【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及硅料熔化检测，具体涉及一种用于硅原料全熔检测的方法及系统。
技术介绍
1、硅单晶是由硅原子按一定规律作周期性重复排列的硅晶体，是现代电子技术、光电子技术和新能源等高新产业发展的重要基础功能半导体材料。
2、硅单晶的制备方法有直拉法、区熔法、外延法等，主要以直拉法为主。
3、直拉单晶制造法又称恰克拉斯基法(czochralski，cz法)，是恰克拉斯基于1917年专利技术的从熔体中生长单晶的方法。该方法的出现为晶体生长技术奠定了理论基础，极大的促进了晶体生长技术的发展。
4、采用直拉法生产硅单晶的工业装备称为直拉单晶炉(cz单晶炉)。最初的直拉单晶炉用高频加热，这种形式的单晶炉称为外热式直拉单晶炉。最初的外热式直拉单晶炉粗糙简单，以后在发展过程中不断改进，增加了坩埚的旋转和一些附属件，终于使外热式直拉单晶炉初具规模。但是，这种形式的直拉单晶炉对进一步扩大硅单晶生产阻碍较大，因此在发展中出现了内热式直拉单晶炉。内热式单晶炉用高纯石墨作发热体，发热体用保温材料保温，放在密封水冷的不锈钢炉腔内，发热体通过大电流产生高温使硅多晶熔化。
5、硅料熔化是一个缓慢而漫长的过程，在开始加热的很长一段时间里，由于单晶炉膛温度较低，硅料以及坩埚壁的辐射不足以发光。随着硅料逐渐向上熔化以及炉膛温度的上升，炉内光线越来越亮，由此以后硅料熔化。根据硅液面未化硅料情况可以将其分为四个阶段：少量熔化阶段、剧烈熔化阶段、有悬浮物阶段、完全熔化阶段。
6、多晶硅料熔化是单晶生产的一个极其重要
7、现有的硅原料熔化检测方法为人为检测和主观判断，检测人员通过观察和自身经验来判断硅原料的熔化情况。然而，这种方法受限于主观判断和检测人员经验，无法满足硅原料熔化检测的高精度和高效率要求，导致硅原料在熔化过程中出现问题，如非全熔化或不均匀熔化，从而严重影响单晶材料的质量和性能。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的不足，本专利技术提供一种用于硅原料全熔检测的方法及系统，用于解决现有采用人工的方式对硅原料熔化状态进行检测，精度和效率低的技术问题，从而达到实现对硅原料的熔化状态进行自动化检测并判定，提高熔化检测的准确性和可靠性的目的。
2、为解决上述问题，本专利技术所采用的技术方案如下：
3、一种用于硅原料全熔检测的方法，包括以下步骤：
4、在cz单晶炉内安装采集设备，通过所述采集设备连续采集cz单晶炉内硅原料熔化过程图像；
5、对采集到的cz单晶炉内硅原料熔化过程图像进行图像去噪、图像增强和图像平衡处理，得到预处理后的硅原料熔化过程图像；
6、利用图像处理算法和特征选择，从所述预处理后的硅原料熔化过程图像中提取硅原料熔化表面焦点的特征；
7、建立全熔化模型，将提取到的硅原料熔化表面焦点的特征输入所述全熔化模型中，通过所述全熔化模型输出熔化结果；
8、根据输出的熔化结果判定cz单晶炉内硅原料是否处于全熔状态。
9、作为本专利技术优选的实施方式，在进行图像去噪、图像增强和图像平衡处理前，还包括：
10、对采集到的cz单晶炉内硅原料熔化过程图像进行筛选，得到高质量的硅原料熔化过程图像；
11、其中，所述高质量的硅原料熔化过程图像符合以下条件：
12、分辨率达到1080p或以上，并且能够清晰地展示熔化过程中的细节；
13、色彩还原度达到90％以上，并且能够真实地反映熔化过程中的颜色变化；
14、对比度达到1：1000或以上，并且能够清晰地展现熔化过程中的亮度变化；
15、图像中没有明显的噪点。
16、作为本专利技术优选的实施方式，在进行图像去噪时，包括：
17、获取所述高质量的硅原料熔化过程图像中的像素点，用所述像素点周围预设范围内像素的中值替代所述像素点的灰度值，去除所述高质量的硅原料熔化过程图像中的椒盐噪声和高斯噪声；
18、或者，获取所述高质量的硅原料熔化过程图像中的像素点，用所述像素点周围预设范围内像素的加权平均值替代所述像素点的灰度值，去除所述高质量的硅原料熔化过程图像中的高斯噪声。
19、作为本专利技术优选的实施方式，在进行图像增强时，包括：
20、通过对所述高质量的硅原料熔化过程图像的直方图进行变换，使所述高质量的硅原料熔化过程图像的灰度值分布达到预设的阈值，增强所述高质量的硅原料熔化过程图像的对比度；
