CN104990510B - 一种直拉单晶硅直径测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种直拉单晶硅直径测量方法，以相对简单的结构、便捷的管理方式、精确的测量手段，通过非完整圆直径测量来相对准确地适时测量出单晶硅生产过程中的直径尺寸。结构简单、紧凑；使用操作方便、有效、快捷；占用空间小；反应迅速；取样点科学；测量值准确。

Description

一种直拉单晶硅直径测量方法

技术领域

本发明属于光电检测技术领域，尤其涉及一种直拉单晶直径测量方法。。

背景技术

近年来，国内半导体工业积极发展导致硅单晶需要量急剧上升。生活中，硅单晶无处不在，电视、个人计算机、汽车以至于宇宙飞船、人造卫星等都要晶体硅作为必不可少的原材料，而且单晶硅片随着太阳能晶体硅的普及从而在国内外市场上需求剧增。随着科技的发展、新电子产品的不断出现，对大直径单晶硅的需要量增长迅速，相应的单晶硅直径检测技术也在向适应大直径检测化发展。目前国内使用的红外间接测量直径技术不能测得晶体的准确直径从而在生产过程中对晶体生长的控制不好，导致晶体等径质量差等情况，达不到目前市场对大直径单晶硅生长过程的全程自动监控要求，所以要求对单晶硅生长过程中的直径进行适时检测的技术。

硅的熔点约为1450摄氏度，拉晶过程始终保持在高温负压的环境中进行。晶体直径必须通过在单晶炉体外部非接触方式获得。直径测量以非接触式方式实现在单晶炉体外部同时一定要与观察窗相隔离。当拉晶时，液态熔液与固态晶体的相接触位置会出现一个光环，其亮度很高，称为结晶释热光环，它实际上是固液交界面处的弯月面对坩埚壁亮光的反射。光环直径会随着晶体变粗而变大，反之就会变小。因此光环直径的变化可以反映出单晶直径的变化。

公开号为CN100436657C 的中国发明专利公开了一种基于霍夫变换的直拉单晶硅棒直径的测量方法，首先对晶体生长过程中的图像进行同步采集，然后对图像信息进行预处理，再采用HOUGH 变换对图像中的晶体生长信息进行检测，得到直径、圆心X 坐标和圆心Y 坐标三个参数，最后对参数空间曲线交点进行均值聚类操作，得到准确的直径测量值，具体包括以下步骤：A、在单晶炉的观察窗上设置单只分辨率大于1280×1024 像素的高分辨率摄像头，采集晶体生长过程中的图像信息，采集过程中依据晶转速度确定采样间隔时间，确保晶转与图像采样同步；B、对采集到的图像信息使用SOBEL 算子提取图像边缘，并对图像进行二值化处理，滤除干扰信息；C、对于上述处理后的图像根据光圈图像左右对称的特点滤除奇异像素点，求取光圈图像的中轴线作为光圈圆心的Y 坐标；D、根据摄像头中轴线与晶体提拉轴之间的夹角，对图像做椭圆至圆的畸变校正；E、对有效像素点进行HOUGH变换，得到二维参数空间的参数曲线，求得圆的参数横坐标A 和纵坐标R ；F、对上述二维空间参数映射点进行二维聚类操作，求得光圈直径R 和X 坐标，根据上述参数值，最终得到晶体直径精确值。由于在以上过程中对特征点的取样是建立在虚拟图像的基础上进行的，取值的本身就引起相对应的误差，随着后序处理的进行，这种误差会进一步积累从而产生误差传递过程中的放大，使所测量的单晶硅直径与实际值相差较大，达不到应用的目的。

公告号 CN 102061517 B的中国发明专利公开了一种直拉单晶硅直径测量方法，该专利采取了对二值化图像的内外边缘求平均值的方法来消除在检测过程中产生的误差，但对图像二值化的处理过程中各种不可消除的噪音会在处理图像上产生各种瑕疵，进而在图像上表现为白点或黑点，极易造成取样点错误，进一步影响测量结果。

发明内容

为解决以上问题，本发明提供一种直拉单晶硅直径测量方法，以相对简单的结构、便捷的管理方式、精确的测量手段，通过非完整圆直径测量来相对准确地适时测量出单晶硅生产过程中的直径尺寸，并解决以上各种问题，本发明的技术方案如下:

