいて、画像処理部１０Ａが算出する平均輝度に対する調整量（移動量）を算出する。
出力変換部１７Ａは、移動量、検量線に基づいて、評価対象の太陽電池モジュール５の最大出力を推定し、出力する。推定した最大出力を推定最大出力と称する。

【0057】

輝度調整部１６Ａと出力変換部１７Ａとを含めて、最大出力推定部１００Ａと称してもよい。最大出力推定部１００Ａは、平均輝度と検量線とに基づいて、最大出力を推定する。

【0058】

本実施形態においては、検量線作成、太陽電池モジュールの発電性能の評価との２つのフェーズに大きく分かれる。以下に、検量線作成のフェーズについて説明する。

【0059】

図９は、第２の実施形態に係る評価装置の検量線の生成処理の動作例を示すフローチャートである。

【0060】

入力部１３Ａは、ＩＶ性能評価装置によって測定された評価対象の太陽電池モジュール５の最大出力（実測最大出力）と、ＥＬ画像から算出した平均輝度とを組で記憶部１４Ａに格納する（ステップＳ２０１）。ステップＳ２０１においては、平均輝度を算出するために用いたＥＬ画像の撮影日を撮影対象の太陽電池モジュール５に紐づけて記憶部１４Ａに格納する。多数の同一型式の太陽電池モジュール５に対してステップＳ２０１による処理を実施して、最大出力［Ｗ］と平均輝度との分布図を作成する（ステップＳ２０２）。

【0061】

図１０は、第２の実施形態に係る評価装置が取得した太陽電池モジュールのデータの分布図の一例である。横軸を平均輝度（式３のＸ３に相当）、縦軸を最大出力［Ｗ］とし、２５０枚の同一型式の太陽電池モジュール５に対して、１０日間にわたって２５枚ずつ評価して得た実際のデータである。

【0062】

分布図では、ＥＬ画像の撮影日毎のデータ（同一撮影日のデータグループをｐａｌｅｔｔｅと称する）ごとにマークを変えて示す。また同一撮影日のデータが多く集まっているエリアに示した楕円（Ｇ３、Ｇ４、Ｇ６、Ｇ８）の例のように、撮影日毎すなわちｐａｌｅｔｔｅごとにデータが偏る傾向がある。本実施形態においては、このデータの偏りを考慮して検量線を作成する（図９のステップＳ２０３）。

【0063】

図１１は、第２の実施形態に係る評価装置検量線の生成処理過程の動作例を示すフローチャートであり、図９のステップＳ２０３の詳細の動作に相当する。

【0064】

検量線生成部１５Ａは、記憶部１４Ａから全データ（図１０のＰａｌｅｔｔｅ１からＰａｌｅｔｔｅ１０までの全てのデータ）を取得し、全データを使って最小二乗近似直線（図１０のＬＳＬ０１に相当）を算出する（ステップＳ２２１）。
検量線生成部１５Ａは、同一撮影日のデータごとにデータの処理を行う（ステップＳ２２２からステップＳ２２６）。

【0065】

検量線生成部１５Ａは、同一撮影日のデータグループの２次元重心点を算出する（ステップＳ２２３）。図１０のＧＣ３、ＧＣ４、ＧＣ６、ＧＣ８は、それぞれｐａｌｌｅｔ３、４、６，８のデータに対して算出した２次元重心点の例である。２次元重心点は、単純に同一撮影日の平均輝度、最大出力のそれぞれの平均値としてもよいし、それぞれの中央値などでもよい。また、過去に取得した同一撮影日のデータグループから各データの分散値などを算出し、分散の大きなデータを予めデータグループから削除してから算出したデータの平均値を２次元重心点とするなど任意のやり方が可能である。

【0066】

検量線生成部１５Ａは、２次元重心点を算出すると、ステップＳ２２１で算出した最小二乗近似直線と２次元重心点との横軸方向（平均輝度の軸）の差分（水平移動量）を計算する（ステップＳ２２３）。図１０のＨＭ３、ＨＭ４、ＨＭ６、ＨＭ８は、それぞれｐａｌｌｅｔ３、４、６，８のデータに対する２次元重心点と最小二乗近似直線ＬＳＬ０１との水平移動量の例である。

