基于机器视觉技术的多晶硅棒直径在线检测系统的研究

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多晶硅是生产太阳能电池和半导体的主要原材料,随着电子技术和太阳能产业的快速发展,全球对多晶硅的需求猛增。但是,我国多晶硅生产技术由于投资大、配套原料难、技术难度大等限制,发展相当缓慢,多晶硅的生产量还远远达不到人们所期望的水平。因此,改进多晶硅的生产工艺成了目前急需解决的问题。本文提出了多晶硅棒直径在线检测系统,为系统的自动控制提供了依据。通过对生产需求的分析,本文设计了具体的系统方案。该系统采用双CCD结构。CCD通过隔热设施分别从左右两边捕获多晶硅生长图像,图像采集卡将模拟图像信号转化为数字图像信号,通过直方图变换和中值滤波对图像进行预处理,再采用Sobel边缘检测算子和Hough变换进行边缘粗定位,最后应用特定的微弱边缘检测算法确定出多晶硅硅棒的边缘位置,然后通过编制具体的标定算法确定出硅棒边缘位置和硅棒直径的换算关系。本论文主要完成以下几个方面的工作:(1)对机器视觉的应用领域和数字图像处理测量系统的基本构成进行深入研究,设计硬件系统的主要结构,介绍CCD、图像采集卡等的选取原则。(2)运用图像预处理技术,如直方图变换、中值滤波等对图像数字信号进行分析和计算,再用特定的微弱边缘检测算法对目标硅棒边缘进行跟踪和细定位。(3)简要介绍了双CCD交汇测量原理。根据本项目中目标硅棒和双CCD相机的相对位置,建立标定模型,设计具体的标定算法,进行了模拟实验和现场测量实验,最后进行了直径测量数据的误差分析。(4)软件的设计和数据传输。在Visual C++6.0开发环境下,结合V211图像采集卡提供的函数库得出软件的具体实现。该系统界面友好,简洁易操作,并实时传送当前直径测量数据到控制室。该检测系统实现了对多晶硅棒直径的实时测量,测量误差在要求的范围内:( 0 .8+ 2%×d)mm(d为真实直径值),给多晶硅加热控制系统提供了决策依据。
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