一种直拉单晶硅直径测量方法，包括具体步骤依次如下：

1) 使用工业用CCD摄像头采集单晶生长过程中的光环图像；

2) 对采集到的图像所要测量的区域进行光环图像提取；

3) 对所提取的圆弧图像进行图像灰度化、亮度调节、中值滤波、阈值分割操作，得到二值化光环图像；

所述图像灰度化操作包括以下步骤：

a) 选取色彩空间转换模式；

b) 采用浮点算法将步骤2）中提取的彩色图像灰度化，将灰度等级设定为0-255；

c) 观察已灰度化的图像，确定其有效性；

所述亮度调节操作包括以下步骤：

a)根据已灰度化的提取图像整体亮度，确定亮度调整因子；

b)对组成图像的每个像素按亮度调整因子进行调整；

c)修正调整后的像素亮度值：亮度值大于255时，修正为255，亮度值小于0时，修正为0；

所述中值滤波操作包括以下步骤：

a)确定取样点窗口大小；

b)选取中值滤波方式；

c)观察中值滤波后图像，确定其有效性；

所述阈值分割操作包括以下步骤：

a)求取灰度图像灰度梯度直方图；

b)求取灰度图像灰度的均值；

c)求取灰度梯度直方图的零阶[i]和一阶矩U[i]；

d)利用最大类间方差法求取图像阈值；

e)得用图像阈值对灰度图像进行二值化；

4)利用摄像头轴线与单晶硅轴线之间的夹角对步骤3）获取的二值化图像进行垂直投影计算，将椭圆圆弧图像转换成正圆圆弧图像；

5）将步骤4）得到的正圆圆弧的二值化图像通过边缘检测，以获取其外边缘三个特征点和内边缘三个特征点坐标值，具体操作如下：

a）根据二值灰度图像范围，设定纵向Y轴扫描最大像素值，设定容差像素值，设定确定像素值，设定X轴扫描最大像素值；

b)确定外边缘第一特征点P1原始坐标值：自横向X轴上零开始沿Y轴自设定的最大像素值开始向下扫描，到Y轴为零止，如未扫描到灰度值为255的像素点，则在X轴上增加一个像素为步进值，继续自设定的Y轴最大像素值扫描，直到找到第一个灰度值为255的像素点为止，此扫描到的X值和Y值即为第一特征点的原始坐标值；

c)确定外边缘第一特征点P1最终坐标值：以第一特征点原始坐标值为基点，按X值增加容差像素值、Y值减小容差像素值为步进值，以确定像素值为最大步进范围进行扫描，直到得到灰度值为255的两个像素点或达到确定像素值为止，如达到确定像素值后仍未得到两个像素点，将以第一特征点的原始坐标为基点继续扫描重新确定第一特征点原始坐标值，重复5）c) 步骤,如得到两个像素点，将这两个像素点和第一特征点原始坐标值的X、Y坐标值求平均值为第一特征点的最终坐标值；

d） 确定内边缘第一特征点P11原始坐标值：自P1点开始，固定P1点Y轴坐标向右水平扫描，直到找到第一个灰度值为0的像素点为止，此扫描到的X值和固定的Y值即为内边缘第一特征点P11的原始坐标值；

e)确定内边缘第一特征点P11最终坐标值：以P11原始坐标值为基点，按X值增加容差像素值、Y值减小容差像素值为步进值，以确定像素值为最大步进范围进行扫描，直到得到灰度值为0的两个像素点或达到确定像素值为止，如达到确定像素值后仍未得到两个像素点，将以P11的原始坐标X轴值为基点，固定Y轴坐标继续向右水平扫描重新确定P11点原始坐标值，重复5）e) 步骤,如得到两个像素点，将这两个像素点和P11点原始坐标值的X、Y坐标值求平均值为P11点的最终坐标值；

f)确定外边缘第二特征点P2原始坐标值：自设定的X轴最大像素值开始沿Y轴自设定的最大像素值开始向下扫描，到Y轴为零止，如未扫描到灰度值为255的像素点，则在X轴上减少一个像素为步进值，继续自设定的Y轴最大像素值扫描，直到找到第一个灰度值为255的像素点为止，此扫描到的X值和Y值即为P2的原始坐标值；