【0067】

ステップＳ２２３において水平移動量を算出したのは、一般的にＩＶ性能評価装置により測定される最大出力値は信頼性が高く誤差が小さいことから、図１０に示した撮影日ごとのデータの偏りの原因は水平方向の平均輝度である可能性が高いことを考慮したものである。例えば、撮影日ごとに撮影場所の温度、湿度、カメラの初期化条件などが変わる可能性があり、それらを要因としてカメラの受光感度などが変化することなどが、平均輝度のデータの偏りの原因として考えられる。

【0068】

検量線生成部１５Ａは、ステップＳ２２３で算出した水平移動量で、データグループすなわちＰａｌｅｔｔｅごとにデータを水平移動する（ステップＳ２２５）。例えば、図１０のＰａｌｅｔｔｅ６の場合は、全データを最小二乗近似直線ＬＳＬ０１に近づけるように水平移動量ＨＭ６で正の方向（右方向）に水平移動する。また図１０のＰａｌｅｔｔｅ３の場合は、全データを水平移動量ＨＭで負の方向（左方向）に移動する。検量線生成部１５Ａは、ステップＳ２２３からステップＳ２２５の処理を全てのデータグループに対して実施することにより、撮影日ごとのデータの偏りを低減したデータが得られる。

【0069】

図１２は、第２の実施形態に係る評価装置による太陽電池モジュールの取得データを調整した後のデータの例を示す分布図であり、図１０の全データをステップＳ２２３からステップＳ２２５の処理によりＰａｌｅｔｔｅごとの水平移動量ＨＭで水平移動した後の分布図である。図１２から平均輝度と最大出力との間には正の相関が確認できる。

【0070】

図９に戻り、データをグループごとに水平移動した後の全データを使って最小二乗近似直線を算出し、検量線を得る（ステップＳ２０３）。図１２に示す検量線ＣＣは、ステップＳ２０３において算出した最小二乗近似直線の例である。得られた検量線ＣＣを記憶部１４Ａに格納する際には、最小二乗近似直線の係数の値を記憶部１４Ａに格納してもよい。例えば、最小二乗近似直線をｙ＝ａｘ＋ｂ（ｘを平均輝度、ｙを最大出力とする）とした場合、係数ａ、ｂの値を記憶部１４Ａに格納する。これにより平均輝度が得られば検量線ＣＣを用いて最大出力が推定できる。

【0071】

また得られた検量線ＣＣ上の数点の座標データ（平均輝度、最大出力）をテーブルデータとして記憶部１４Ａに格納してもよい。テーブルデータとした場合、後段において検量線ＣＣを用いるときには、テーブルデータを補間するなどして、得られた平均輝度に対する最大出力を算出することでもよい。

【0072】

なお、撮影部２として用いるカメラの型式や性能の違い、評価する太陽電池モジュール５の型式や性能の違い、電気信号出力部４の出力電気信号のバイアスなども平均輝度に関わる誤差の要因となる。本実施形態においては、撮影日ごとのデータの偏りを考慮したが、同一の撮影日でも、例えば、カメラの型式を変えて複数のデータグループを取得し、データグループごとに図１１のステップＳ２２３からＳ２２５の処理を繰り返すことで、外的要因による平均輝度の変化を補正できる。本実施形態では、補正によりさまざまな外的要因を吸収することができ、太陽電池モジュール５の型式ごとに検量線を作成する。

【0073】

以上の手順により、検量線の作成ができる。太陽電池モジュール５の型式ごとに検量線を作成し、記憶部１４Ａに記憶しておくことでもよい。また、本実施形態においては、最小二乗近似直線を検量線とする例を示したが、検量線は、例えば、指数関数などの単調増加関数のように平均輝度と最大出力とが１対１対応する関数であれば直線には限らない。

【0074】

以下、太陽電池モジュールの発電性能の評価のフェーズについて説明する。

【0075】

図１３は、第２の実施形態に係る評価装置による太陽電池モジュールの評価順の例を示す模式図である。

【0076】

太陽電池モジュール５－０は、ＩＶ性能評価装置による測定で最大出力が公称値の２５５Ｗであることがわかっている正常で故障のない太陽電池モジュール５であり、基準モジュールと称する。太陽電池モジュール５－１、５－２は、評価対象の評価モジュールであり、最大出力については未知である。本実施形態では、太陽電池モジュール５－０、５－１、５－２の順にＥＬ画像２０－０、２０－１、２０－２を撮影し、ＩＶ性能評価装置を用いずに太陽電池モジュール５－１、５－２の最大出力値を推定する。

