申请/专利权人：乌海市京运通新材料科技有限公司

申请日：2023-09-01

公开（公告）日：2023-11-24

公开（公告）号：CN117107354A

主分类号：C30B29/06

分类号：C30B29/06;C30B15/20

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2023.11.24#公开

摘要：本发明公开了一种新型单晶炉放肩开叉自动识别方法，具体涉及单晶硅放肩技术领域，包括步骤一、单晶硅画面采集并棱宽检测，步骤二、采集图像降噪优化，并调节像素值；步骤三、构建卷积神经网络并进行深度学习，步骤四、根据开叉长度进行拉晶速度调整。本发明将单晶炉所采集的画面进行特征提取后输入至第一卷积神经网络和第二卷积神经网络中进行深度学习，得到单晶硅四条棱的开叉长度，并经过第一阶段和第二阶段的对比操作，从而实现对单晶硅的拉晶速度进行调整的目的，该方法对单晶硅开叉长度自动识别，无需人工干涉，降低的人工劳动力以及不需要过多人工经验，提高单晶硅的生长效率以及单晶硅放肩肩部形状一致性。

主权项：1.一种新型单晶炉放肩开叉自动识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、将多个CCD相机分别安装在各个单晶炉的内部，对单晶炉放肩过程中进行画面采集，获取晶体放肩阶段的单晶硅图像，并对单晶的四条棱的宽度进行检测；步骤二、对所采集的画面进行降噪并进行优化处理，并以所检测的单晶画面四条棱宽度像素值为30-45之间作为判定条件；步骤三、构建卷积神经网络，提取像素值为30-40之间单晶硅四条棱宽的图像特征，并将其分为第一提取特征和第二提取特征，将第一提取特征输送至第一卷积神经网络中，输出单晶硅图像中的多个开叉端点，标记为第一标记点，将第二提取特征输入至第二卷积神经网络中输出多个开叉端点，标记为第二标记点；步骤四、基于第一提取特征的输出开叉端点和第二提取特征的输出开叉端点之间的距离决定单晶硅放肩开叉时机，将开叉距离长度输入至Elman神经网络模型中进行训练，并基于实际开叉长度控制设备自动调整单晶硅的拉晶速度。

全文数据：

权利要求：

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