g)确定第二特征点P2最终坐标值：以第二特征点原始坐标值为基点，按X值减小容差像素值、Y值减小容差像素值为步进值，以确定像素值为最大步进范围进行扫描，直到得到灰度值为255的两个像素点或达到确定像素值为止，如达到确定像素值后仍未得到两个像素点，将以P2点的原始坐标为基点继续扫描重新确定第二特征点原始坐标值，重复5）f)步骤,如得到两个像素点，将这两个像素点和P2原始坐标值的X、Y坐标值求平均值为P2点的最终坐标值；

h） 确定内边缘第二特征点P22原始坐标值：自P2点开始，固定P2点Y轴坐标向左水平扫描，直到找到第一个灰度值为0的像素点为止，此扫描到的X值和固定的Y值即为内边缘第一特征点P22的原始坐标值；

i)确定内边缘第二特征点P22最终坐标值：以P22原始坐标值为基点，按X值减小容差像素值、Y值减小容差像素值为步进值，以确定像素值为最大步进范围进行扫描，直到得到灰度值为0的两个像素点或达到确定像素值为止，如达到确定像素值后仍未得到两个像素点，将以P22的原始坐标X轴值为基点，固定Y轴坐标继续向左水平扫描重新确定P22点原始坐标值，重复5）e) 步骤,如得到两个像素点，将这两个像素点和P22点原始坐标值的X、Y坐标值求平均值为P22点的最终坐标值；

j)确定外边缘第三特征点P3原始坐标值：求取第一特征点和第二特征点的最终X坐标值的中间值，以该中间值开始沿Y轴自下向上扫描，直到找到灰度值为255的像素点为止，该像素点的X、Y值即为第三特征点原始坐标值；

k）确定外边缘第三特征点P3最终坐标值：以P3点原始坐标值为基点，按X值减小容差像素值、Y值增大容差像素值为步进值，以确定像素值为最大步进范围进行扫描，直到得到灰度值为255的一个像素点或达到确定像素值为止，按X值增大容差像素值、Y值增大容差像素值为步进值，以确定像素值为最大步进范围进行扫描，直到得到灰度值为255的一个像素点或达到确定像素值为止，如达到确定像素值后仍未得到两个像素点，将以P3点的原始坐标为基点继续Y轴向上扫描重新确定P3点原始坐标值，重复5）k) 步骤,如得到两个像素点，将这两个像素点和P3原始坐标值的X、Y坐标值求平均值为P3点的最终坐标值；

l)确定内边缘第三特征点P33原始坐标值：自P3点开始，固定P3点X轴坐标向上垂直扫描，直到找到第一个灰度值为0的像素点为止，此扫描到的Y值和固定的X值即为P33点的原始坐标值；

m)确定内边缘第三特征点P33最终坐标值：以P33原始坐标值为基点，按X值减小容差像素值、Y值减小容差像素值为步进值，以确定像素值为最大步进范围进行扫描，直到得到灰度值为0的两个像素点或达到确定像素值为止，如达到确定像素值后仍未得到两个像素点，将以P33的原始坐标X轴值为基点，固定X轴坐标继续向上垂直扫描重新确定P33点原始坐标值，重复5）m) 步骤,如得到两个像素点，将这两个像素点和P33点原始坐标值的X、Y坐标值求平均值为P33点的最终坐标值；

6）利用步骤5）得到的外边缘三个特征点P1、P2、P3和内边缘三个特征点P11、P22、P33的坐标值分别求得二值化光环图像外边缘和内边缘的圆心和半径，具体操作如下：

a)分别连接点P1、P3,P2、P3,并分别做出线段P1P3、P2P3的中垂线L1、L2；

b)利用直线方程y=kx+b,求解出中垂线L1、L2的交点坐标，即为二值化光环图像外边缘的圆心坐标；

c)分别连接点P11、P33,P22、P33,并分别做出线段P11P33、P22P33的中垂线L11、L22；

b)利用直线方程y=kx+b,求解出中垂线L11、L22的交点坐标，即为二值化光环图像内边缘的圆心坐标；

d)通过外边缘三个特征点任意一点的坐标值和二值化光环外边缘圆心坐标值，求出该点到圆心的距离，即为该二值化光环外边缘圆的半径；

e)通过内边缘三个特征点任意一点的坐标值和二值化光环内边缘圆心坐标值，求出该点到圆心的距离，即为该二值化光环内边缘圆的半径；

f)求出步骤6)d)和步骤6）e)求出的二值化光环内边缘和外边缘圆的半径的平均值，即得到单晶硅生长直径的像素值D；

7）利用导流筒直径转换得到单晶硅直径，具体步骤如下：

a)利用步骤1）采集的图像确定导流筒图像宽度像素值;