【0077】

図１４は、第２の実施形態に係る評価装置による太陽電池モジュールの発電性能の判定処理の動作例を示すフローチャートであり、図１３に示したように、基準モジュールである太陽電池モジュール５－０、評価モジュールである太陽電池モジュール５－１、５－２の順にフローチャートの処理を実施する。

【0078】

評価装置１Ａは、撮影部２からＥＬ画像を取得すると、画像処理部１０Ａにおいて、平均輝度を算出する（ステップＳ２５１、Ｓ２５２）。本ステップにおける処理は、図２のフローチャートと同様の処理であり、ここでは詳細の説明は省略する。

【0079】

評価装置１Ａは、太陽電池モジュール５の種類を判定する（ステップＳ２５３）。太陽電池モジュール５の種類は、基準モジュールか評価モジュールかの違いであり、本フローチャート処理の前に評価装置１Ａに図示せぬパソコンのキーボードなどから種類を設定するようにしてもよいし、ＥＬ画像のデータに種類を示す属性情報を付与して、入力部１３ＡがＥＬ画像を取得する時に、太陽電池モジュール５の種類を受信するなど任意の方法であってよい。

【0080】

評価装置１Ａは、入力されたＥＬ画像が、基準モジュールの画像であることを確認すると（ステップＳ２５３の「基準モジュール」）、基準モジュールの最大出力の公称値２５５Ｗに基づいて、検量線ＣＣから水平移動量を算出する（ステップＳ２５４）。

【0081】

図１５は、第２の実施形態に係る評価装置が平均輝度と検量線とから太陽電池モジュールの最大出力を決定する手順を示す図であり、横軸を平均輝度、縦軸を最大出力とする。

【0082】

まず、画像処理部１０Ａは、基準モジュールの平均輝度ＡＬ０を算出する（図１５の（１）、図１４のステップＳ２５２に相当）。輝度調整部１６Ａは、検量線ＣＣ上の最大出力２５５Ｗ（基準モジュールの公称値）に対する平均輝度ＡＬ１を求め、水平移動量ＨＭをＡＬ０とＡＬ１との差分として式２１のように求める（図１５の（２）、図１４のステップＳ２５４に相当）。

【0083】

ＨＭ＝ＡＬ１－ＡＬ０ （式２１）

【0084】

以上の手順により、水平移動量ＨＭを決定する。次にこの水平移動量ＨＭを用いて、評価装置１Ａが評価モジュールの発電性能の判定をする処理動作について説明する。

【0085】

図１４に戻り、評価装置１Ａは、評価モジュールである太陽電池モジュール５－１のＥＬ画像を取得し、平均輝度を算出する（ステップＳ２５１、Ｓ２５２）。評価装置１Ａは、入力されたＥＬ画像が評価モジュールの画像であることを確認すると（ステップＳ２５３の「評価モジュール」）、ステップＳ２５４にて求めた水平移動量ＨＭを用いて平均輝度に対する輝度調整処理を行い、検量線ＣＣを用いて太陽電池モジュール５－１の最大出力を推定する（ステップＳ２５５、Ｓ２５６）。本ステップにおける動作について、図１５を用いて以下に説明する。

【0086】

画像処理部１０Ａは、評価モジュールである太陽電池モジュール５－１の平均輝度ＡＬ２を算出する（図１５の（３）、図１４のステップＳ２５２に相当）。輝度調整部１６Ａは、平均輝度ＡＬ２を水平移動量ＨＭ分だけ水平移動させた平均輝度ＡＬ３を式２２のように求める（図１５の（４）、（５））。

【0087】

ＡＬ３＝ＡＬ２＋ＨＭ （式２２）

【0088】

出力変換部１７Ａは、検量線ＣＣ上の平均輝度ＡＬ３に対する最大出力ＥＶ１を太陽電池モジュール５－１の最大出力とする（図１５の（６））。太陽電池モジュール５－２についても同様に図１５の（３）から（６）の手順で最大出力を推定することができる。

