硅片的质量直接影响到光电转换效率，针对硅片的硅碳管瑕疵检洲技术己较为成熟，包括有硅片的外观检侧等等因。硅碳管包括有圆形硅碳管和方形硅碳管，暇疵检侧系统所检侧的对象类方形硅碳管，是硅片加工过程中的一种产品形态，硅碳管产品的质皿也直接关系到硅片的质量.本研究从实际工业化应用角度出发，运用文献法对硅碳管表面补光策略以及硅碳管瑕疵检侧方法进行研究，采用基于深度学习技术的暇疵检侧方法。主要内容有如下几点:

        设计一种硅碳管表面硅碳管瑕疵数据的自动化自主采集装置，能够在实际生产线上根据人工检侧结果自动采集硅碳管瑕疵效据，做到“按需采集”，保证数据的可靠性;

        通过硅碳管表面硅碳管瑕疵采集装置采集到硅碳管瑕疵图片，选择合适的方法制作硅碳管瑕疵数据集，用于提取硅碳管瑕疵特征;

        基于硅碳管瑕疵存在多样性且生产环境复杂的特点提出基于深度学习的硅碳管瑕疵检侧方法;从所采集到的大量硅碳管瑕疵数据中进行硅碳管瑕疵特征提取，以实现模拟人工进行硅碳管瑕疵检侧。

        研究深度学习在边缘设备上进行工业部署的方法，并根据现场需求以及木系统功能开发检侧系统的相关功能模块;

        从系统实际工程应用效果出发，提出系统检侧效果评价指标，基于所提出指标研究系统优化的方法，对检侧系统部分参数进行分析验证，为方形硅碳管检侧系统的使用提供指导。

        为实现硅片产线全自动化生产，对硅片加工过程中的中间产品形态方形硅碳管做视觉自动化检侧意义重大。现对整个硅碳管瑕疵检侧系统的框架进行初步设计。在设计之初，需进一步明确系统需求，系统首先要实现对现场硅碳管图片进行实时采集，后完成对硅碳管瑕疵的检侧，最后将检侧系统植侧结果返回至现场生产线控制器进行不同的动作。

        因此，根据硅碳管瑕疚检侧生产线需要，需要与现场控制器进行信息交互，以满足硅碳管瑕疵检侧系统与产线控制需求，因此擂要存在有与产线进行信息交互的部分。因现阶段没有成熟的硬件设备条件，故需要在条件允许范围内设计数据采集装1，进行硅碳管图片数据的采集，做到与产线的深度结合，减少对实际生产效率的影晌，其中涉及到软件部分的开发以及机械结构的搭建。根据硅碳管瑕疵特点以及工业生产现场的环境条件选择对应的检侧模式，并考虑如何将检侧系统更好的应用于实际工业生产之中。为便于收集硅碳管瑕疵数据，并为后期整体系统中图像采集部分打下基拙。预设数据管理模块，对硅碳管瑕疵的图片数据进行存储，为企业优化生产工艺，硅碳管瑕疵成因溯派提供依据，同时为后期进行系统升级提供数据支撑与依据。该系统从实际生产需求发出，最终落脚点为工业应用，为方便工作人员进行操作，需要根据需求设计人机交互界面，更直观的显示所需要的信息。

        为硅碳管瑕疵检侧系统设计的初步构思框架，主要包括有信息交互、数据采集、硅碳管瑕疵检侧、数据管理及人机交互五个主要模块。其中信息交互摸块可按需完成检侧系统与现场控制器通、讯任务，数据采集模块是从生产线采集硅碳管图片数据，硅碳管瑕疵检侧模块完成对所采集图片的处理，输出有无硅碳管瑕疵结果并通过信息交互模块发送至生产线控制器，数据管理模块将所采集硅碳管数据以及硅碳管瑕疵检侧结果进行存储，以便于后期按需进行调取，也为后期系统优化提供数据支撑与依据。http://www.guitanbang.net.cn/

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