b)重复步骤6）b)至少3次，求出导流筒图像宽度像素值的平均值；

c)确定像素当量值K，K=导流筒实际宽度/导流筒图像宽度像素值,K的单位为mm/Pixel；

d)通过步骤5)f)得到的单晶硅生长直径像素值D与K值相乘，得到本帧图像单晶硅生长直径实际值；

8）重复步骤1）-6），选取摄像头拍摄的至少4帧图像，求平均值，即得到该单晶硅生长过程中的实际直径值。

可以优化为，所述工业用CCD摄像头的分辨率为1024*768，镜头的焦距为45-55mm。

进一步优化为，所述工业用CCD摄像头的镜头的焦距为55mm。

本发明的有益效果是：

成本低廉;结构简单、紧凑;使用操作方便、有效、快捷;占用空间小;反应迅速；取样点科学;测量值准确。

附图说明

图1是本发明整体结构示意图;

图2是本发明工作流程结构示意图;

图3是提取的光环图像；

图4是完成灰度转化的图像;

图5是亮度调整后的图像;

图6是中值滤波后的图像;

图7是阈值分割后的图像;

图8是提取特征点示意图像；

具体实施方式

下面参照图1至图8所示对本技术方案进行详细说明。

具体实施例：

一种直拉单晶硅直径测量方法，包括具体步骤依次如下：

1) 使用工业用CCD摄像头采集单晶生长过程中的光环图像；

2) 对采集到的图像所要测量的区域进行光环图像提取；

3) 对所提取的圆弧图像进行图像灰度化、亮度调节、中值滤波、阈值分割操作，得到二值化光环图像；

所述图像灰度化操作包括以下步骤：

d) 选取色彩空间转换模式；

e) 采用浮点算法将步骤2）中提取的彩色图像灰度化，将灰度等级设定为0-255；

f) 观察已灰度化的图像，确定其有效性；

所述亮度调节操作包括以下步骤：

a)根据已灰度化的提取图像整体亮度，确定亮度调整因子；

b)对组成图像的每个像素按亮度调整因子进行调整；

c)修正调整后的像素亮度值：亮度值大于255时，修正为255，亮度值小于0时，修正为0；

所述中值滤波操作包括以下步骤：

a)确定取样点窗口大小；

b)选取中值滤波方式；

c)观察中值滤波后图像，确定其有效性；

所述阈值分割操作包括以下步骤：

a)求取灰度图像灰度梯度直方图；

b)求取灰度图像灰度的均值；

c)求取灰度梯度直方图的零阶[i]和一阶矩U[i]；

d)利用最大类间方差法求取图像阈值；

e)得用图像阈值对灰度图像进行二值化；

4)利用摄像头轴线与单晶硅轴线之间的夹角对步骤3）获取的二值化图像进行垂直投影计算，将椭圆圆弧图像转换成正圆圆弧图像；

5）将步骤4）得到的正圆圆弧的二值化图像通过边缘检测，以获取其外边缘三个特征点和内边缘三个特征点坐标值，具体操作如下：

a）根据二值灰度图像范围，设定纵向Y轴扫描最大像素值，设定容差像素值，设定确定像素值，设定X轴扫描最大像素值；

b)确定外边缘第一特征点P1原始坐标值：自横向X轴上零开始沿Y轴自设定的最大像素值开始向下扫描，到Y轴为零止，如未扫描到灰度值为255的像素点，则在X轴上增加一个像素为步进值，继续自设定的Y轴最大像素值扫描，直到找到第一个灰度值为255的像素点为止，此扫描到的X值和Y值即为第一特征点的原始坐标值；