【0089】

以上の手順により、評価モジュールの最大出力を推定することができる。

【0090】

図１４に戻り、判定部１１Ａは、ステップＳ２５６で推定した評価モジュールの最大出力に基づいて、評価モジュールの最大出力の状態の判定を行う（ステップＳ２５７）。

【0091】

図１６は、第２の実施形態に係る評価装置による太陽電池モジュールの発電性能の判定方法の例を示す図である。

【0092】

図１６（ａ）は、最大出力に閾値ｔｈ１０を設定し、評価対象の太陽電池モジュールの発電性能の良否を判定する例である。判定部１１Ａは、ステップＳ２５６で得られた最大出力ＥＶ１がｔｈ１０以上である場合は、評価対象の太陽電池モジュールの発電性能を良好（ＯＫ）と判定し、最大出力ＥＶ１がｔｈ１０未満である場合は、発電性能を不良と判定する。

【0093】

図１６（ｂ）は、最大出力に複数の閾値ｔｈ１１、ｔｈ１２、ｔｈ１３、ｔｈ１４を設定し、評価対象の太陽電池モジュールの発電性能をクラス分け判定する例である。判定部１１Ａは、ステップＳ２５６で得られた最大出力ＥＶ１に基づいて、クラスＡ（ＥＶ１≧ｔｈ１１の場合）、クラスＢ（ｔｈ１１＞ＥＶ１≧ｔｈ１２の場合）、クラスＣ（ｔｈ１２＞ＥＶ１≧ｔｈ１３の場合）、クラスＤ（ｔｈ１３＞ＥＶ１≧ｔｈ１４の場合）、クラスＥ（ｔｈ１４＞ＥＶ１の場合）のようにクラス分けをする。

【0094】

以上の手順により、ＥＬ現象を利用して発光させた太陽電池モジュール５の撮影画像であるＥＬ画像の輝度情報と太陽電池モジュール５の最大出力との関係を示す検量線を用いて太陽電池モジュール５の発電性能の評価ができる。

【0095】

なお、本実施形態においては、評価を行う太陽電池モジュール５の型式は全て同一であることを前提としていたが、評価装置１Ａは、太陽電池モジュール５の型式を認識して、認識した型式ごとに対応する検量線を利用することでもよい。本実施形態によれば、いくつかのデータサンプルを用いて作成した検量線を用いることで、大量の太陽電池モジュール製品の検査において、全数検査が不要となる可能性がある。また、検量線を用いた本実施形態によれば、高価なＩＶ特性評価装置を用いずに発電性能の評価をすることが可能となり、リユースのための品質評価のコスト低減につながる。
（第３の実施形態）
第２の実施形態においては、図１３に示したように、最大出力既知の基準モジュール、最大出力未知の評価モジュールの順にＥＬ画像を別の画像として取得して、それぞれの平均輝度を算出する例を示したが、本実施形態においては、基準モジュール、評価モジュールを同時に撮影して同一のＥＬ画像含める例を示す。

【0096】

構成ブロック図などは第２の実施形態の構成ブロック図（図８）と同様であるため図示しないが、本実施形態の説明において第２の実施形態と同一名称の機能ブロックを用いる場合は、必要に応じて符号にＢを付与する。

【0097】

図１７は、第３の実施形態に係る評価装置による太陽電池モジュールのＥＬ画像の例を示す模式図である。

【0098】

ＥＬ画像２０は、基準モジュールである太陽電池モジュール５－０と、４つの評価モジュールである太陽電池モジュール５－１から５－４の合計５つの太陽電池モジュール５に電気信号出力部４から同時に電流を入力してＥＬ現象による発光をさせ、同時に撮影したＥＬ画像を示す。ＥＬ画像２０における太陽電池モジュール５－０から５－４部分の位置は、評価装置１Ｂに予め設定されているなどわかっているものとし、ＥＬ画像２０から太陽電池モジュール５－０から５－４部分の画像をそれぞれ切り出し可能である。

