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太阳能光伏系统光电转换效率检测报告2020年我国光伏新增装机48.2GW，连续8年位居全球首位;累计装机量达到253GW，连续6年位居全球首位；产业规模持续扩大，制造端四个主要环节实现两位数增长，多晶硅产量39.2万吨，连续10年位居全球首位；光伏组件产量124.6GW，连续14年位居全球首位;出口市场稳中有升，光伏产品出口额197.5亿美元，同比下降5%，但组件出口量则达到78.8GW，创历史新高，同比增长18.3%。
随着光伏发电的市场扩大，对光伏材料的研究加深，光电转换效率在稳步提升，伴随着生产成本的减少，太阳能光伏发电市场将会越来越广阔。
为此有必要对光伏电池领域的技术发展动态从专利角度进行分析，以期为光伏行业从业者和投资者在技术研发和投资决策等方面提供参考。
专利分析利用相关检索词和专利 IPC 分类号编制检索式，在全球专利数据库中检索太阳能/光伏电池的转换/转化效率相关专利，得到发明和实用新型专利申请29458 件（含授权、公开待审和失效状态），检索时间为2021年8月11日。
将该检索结果作为此次专利分析的样本。
01专利定量分析对这 29458 件涉及太阳能电池转换效率的相关专利进行定量分析，按专利申请年度分布、专利申请地域分布和中国主要专利申请人统计分析，结果如下。
1.专利申请年度分布首先对相关专利进行申请年度分布的分析，了解相关专利研发动态和布局时间。
结果如图所示，相关专利的申请最初始于19世纪70年代起，此后2000年起相关专利的申请量逐渐增加，2006年起专利申请量出现大幅增长，2012年后申请量开始下滑，专利申请逐步放缓（2020 年以后申请的部分专利尚未公开，因此专利量不作考量）。
2.专利申请地域分布选取29458件专利中申请量超过1000件的国家和地区，可知，其中的中国申请有15045件，占比超过50%，在日本申请有7585件，占比超过25%。
中国光伏产业的起步虽然较晚，但发展较快，尤其在国内的专利申请量已经远远超过国外同行，但需要注意的是国外申请人在中国提交的申请可能质量更优。
《自动检测与转换技术》课程标准课程名称：自动检测与转换技术计划学时：56学时适用专业：机电一体化技术开设学期：第四学期制订：张情审定：一、前言1.课程性质《自动检测与转换技术》课程是高等职业技术学院机电一体化技术专业必修课。
是承上启下的关键核心课程，主要培养学生自动测量系统的设计、测量电路的分析以及系统安装的能力。
主要内容是以各种不同的测量对象进行分类，分别介绍各种对象的特点，并详尽介绍各种对象的测量方法，以及实现方法。
自动测量与转换技术波及面很广，各种测量对象种类繁多，各具特点，但其测量原理、测量电路、设计基础都是类似的。
本课程是工学结合将开发的“理论实践一体化、讲授练习一体化、工作过程与学习过程一体化”的专业学习领域。
学生通过从易到难、从简单到复杂循序渐进的学习，获取专业技能，锻炼学生的思维能力，培养良好的学习能力和沟通能力。
2.课程设计思路1）以职业岗位群需求为出发点,以职业能力培养为核心,把校企合作作为课程开发的切入点通过聘请行业企业专家成立的专业指导委员会及教师到企业社会实践，带学生实习等方式贴近企业，了解企业的生产工作流程，掌握企业对知识的需求，与企业技术人员共同开发课程，以企业真实工作任务作为课程“主题”来设计学习情境，遵循由简单到复杂的原则确定教学项目，使学生在“真实”的职业情境中、完成任务的过程中掌握综合职业能力。