c)确定外边缘第一特征点P1最终坐标值：以第一特征点原始坐标值为基点，按X值增加容差像素值、Y值减小容差像素值为步进值，以确定像素值为最大步进范围进行扫描，直到得到灰度值为255的两个像素点或达到确定像素值为止，如达到确定像素值后仍未得到两个像素点，将以第一特征点的原始坐标为基点继续扫描重新确定第一特征点原始坐标值，重复5）c) 步骤,如得到两个像素点，将这两个像素点和第一特征点原始坐标值的X、Y坐标值求平均值为第一特征点的最终坐标值；

d） 确定内边缘第一特征点P11原始坐标值：自P1点开始，固定P1点Y轴坐标向右水平扫描，直到找到第一个灰度值为0的像素点为止，此扫描到的X值和固定的Y值即为内边缘第一特征点P11的原始坐标值；

e)确定内边缘第一特征点P11最终坐标值：以P11原始坐标值为基点，按X值增加容差像素值、Y值减小容差像素值为步进值，以确定像素值为最大步进范围进行扫描，直到得到灰度值为0的两个像素点或达到确定像素值为止，如达到确定像素值后仍未得到两个像素点，将以P11的原始坐标X轴值为基点，固定Y轴坐标继续向右水平扫描重新确定P11点原始坐标值，重复5）e) 步骤,如得到两个像素点，将这两个像素点和P11点原始坐标值的X、Y坐标值求平均值为P11点的最终坐标值；

f)确定外边缘第二特征点P2原始坐标值：自设定的X轴最大像素值开始沿Y轴自设定的最大像素值开始向下扫描，到Y轴为零止，如未扫描到灰度值为255的像素点，则在X轴上减少一个像素为步进值，继续自设定的Y轴最大像素值扫描，直到找到第一个灰度值为255的像素点为止，此扫描到的X值和Y值即为P2的原始坐标值；

g)确定第二特征点P2最终坐标值：以第二特征点原始坐标值为基点，按X值减小容差像素值、Y值减小容差像素值为步进值，以确定像素值为最大步进范围进行扫描，直到得到灰度值为255的两个像素点或达到确定像素值为止，如达到确定像素值后仍未得到两个像素点，将以P2点的原始坐标为基点继续扫描重新确定第二特征点原始坐标值，重复5）f)步骤,如得到两个像素点，将这两个像素点和P2原始坐标值的X、Y坐标值求平均值为P2点的最终坐标值；

h） 确定内边缘第二特征点P22原始坐标值：自P2点开始，固定P2点Y轴坐标向左水平扫描，直到找到第一个灰度值为0的像素点为止，此扫描到的X值和固定的Y值即为内边缘第一特征点P22的原始坐标值；

i)确定内边缘第二特征点P22最终坐标值：以P22原始坐标值为基点，按X值减小容差像素值、Y值减小容差像素值为步进值，以确定像素值为最大步进范围进行扫描，直到得到灰度值为0的两个像素点或达到确定像素值为止，如达到确定像素值后仍未得到两个像素点，将以P22的原始坐标X轴值为基点，固定Y轴坐标继续向左水平扫描重新确定P22点原始坐标值，重复5）e) 步骤,如得到两个像素点，将这两个像素点和P22点原始坐标值的X、Y坐标值求平均值为P22点的最终坐标值；

j)确定外边缘第三特征点P3原始坐标值：求取第一特征点和第二特征点的最终X坐标值的中间值，以该中间值开始沿Y轴自下向上扫描，直到找到灰度值为255的像素点为止，该像素点的X、Y值即为第三特征点原始坐标值；

k）确定外边缘第三特征点P3最终坐标值：以P3点原始坐标值为基点，按X值减小容差像素值、Y值增大容差像素值为步进值，以确定像素值为最大步进范围进行扫描，直到得到灰度值为255的一个像素点或达到确定像素值为止，按X值增大容差像素值、Y值增大容差像素值为步进值，以确定像素值为最大步进范围进行扫描，直到得到灰度值为255的一个像素点或达到确定像素值为止，如达到确定像素值后仍未得到两个像素点，将以P3点的原始坐标为基点继续Y轴向上扫描重新确定P3点原始坐标值，重复5）k) 步骤,如得到两个像素点，将这两个像素点和P3原始坐标值的X、Y坐标值求平均值为P3点的最终坐标值；

