鈣鈦礦太陽能電池（PSCs）雖已實現26.1%的小面積效率，但其向大組件的轉化中仍面臨>6%的效率損失。這種"電池-組件"(CTM)效率鴻溝成為產業化的核心障礙。研究發現，傳統組件制備中的激光劃刻工藝（尤其是P3頂電極隔離步驟）會引發鈣鈦礦材料熱降解，但機制不明。本文通過調控激光脈沖重疊度，結合美能鈣鈦礦在線PL測試機評估激光刻劃過程引起的材料缺陷和界面狀態。首次揭示了低激光暴露策略提升開路電壓VOC和穩定性的物理根源，成功開發出效率20.24%的微型組件，為產業化突破提供關鍵技術支撐。

激光劃刻工藝

(a)兩步 P3 激光劃刻過程示意圖(b)P3 激光劃刻引起的損傷機制(c)P3 激光劃刻對激光功率的依賴性(d)基于脈沖重疊的實際線劃刻機制的示意性解釋(e)通過改變激光功率和掃描速度獲得的 P3 劃刻特征的 OM（反射模式）和 SEM 圖像(f)(e)中情況的 P3 激光劃刻中心區域的橫截面 SEM 圖像

激光劃刻通過P1（底電極隔離）-P2（層間導通）-P3（頂電極隔離）三步實現組件單片互連。其中，P3步驟需移除金（Au）頂電極以隔離相鄰子電池，卻面臨雙重矛盾：材料損傷困境：皮秒（ps）激光熱擴散會誘導鈣鈦礦分解；死區最小化需求：傳統高重疊激光（脈沖突覆>44%）導致Au脫落，使死區擴大75%。關鍵發現：通過532 nm ps激光的脈沖重疊度（由掃描速度調控）可精確控制熱影響區：> 高重疊（掃描速度≤1 m/s）：激光直接照射鈣鈦礦，引發不可逆降解> 低重疊（≥2 m/s）：激光僅移除Au層，鈣鈦礦受熱擴散影響微弱

低重疊策略提升電學性能

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(a)P3刻劃測試示意圖：采用不同激光功率的J-V曲線對比：(b) 0.05 W (0.08 J·cm?2) 在1 m·s?1和2 m·s?1掃描速度下的刻劃前后曲線；(c) 0.4 W (0.64 J·cm?2) 在相同掃描速度下的刻劃前后曲線；(d) 經62天暗態空氣環境老化后，不同激光參數組的J-V曲線；(e) 不同激光功率與脈沖重疊度條件下VOC隨老化時間的變化

通過對比0.05–0.6 W激光功率與1–2 m/s掃描速度的組合，結果發現：

該現象打破傳統認知——低功率（0.05 W）聯合低重疊（速度2 m/s） 可推動老化后VOC不降反升。這種“反常現象”的物理根源成為后續研究焦點。

PbI?鈍化效應與穩定性關聯

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(a–d) 不同激光參數下P3刻劃后（老化樣本）鈣鈦礦組件的截面透射電子顯微鏡及元素分布圖(e–h) 不同激光參數刻劃區域的光學顯微鏡與光致發光分布PL 圖

通過光致發光圖譜（PL）和透射電鏡-能譜（TEM-EDX）表征，揭示關鍵機制：> 高重疊區域：鈣鈦礦大面積暴露于激光，直接熱降解導致PbI?缺失；> 低重疊區域：金電極選擇性移除后，殘留鈣鈦礦在環境作用下原位生成PbI?鈍化層。鈍化效應驗證：> PL圖譜顯示低重疊區PbI?特征峰（475 nm）強度提升3倍；> EDX證實PbI?富集于P3邊界，填補晶界缺陷；> 添加PbI?的對照組電池效率提升0.8%，佐證鈍化效果。該過程本質是激光規避策略觸發自鈍化反應：PbI?作為鈍化層抑制載流子復合，同時阻隔氧氣/水分子侵蝕。

20.24%效率鈣鈦礦組件

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(a) 全激光刻劃鈣鈦礦太陽能組件制備流程（刻劃步驟：P1–P2–P3序貫加工）(b) 單片互聯組件等效電路模型：(c) 參比電池與組件性能對比（低功率+低激光重疊度條件下的效率η與開路電壓VOC隨時間變化）(d) 最優P3刻劃參數下的最佳組件J-V曲線：

基于上述發現，團隊開發全激光劃刻組件：> P1/P2步驟：532 nm納秒激光（ITO隔離）與皮秒激光（層間導通）協同；> P3步驟：嚴控0.05 W功率+2 m/s掃描速度（脈沖突覆<1%）。所得5 cm2微型組件實現：>初始效率19.29%（反向掃描） →老化18天后躍升至20.24%；> 開路電壓VOC達4.45 V（子電池均壓1.11 V）；> 50天內效率持續增長，證明鈍化反應持續增益。至此，鈣鈦礦組件首次實現效率提升與長期穩定的雙重突破。本工作通過創新性關聯激光脈沖重疊度-鈣鈦礦熱損傷-PbI?鈍化效應和光致發光PL數據幫助驗證激光刻劃參數的優化，確立了低重疊P3刻劃提升鈣鈦礦組件穩定性的物理機制，并為20%+高效組件奠定工藝基礎。未來需深入量化PbI?的退化機制，并攻克規模化制造中的界面工程難題。

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

美能鈣鈦礦在線PL測試機在此實驗中的核心作用是定量評估激光刻劃的質量，并通過缺陷識別指導工藝改進，提升鈣鈦礦太陽能組件的效率和可靠性。

原文參考：Laser Scribing for Perovskite Solar Modules of Long-TermStability

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