（2）以企业真实产品为依据规划教学内容在课程执行的学期，安排专门的时间用于综合实践和技能提高，以体现工作过程和任务特点，具有先进性、可行性，符合学生的能力水平和教学规律的企业真实产品项目为载体，完成自动检测系统的学习。
（3）以工作过程为导向，采用资讯、计划、决策、实施、检查和评估六步法实施课程教学：资讯：根据学习子情境确定的工作任务，通过教师讲授，学生查阅、搜集相关资料积累完成工作任务必备的讯息和相关技能；决策：在获取相关资讯的基础上由学生小组集体充分讨论并确定作业方法；计划：在决策的基础上拟定详细的作业计划并小组间、师生间汇报交流并修改；实施：小组成员间密切协作共同完成作业过程；检查：学生自查、互查，教师督查作业过程和结果；评估：由学生对工作任务完成的结果自评、小组互评、教师对过程和结果进行点评。
重组dna转换实验报告引言DNA转换是基因工程研究的重要方法之一，通过将外源DNA导入目标细胞中，实现基因的重组和表达。
本实验旨在通过基因转移技术将重组DNA导入目标细胞，并通过特定的筛选方法进行识别和筛选。
实验步骤1. 准备工作准备所需实验器材和试剂，包括：- 目标细胞（例如大肠杆菌等）- 含有目标基因的质粒DNA- 针对目标基因的引物- 筛选培养基- 高浓度的抗生素（例如氨苄青霉素）2. DNA提取和酶切将目标基因的质粒DNA提取出来，并使用适当的酶切酶对其进行切割。
切割后的质粒DNA将具有特定的限制酶切位点，便于后续重组操作。
3. DNA连接将切割好的质粒DNA与目标基因进行连接。
使用DNA连接酶将目标基因插入到质粒DNA的限制酶切位点上，形成重组质粒DNA。
4. 重组质粒DNA转化将重组质粒DNA转化到目标细胞中。
将目标细胞取出，在含有CaCl2的冷冻缓冲液中悬浮。
将重组质粒DNA加入到目标细胞中，并进行热激转化，使其膜通透性增强，便于重组质粒DNA的导入。
将转化液通过热激转化法转化到目标细胞中。
5. 培养和筛选将转化后的目标细胞接种到含有筛选培养基的培养基上。
筛选培养基中含有高浓度的抗生素，只有携带重组质粒DNA的细胞才能在抗生素存在的环境下生长。
6. 验证从培养基中挑选出生长良好的细胞，并进行验证。
使用PCR方法对细胞进行检测，验证是否成功将目标基因导入到细胞中。
通过特定的引物扩增PCR产物，然后通过凝胶电泳进行分析，确定是否出现目标基因的特异性条带。
7. 结果分析根据PCR产物的凝胶电泳结果，如果出现目标基因特异性条带且大小符合预期，说明实验成功。
如果未出现目标基因特异性条带或条带大小不符合预期，则实验失败。
结论本实验成功将重组DNA转化到目标细胞中，并通过PCR方法进行了验证。
实验结果表明目标基因已成功导入细胞中，为后续基因工程研究提供了基础。
总结重组DNA转换是一种重要的基因工程技术，可以将外源基因导入到目标细胞中，实现基因的重新组合和表达。
检测与转换技术总结一、传感器概述1.传感器的定义：能感受规定的被测量并按一定规律转换成可用输出信号的器件或装置，与计算机、通讯并称现代信息技术的三大支柱。
通常由敏感元件和转换元件组成。
2.传感器的分类(1)按外界输入的信号变换为电信号采用的效应分类:物理传感器、化学传感器、生物传感器。
(2)按能量的传递方式分类：有源传感器、无源传感器。
(3)按被测量对象分类:速度(加速度),力(力矩、压力），流速，液位，温度，湿度，光，电压，电流，浓度，气体成分，位移等传感器。
(4)按工作原理分类:电阻式、电容式、电感式、涡流式、光电式、应变式、压电式、热电式。
3.传感器的发展趋势（1）固态化趋向（2）集成化和多功能化趋向（3）图象化趋向和智能化趋向二、检测技术基础1.测量和误差的定义测量：采用各种手段将被测量与同类标准量进行比较，从而确定出被测量大小的方法。