【0099】

図１８は、変形例に係る評価装置による太陽電池モジュールの状態判定の動作例を示すフローチャートである。

【0100】

評価装置１Ｂは、撮影部２からＥＬ画像２０を取得すると、画像処理部１０Ｂにおいて、基準モジュールである太陽電池モジュール５－０部分の画像を切り出す（ステップＳ３０１、Ｓ３０２）。平均輝度算出部１０Ａは、切り出した画像から太陽電池モジュール５－０の平均輝度（図１５のＡＬ０に相当、以降、平均輝度ＡＬ０と称する）を算出する（ステップＳ３０３）。

【0101】

輝度調整部１６Ｂは、検量線ＣＣから基準モジュールの最大出力の公称値２５５Ｗに対応する平均輝度（図１５のＡＬ１に相当、以降、平均輝度ＡＬ１と称する）に基づいて、水平移動量（図１５のＨＭに相当、以降、水平移動量ＨＭと称する）ＨＭを算出する（ステップＳ３０３）。本ステップにおける処理は、図１４のフローチャートのステップＳ２５４に至る処理と同様であり、詳細の説明は省略する。

【0102】

評価装置１Ｂは、ＥＬ画像２０に写る評価モジュールごとに発電性能の判定を行う（ステップＳ３０５からＳ３１１）。以下、評価モジュールである太陽電池モジュール５－１を例に詳細の動作を説明する。

【0103】

画像処理部１０Ｂは、太陽電池モジュール５－１部分の画像を切り出す（ステップＳ３０５）。平均輝度算出部１０Ａは、切り出した画像から太陽電池モジュール５－１の平均輝度（図１５のＡＬ２に相当、以降、平均輝度ＡＬ２と称する）を算出する（ステップＳ３０７）。

【0104】

輝度調整部１６Ｂは、平均輝度ＡＬ２に対してステップＳ３０３において算出された水平移動量ＨＭで輝度調整処理を実行し、水平移動後の平均輝度（図１５のＡＬ３に相当、以降、平均輝度ＡＬ３と称する）を得る（ステップＳ３０８）。出力変換部１７Ｂは、検量線ＣＣ上の平均輝度ＡＬ３に対する最大出力ＥＶ１を太陽電池モジュール５－１の最大出力（図１５のＥＶ１に相当、以降、最大出力ＥＶ１と称する）とする（ステップＳ３０９）。

【0105】

判定部１１Ｂは、ステップＳ３０９で推定した太陽電池モジュール５－１の最大出力に基づいて、太陽電池モジュール５－１の発電性能の判定を行う（ステップＳ３１０）。ステップＳ３１０における状態判定処理は、図１４のフローチャートに示したステップＳ２５７と同様である。

【0106】

以上の手順により、基準モジュールと１以上の評価モジュールとを同時にＥＬ現象を利用して発光させて同時に撮影した１枚のＥＬ画像から、評価モジュールの発電性能の評価ができる。

【0107】

以上に述べた少なくとも１つの実施形態によれば、太陽電池モジュールの発電性能の評価装置及び評価方法を提供する。また以上に述べた少なくとも１つの実施形態によれば、大量の太陽電池モジュール製品を短期間かつ低コストに品質評価可能となる。

【0108】

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

【0109】

また、フローチャート、シーケンスチャートなどに示す処理は、ＣＰＵ、ＩＣチップ、デジタル信号処理プロセッサ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ ＰｒｏｃｅｓｓｏｒまたはＤＳＰ）などのハードウェアもしくはマイクロコンピュータを含めたコンピュータなどで動作させるソフトウェア（プログラムなど）またはハードウェアとソフトウェアの組み合わせによって実現してもよい。また請求項を制御ロジックとして表現した場合、コンピュータを実行させるインストラクションを含むプログラムとして表現した場合、及び前記インストラクションを記載したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として表現した場合でも本発明の装置を適用したものである。

【0110】

また、使用している名称や用語についても限定されるものではなく、他の表現であっても実質的に同一内容、同趣旨であれば、本発明に含まれるものである。

【符号の説明】

【0111】

１…評価装置、２…撮影部、３…表示部、４…電気信号出力部、５…太陽電池モジュール、１０…画像処理部、１１…判定部、１２…出力部、１３…入力部、１４Ａ…記憶部、１５Ａ…検量線生成部、１６Ａ…輝度調整部、１７Ａ…出力変換部、１０１…画像色調変換部、１０２…画像２値変換部、１０３…マスキングデータ生成部、１０４…マスキング処理部、１０５…平均輝度算出部。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】