l)确定内边缘第三特征点P33原始坐标值：自P3点开始，固定P3点X轴坐标向上垂直扫描，直到找到第一个灰度值为0的像素点为止，此扫描到的Y值和固定的X值即为P33点的原始坐标值；

m)确定内边缘第三特征点P33最终坐标值：以P33原始坐标值为基点，按X值减小容差像素值、Y值减小容差像素值为步进值，以确定像素值为最大步进范围进行扫描，直到得到灰度值为0的两个像素点或达到确定像素值为止，如达到确定像素值后仍未得到两个像素点，将以P33的原始坐标X轴值为基点，固定X轴坐标继续向上垂直扫描重新确定P33点原始坐标值，重复5）m) 步骤,如得到两个像素点，将这两个像素点和P33点原始坐标值的X、Y坐标值求平均值为P33点的最终坐标值；

6）利用步骤5）得到的外边缘三个特征点P1、P2、P3和内边缘三个特征点P11、P22、P33的坐标值分别求得二值化光环图像外边缘和内边缘的圆心和半径，具体操作如下：

a)分别连接点P1、P3,P2、P3,并分别做出线段P1P3、P2P3的中垂线L1、L2；

b)利用直线方程y=kx+b,求解出中垂线L1、L2的交点坐标，即为二值化光环图像外边缘的圆心坐标；

c)分别连接点P11、P33,P22、P33,并分别做出线段P11P33、P22P33的中垂线L11、L22；

b)利用直线方程y=kx+b,求解出中垂线L11、L22的交点坐标，即为二值化光环图像内边缘的圆心坐标；

d)通过外边缘三个特征点任意一点的坐标值和二值化光环外边缘圆心坐标值，求出该点到圆心的距离，即为该二值化光环外边缘圆的半径；

e)通过内边缘三个特征点任意一点的坐标值和二值化光环内边缘圆心坐标值，求出该点到圆心的距离，即为该二值化光环内边缘圆的半径；

f)求出步骤6)d)和步骤6）e)求出的二值化光环内边缘和外边缘圆的半径的平均值，即得到单晶硅生长直径的像素值D；

6）利用导流筒直径转换得到单晶硅直径，具体步骤如下：

a)利用步骤1）采集的图像确定导流筒图像宽度像素值;

b)重复步骤6）b)3次，求出导流筒图像宽度像素值的平均值；

c)确定像素当量值K，K=导流筒实际宽度/导流筒图像宽度像素值,K的单位为mm/Pixel；

d)通过步骤5)f)得到的单晶硅生长直径像素值D与K值相乘，得到本帧图像单晶硅生长直径实际值；

7）重复步骤1）-6），选取摄像头拍摄的4帧图像，求平均值，即得到该单晶硅生长过程中的实际直径值。

所述工业用CCD摄像头的镜头的焦距为55mm。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属的普通技术人员来说，在不脱离本本发明思路的前提下，还可以做出简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种直拉单晶硅直径测量方法，具体步骤依次如下：