误差：测量结果与被测量真值的差别。
2.测量方法的分类（1）根据获得测量结果的方法不同①直接测量：在仪表上直接读出被测量的大小而无须经过任何运算。
简单、迅速但精度差。
②间接测量：首先测出与被测量有确定函数关系的物理量，再经过函数运算求出被测量的大小。
③组合测量：又称“联立测量”，即被测物理量必须经过求解联立方程才能导出结果。
（2）根据测量条件相同与否①等精度测量：在测量过程中，影响测量误差的各种因素不改变。
②不等精度测量：改变测量条件的测量。
（3）根据是否接触被测对象①接触测量：如测速发电机、体温计测温。
②非接触测量：如光电检测测转速、红外测温。
（4）根据测量对象是否随时间变化 ①静态测量：如测倾角。
②动态测量：如测汽车速度。
3.平均值（1）算术平均值： （2）几何平均值： （3）均方根平均值：4.检测装置的性能（1）基本性能 ①精度：a.精密度：在相同条件下，对同一个量进行重复测量时，这些测量值之间的相互接近程度（离散程度）；b.准确度：表示测量仪器指示值对真值的偏离程度；c.精确度：它是精密度和准确度的综合反映。
自动检测与转换技术自动检测与转换技术是一种通过计算机程序来识别和转化特定类型数据的技术。
这项技术的应用范围非常广泛，涵盖了多个领域，如图像处理、语音识别、文本转换等。
本文将重点介绍自动检测与转换技术在图像处理和文本转换领域的应用。
在图像处理领域，自动检测与转换技术可以用于识别和转换图像中的特定对象或特征。
例如，通过使用图像识别算法，可以自动检测出图像中的人脸、车辆、道路等，并将其转换为相应的数据格式。
这项技术在安防监控、智能交通系统等领域具有重要的应用价值。
通过自动检测与转换技术，可以实现图像数据的自动化处理和分析，提高图像处理的效率和准确性。
在文本转换领域，自动检测与转换技术可以用于将不同格式的文本数据转换为特定的标准格式。
例如，通过使用自然语言处理算法，可以将文本数据中的语义信息提取出来，并将其转换为结构化的数据格式，以便进一步的分析和处理。
这项技术在信息抽取、信息检索等领域具有广泛的应用。
通过自动检测与转换技术，可以实现大规模文本数据的自动化处理和分析，提高文本处理的效率和准确性。
除了图像处理和文本转换领域，自动检测与转换技术还可以应用于其他领域，如语音识别、视频处理等。
例如，在语音识别领域，可以通过使用语音识别算法，将语音数据转换为文本数据，以便进一步的分析和处理。
这项技术在语音助手、语音交互等领域具有广泛的应用。
通过自动检测与转换技术，可以实现语音数据的自动化处理和分析，提高语音识别的准确性和实时性。
自动检测与转换技术的发展离不开人工智能和机器学习等相关技术的支持。
通过使用机器学习算法，可以让计算机程序自动学习和优化检测与转换的模型，从而提高其准确性和性能。
例如，在图像处理领域，可以通过使用卷积神经网络等深度学习算法，实现对图像中不同对象或特征的自动检测和转换。
这些算法可以通过大量的训练数据进行学习，从而提高其检测和转换的准确性。
自动检测与转换技术是一种能够通过计算机程序来识别和转化特定类型数据的技术。
检测与转换技术报告《CMOS图像传感器基本原理》
专业：电气工程及其自动化
班级：电气110X班
姓名： XXX
学号： 311108000XXX
2013年12月
一、引言
图像传感器是将光信号转换为电信号的装置，在数字电视、可视通信市场中有着广泛的应用。
60年代末期，美国贝尔实脸室发现电荷通过半导体势阱发生转移现象，提出了固态成像这一新概念和一维CCD(Charge-Coupled Device 电荷耦合器件)模型器件。
到90年代初，CCD技术已比较成热，得到非常广泛的应用。