21、或者，通过对所述高质量的硅原料熔化过程图像的灰度值进行线性变换，将所述高质量的硅原料熔化过程图像的灰度值范围拉伸到预设的区间，增强所述高质量的硅原料熔化过程图像的对比度。
22、作为本专利技术优选的实施方式，在进行图像平衡处理时，包括：
23、通过对所述高质量的硅原料熔化过程图像的色相、饱和度和亮度进行调整，使所述高质量的硅原料熔化过程图像的色彩更加均衡。
24、作为本专利技术优选的实施方式，在利用图像处理算法进行特征提取时，包括：
25、对所述预处理后的硅原料熔化过程图像进行颜色空间转换、滤波、形态学操作、边缘检测以及分割，提取出所述硅原料熔化表面焦点的特征；
26、其中，所述滤波，包括：利用高斯滤波器或中值滤波器对所述预处理后的硅原料熔化过程图像进行平滑处理，以去除图像噪声；
27、所述边缘检测，包括：利用边缘检测算法提取所述预处理后的硅原料熔化过程图像中物体的轮廓信息；
28、在进行特征选择时，包括：
29、利用特征选择方法从所述硅原料熔化表面焦点的特征中筛选出代表性和区分性达到阈值的特征，去除冗余信息。
30、作为本专利技术优选的实施方式，在建立全熔化模型时，包括：
31、获取硅原料在cz单晶炉内的熔化过程图像；
32、对所述熔化过程图像进行预处理，得到预处理后的熔化过程图像；
33、利用图像处理算法从所述预处理后的熔化过程图像中提取关键特征；
34、对提取的关键特征进行筛选，去除冗余信息，保留与熔化状态相关的有效特征；
35、通过对所述有效特征进行分析，获取所述有效特征之间的关系，得到与全熔化状态相关的模式和规律，建立所述全熔化模型。
36、作为本专利技术优选的实施方式，所述全熔化模型，如公式1所示：
37、s＝f(f1,f2,...,fn) (1)；
38、式中，s表示熔化状态，f1,f2,...fn表示n个有效特征，f表示特征之间的关系；
39、其中，所述熔化状态s为二元变量或连续变量；所述特征之间的关系f为线性函数、非线性函数、神经网络中的任意一种，用于将所述n个有效特征映射到熔化状态空间中，形成一个映射关系。
40、作为本专利技术优选的实施方式，在通过所述全熔化模型输本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于硅原料全熔检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于硅原料全熔检测的方法，其特征在于，在进行图像去噪、图像增强和图像平衡处理前，还包括：
3.根据权利要求2所述的用于硅原料全熔检测的方法，其特征在于，在进行图像去噪时，包括：
4.根据权利要求2所述的用于硅原料全熔检测的方法，其特征在于，在进行图像增强时，包括：
5.根据权利要求2所述的用于硅原料全熔检测的方法，其特征在于，在进行图像平衡处理时，包括：
6.根据权利要求1或2所述的用于硅原料全熔检测的方法，其特征在于，在利用图像处理算法进行特征提取时，包括：
7.根据权利要求1所述的用于硅原料全熔检测的方法，其特征在于，在建立全熔化模型时，包括：
8.根据权利要求7所述的用于硅原料全熔检测的方法，其特征在于，所述全熔化模型，如公式1所示：
9.根据权利要求1所述的用于硅原料全熔检测的方法，其特征在于，在通过所述全熔化模型输出熔化结果时，包括：
10.一种用于硅原料全熔检测的系统，其特征在
...【技术特征摘要】
1.一种用于硅原料全熔检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于硅原料全熔检测的方法，其特征在于，在进行图像去噪、图像增强和图像平衡处理前，还包括：
3.根据权利要求2所述的用于硅原料全熔检测的方法，其特征在于，在进行图像去噪时，包括：
4.根据权利要求2所述的用于硅原料全熔检测的方法，其特征在于，在进行图像增强时，包括：
5.根据权利要求2所述的用于硅原料全熔检测的方法，其特征在于，在进行图像平衡处理时，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：孟小张，乔乐，武辉，
申请(专利权)人：四川高景太阳能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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