1) 使用工业用CCD摄像头采集单晶生长过程中的光环图像；

2) 对采集到的图像所要测量的区域进行光环图像提取；

3) 对所提取的圆弧图像进行图像灰度化、亮度调节、中值滤波，得到二值化光环图像；

其特征在于：在得到二值化光环图像之前还包括对图像进行阈值分割的步骤；

所述图像灰度化操作包括以下步骤：

a)选取色彩空间转换模式；

b)采用浮点算法将步骤2）中提取的彩色图像灰度化，将灰度等级设定为0-255；

c)观察已灰度化的图像，确定其有效性；

所述亮度调节操作包括以下步骤：

a)根据已灰度化的提取图像整体亮度，确定亮度调整因子；

b)对组成图像的每个像素按亮度调整因子进行调整；

c)修正调整后的像素亮度值：亮度值大于255时，修正为255，亮度值小于0时，修正为0；

所述中值滤波操作包括以下步骤：

a)确定取样点窗口大小；

b)选取中值滤波方式；

c)观察中值滤波后图像，确定其有效性；

所述阈值分割操作包括以下步骤：

a)求取灰度图像灰度梯度直方图；

b)求取灰度图像灰度的均值；

c)求取灰度梯度直方图的零阶[i]和一阶矩U[i]；

d)利用最大类间方差法求取图像阈值；

e)得用图像阈值对灰度图像进行二值化；

4)利用摄像头轴线与单晶硅轴线之间的夹角对步骤3）获取的二值化图像进行垂直投影计算，将椭圆圆弧图像转换成正圆圆弧图像；

5）将步骤4）得到的正圆圆弧的二值化图像通过边缘检测，以获取其外边缘三个特征点和内边缘三个特征点坐标值，具体操作如下：

a）根据二值灰度图像范围，设定纵向Y轴扫描最大像素值，设定容差像素值，设定确定像素值，设定X轴扫描最大像素值；

b)确定外边缘第一特征点P1原始坐标值：自横向X轴上零开始沿Y轴自设定的最大像素值开始向下扫描，到Y轴为零止，如未扫描到灰度值为255的像素点，则在X轴上增加一个像素为步进值，继续自设定的Y轴最大像素值扫描，直到找到第一个灰度值为255的像素点为止，此扫描到的X值和Y值即为第一特征点的原始坐标值；

c)确定外边缘第一特征点P1最终坐标值：以第一特征点原始坐标值为基点，按X值增加容差像素值、Y值减小容差像素值为步进值，以确定像素值为最大步进范围进行扫描，直到得到灰度值为255的两个像素点或达到确定像素值为止，如达到确定像素值后仍未得到两个像素点，将以第一特征点的原始坐标为基点继续扫描重新确定第一特征点原始坐标值，重复5）c) 步骤,如得到两个像素点，将这两个像素点和第一特征点原始坐标值的X、Y坐标值求平均值为第一特征点的最终坐标值；

d） 确定内边缘第一特征点P11原始坐标值：自P1点开始，固定P1点Y轴坐标向右水平扫描，直到找到第一个灰度值为0的像素点为止，此扫描到的X值和固定的Y值即为内边缘第一特征点P11的原始坐标值；

e)确定内边缘第一特征点P11最终坐标值：以P11原始坐标值为基点，按X值增加容差像素值、Y值减小容差像素值为步进值，以确定像素值为最大步进范围进行扫描，直到得到灰度值为0的两个像素点或达到确定像素值为止，如达到确定像素值后仍未得到两个像素点，将以P11的原始坐标X轴值为基点，固定Y轴坐标继续向右水平扫描重新确定P11点原始坐标值，重复5）e) 步骤,如得到两个像素点，将这两个像素点和P11点原始坐标值的X、Y坐标值求平均值为P11点的最终坐标值；

f)确定外边缘第二特征点P2原始坐标值：自设定的X轴最大像素值开始沿Y轴自设定的最大像素值开始向下扫描，到Y轴为零止，如未扫描到灰度值为255的像素点，则在X轴上减少一个像素为步进值，继续自设定的Y轴最大像素值扫描，直到找到第一个灰度值为255的像素点为止，此扫描到的X值和Y值即为P2的原始坐标值；

g)确定第二特征点P2最终坐标值：以第二特征点原始坐标值为基点，按X值减小容差像素值、Y值减小容差像素值为步进值，以确定像素值为最大步进范围进行扫描，直到得到灰度值为255的两个像素点或达到确定像素值为止，如达到确定像素值后仍未得到两个像素点，将以P2点的原始坐标为基点继续扫描重新确定第二特征点原始坐标值，重复5）f) 步骤,如得到两个像素点，将这两个像素点和P2原始坐标值的X、Y坐标值求平均值为P2点的最终坐标值；

h） 确定内边缘第二特征点P22原始坐标值：自P2点开始，固定P2点Y轴坐标向左水平扫描，直到找到第一个灰度值为0的像素点为止，此扫描到的X值和固定的Y值即为内边缘第一特征点P22的原始坐标值；

i)确定内边缘第二特征点P22最终坐标值：以P22原始坐标值为基点，按X值减小容差像素值、Y值减小容差像素值为步进值，以确定像素值为最大步进范围进行扫描，直到得到灰度值为0的两个像素点或达到确定像素值为止，如达到确定像素值后仍未得到两个像素点，将以P22的原始坐标X轴值为基点，固定Y轴坐标继续向左水平扫描重新确定P22点原始坐标值，重复5）e) 步骤,如得到两个像素点，将这两个像素点和P22点原始坐标值的X、Y坐标值求平均值为P22点的最终坐标值；