但是随着CCD应用范围的扩大，其缺点逐渐暴露出来。
首先，CCD技术芯片技术工艺复杂，不能与标准工艺兼容。
其次，CCD技术芯片需要的电压功耗大，因此CCD技术芯片价格昂贵且使用不便。
目前，最引人注目，最有发展潜力的是采用标准的CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor 互补金属氧化物场效应管)技术来生产图像传感器，即CMOS图像传感器。
CMOS图像传感器芯片采用了CMOS工艺，可将图像采集单元和信号处理单元集成到同一块芯片上。
由于具有上述特点，它适合大规模批量生产，适用于要求小尺寸、低价格、摄像质量无过高要求的应用，如保安用小型、微型相机、手机、计算机网络视频会议系统、无线手持式视频会议系统、条形码扫描器、传真机、玩具、生物显微计数、某些车用摄像系统等大量商用领域。
20世纪80年代，英国爱丁堡大学成功地制造出了世界上第一块单片CMOS图像传感器件。
目前，CMOS图像传感器正在得到广泛的应用，具有很强地市场竞争力和广阔地发展前景。
二、CMOS传感器的基本工作原理
首先，外界光照射像素阵列，发生光电效应，在像素单元内产生相应的电荷。
行选择逻辑单元根据需要，选通相应的行像素单元。
行像素单元内的图像信号通过各自所在列的信号总线传输到对应的模拟信号处理单元以及A/D转换器，转换成数字图像信号输出。
其中的行选择逻辑单元可以对像素阵列逐行扫描也可隔行扫描。
行选择逻辑单元与列选择逻辑单元配合使用可以实现图像的窗口提取功能。
模拟信号处理单元的主要功能是对信号进行放大处理，并且提高信噪比。
另外，为了获得质量合格的实用摄像头，芯片中必须包含各种控制电路，如曝光时间控制、自动增益控制等。
为了使芯片中各部分电路按规定的节拍动作，必须使用多个时序控制信号。
为了便于摄像头的应用，还要求该芯片能输出一些时序信号，如同步信号、行起始信号、场起始信号等。
三、象素阵列工作原理
图像传感器一个直观的性能指标就是对图像的复现的能力。
而象素阵列就是直接关系到这一指标的关键的功能模块。
按照像素阵列单元结构的不同,可以将像素单元分为无源像素单元PPS(passive pixel schematic)，有源像素单元APS(active pixel schematic)和对数式像素单元，有源像素单元APS又可分为光敏二极管型APS、光栅型APS。
以上各种象素阵列单元各有特点，但是他们有着基本相同的工作原理。
以下先介绍它们基本的工作原理，再介绍各种象素单元的特点。
下图是单个象素的示意
图。
(1)首先进入“复位状态”，此时打开门管M。
电容被充电至V，二极管处于反向状态；
(2)然后进人“取样状态”。
这时关闭门管M,在光照下二极管产生光电流，使电容上存贮的电荷放电，经过一个固定时间间隔后，电容C上存留的电荷量就与光照成正比例，这时就将一幅图像摄入到了敏感元件阵列之中了；
(3)最后进入“读出状态”。
这时再打开门管M,逐个读取各像素中电容C上存贮的电荷电压。
无源像素单元PPS出现得最早，自出现以来结构没有多大变化。
无源像素单元PPS结构简单，像素填充率高，量子效率比较高，但它有两个显著的缺点。
一是，它的读出噪声比较大，其典型值为20个电子，而商业用的CCD级技术芯片其读出噪声典型值为20个电子。
二，随着像素个数的增加，读出速率加快，于是读出噪声变大。
光敏二极管型APS量子效率比较高，由于采用了新的消噪技术，输出图形信号质量比以前有许多提高，读出噪声一般为75～100个电子,此种结构的C3&适合于中低档的应用场合。
在光栅型APS结构中，固定图形噪声得到了抑制。
其读出噪声为10～20个电子。
但它的工艺比较复杂，严格说并不能算完全的CMOS工艺。
由于多晶硅覆盖层的引入，使其量子效率比较低，尤其对蓝光更是如此。
就目前看来，其整体性能优势并不十分突出。
CMOS图像传感器的功能框图
四、CCD与CMOS传感器的区别
CCD与CMOS传感器是当前被普遍采用的两种图像传感器，两者都是利用感光二极管(photodiode)进行光电转换，将图像转换为数字数据，而其主要差异是数字数据传送的方式不同。
由于数据传送方式不同，因此CCD与CMOS传感器在效能与应用上也有诸多差异，这些差异包括：
（1）灵敏度差异：由于CMOS传感器的每个象素由四个晶体管与一个感光二极管构成(含放大器与A/D转换电路)，使得每个象素的感光区域远小于象素本身的表面积，因此在象素尺寸相同的情况下，CMOS传感器的灵敏度要低于CCD传感器。
（2）成本差异：由于CMOS传感器采用一般半导体电路最常用的CMOS工艺，可以轻易地将周边电路(如AGC、CDS、Timing generator、或DSP等)集成到传感
器芯片中，因此可以节省外围芯片的成本；除此之外，由于CCD采用电荷传递的方式传送数据，只要其中有一个象素不能运行，就会导致一整排的数据不能传送，因此控制CCD传感器的成品率比CMOS传感器困难许多，即使有经验的厂商也很难在产品问世的半年内突破 50%的水平，因此，CCD传感器的成本会高于CMOS传感器。
（3）分辨率差异：如上所述，CMOS传感器的每个象素都比CCD传感器复杂，其象素尺寸很难达到CCD传感器的水平，因此，当我们比较相同尺寸的CCD与CMOS 传感器时，CCD传感器的分辨率通常会优于CMOS传感器的水平。
例如，目前市面上CMOS传感器最高可达到210万象素的水平(OmniVision的 OV2610，2002年6月推出)，其尺寸为1/2英寸，象素尺寸为4.25μm，但Sony在2002年12月推出了ICX452，其尺寸与 OV2610相差不多(1/1.8英寸)，但分辨率却能高达513万象素，象素尺寸也只有2.78mm的水平。
（4）噪声差异：由于CMOS传感器的每个感光二极管都需搭配一个放大器，而放大器属于模拟电路，很难让每个放大器所得到的结果保持一致，因此与只有一个放大器放在芯片边缘的CCD传感器相比，CMOS传感器的噪声就会增加很多，影响图像品质。
(5)功耗差异：CMOS传感器的图像采集方式为主动式，感光二极管所产生的电荷会直接由晶体管放大输出，但CCD传感器为被动式采集，需外加电压让每个象素中的电荷移动，而此外加电压通常需要达到12~18V；因此，CCD传感器除了在电源管理电路设计上的难度更高之外(需外加 power IC)，高驱动电压更使其功耗远高于CMOS传感器的水平。
举例来说，OmniVision近期推出的OV7640(1/4英寸、VGA)，在 30 fps的速度下运行，功耗仅为40mW；而致力于低功耗CCD传感器的Sanyo公司去年推出了1/7英寸、CIF等级的产品，其功耗却仍保持在90mW 以上，虽然该公司近期将推出35mW的新产品，但仍与CMOS传感器存在差距，且仍处于样品阶段。
综上所述，CCD传感器在灵敏度、分辨率、噪声控制等方面都优于CMOS传感器，而CMOS传感器则具有低成本、低功耗、以及高整合度的特点。
不过，随着CCD 与CMOS传感器技术的进步，两者的差异有逐渐缩小的态势，例如，CCD传感器一直在功耗上作改进，以应用于移动通信市场(这方面的代表业者为Sanyo)；CMOS
传感器则在改善分辨率与灵敏度方面的不足，以应用于更高端的图像产品，我们可以从以下各主要厂商的产品规划来看出一些端倪。