j)确定外边缘第三特征点P3原始坐标值：求取第一特征点和第二特征点的最终X坐标值的中间值，以该中间值开始沿Y轴自下向上扫描，直到找到灰度值为255的像素点为止，该像素点的X、Y值即为第三特征点原始坐标值；

k）确定外边缘第三特征点P3最终坐标值：以P3点原始坐标值为基点，按X值减小容差像素值、Y值增大容差像素值为步进值，以确定像素值为最大步进范围进行扫描，直到得到灰度值为255的一个像素点或达到确定像素值为止，按X值增大容差像素值、Y值增大容差像素值为步进值，以确定像素值为最大步进范围进行扫描，直到得到灰度值为255的一个像素点或达到确定像素值为止，如达到确定像素值后仍未得到两个像素点，将以P3点的原始坐标为基点继续Y轴向上扫描重新确定P3点原始坐标值，重复5）k) 步骤,如得到两个像素点，将这两个像素点和P3原始坐标值的X、Y坐标值求平均值为P3点的最终坐标值；

l)确定内边缘第三特征点P33原始坐标值：自P3点开始，固定P3点X轴坐标向上垂直扫描，直到找到第一个灰度值为0的像素点为止，此扫描到的Y值和固定的X值即为P33点的原始坐标值；

m)确定内边缘第三特征点P33最终坐标值：以P33原始坐标值为基点，按X值减小容差像素值、Y值减小容差像素值为步进值，以确定像素值为最大步进范围进行扫描，直到得到灰度值为0的两个像素点或达到确定像素值为止，如达到确定像素值后仍未得到两个像素点，将以P33的原始坐标X轴值为基点，固定X轴坐标继续向上垂直扫描重新确定P33点原始坐标值，重复5）m) 步骤,如得到两个像素点，将这两个像素点和P33点原始坐标值的X、Y坐标值求平均值为P33点的最终坐标值；

6）利用步骤5）得到的外边缘三个特征点P1、P2、P3和内边缘三个特征点P11、P22、P33的坐标值分别求得二值化光环图像外边缘和内边缘的圆心和半径，具体操作如下：

a)分别连接点P1、P3,P2、P3,并分别做出线段P1P3、P2P3的中垂线L1、L2；

b)利用直线方程y=kx+b,求解出中垂线L1、L2的交点坐标，即为二值化光环图像外边缘的圆心坐标；

c)分别连接点P11、P33,P22、P33,并分别做出线段P11P33、P22P33的中垂线L11、L22；

b)利用直线方程y=kx+b,求解出中垂线L11、L22的交点坐标，即为二值化光环图像内边缘的圆心坐标；

d)通过外边缘三个特征点任意一点的坐标值和二值化光环外边缘圆心坐标值，求出外边缘三个特征点任意一点到圆心的距离，即为该二值化光环外边缘圆的半径；

e)通过内边缘三个特征点任意一点的坐标值和二值化光环内边缘圆心坐标值，求出内边缘三个特征点任意一点到圆心的距离，即为该二值化光环内边缘圆的半径；

f)求出步骤6)d)和步骤6）e)求出的二值化光环内边缘和外边缘圆的半径的平均值，即得到单晶硅生长直径的像素值D；

7）利用导流筒直径转换得到单晶硅直径，具体步骤如下：

a)利用步骤1）采集的图像确定导流筒图像宽度像素值;

b)重复步骤6）b)至少3次，求出导流筒图像宽度像素值的平均值；

c)确定像素当量值K，K=导流筒实际宽度/导流筒图像宽度像素值，K的单位为mm/Pixel；

d)通过步骤5)f)得到的单晶硅生长直径像素值D与K值相乘，得到本帧图像单晶硅生长直径实际值；

8）重复步骤1）-6），选取摄像头拍摄的至少4帧图像，求平均值，即得到该单晶硅生长过程中的实际直径值。

2.根据权利要求1所述的一种直拉单晶硅直径测量方法，其特征在于所述工业用CCD摄像头的分辨率为1024*768，镜头的焦距为45-55mm。

3.根据权利要求2所述的一种直拉单晶硅直径测量方法，其特征在于所述工业用CCD摄像头的镜头的焦距为55mm。