CN108088853B - 一种硅片颗粒粉尘误判线痕优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种硅片颗粒粉尘误判线痕优化方法，该硅片颗粒粉尘误判线痕优化方案具体步骤如下：S1：三维激光扫描仪对硅片上进行激光扫描，S2：数字信号处理器对扫描信息进行分析处理，S3：数字信号处理器自动将12条激光线数据进行编号。与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过三维激光扫描仪对硅片进行激光扫描，有效保证了扫描精度，同时，数字信号处理器根据扫描信息计算一条线痕上测量的12个位置的平均值，并通过平均值来判定是否有灰尘，自动化程度高，测量准确，误差小，实用性强。

Description

一种硅片颗粒粉尘误判线痕优化方法
技术领域
本发明涉及硅片技术领域，具体为一种硅片颗粒粉尘误判线痕优化方法。
背景技术
光伏发电主要是通过光生伏特效应原理将光能转化为电能的新技术。光伏技术是人类进一步利用太阳能资源的一种新思路，它的发展极大的方便了人类的生活。光伏产业的基础是硅材料工业，硅单晶材料是半导体工业的基础，材料加工又是基础之基础。硅片的制作主要是通过SiC(碳化硅)游离磨料的线切割来实现的，硅锭切片作为光伏技术中最基本的工序，它对以后的工序(外延、氧化、扩散、腐蚀、钝化、光刻等)有至关重要的作用。在硅片加工的过程中，必须达到以后工序所要求的平坦度、平行度、弯曲度、翘曲度，必须最大限度地减少杂质微粒，为以后工序的进行打下基础。因此，SiC游离磨料线切割技术在光伏产业的发展中占有举足轻重的作用。
线切割技术是新兴的硅晶片的加工工艺，在硅片加工领域逐渐取代内切圆切割。它适用于加工大直径、超薄片、大批量硅晶片的生产。多线切割过程中金属线左右方向迅速移动，硅锭则配合金属线移动速度由上至下缓慢移动。游离磨料直径为5～30μm，在高速运转的钢丝带动下，以滚动、嵌入和刮擦的形式作用在硅晶棒上，完成切割。多线切割机为单线往复式切割，包括其特有的垂直平衡滑动系统、弧形摇摆切割系统，砂浆喷嘴半浸入系统和线轮半同步递减可变速系统等，保证了硅片加工过程的稳定性。
在太阳能级硅片的线切割加工过程中，硅片表面比较光滑，较传统的沙浆切割更容易吸附灰尘，在硅片吸附灰尘之后分选机在判定的时候会误将灰尘判定为线痕片。原有的技术误差较大，这些是我们需要改变的地方。
发明内容
本发明的目的在于提供一种硅片颗粒粉尘误判线痕优化方法，该硅片颗粒粉尘误判线痕优化方法具体步骤如下：
S1：三维激光扫描仪对硅片上进行激光扫描，12条激光线分别测量硅片上下两个面的线痕；
S2：三维激光扫描仪将扫描信息传递给数字信号处理器进行分析处理获得12条激光线在线痕处的偏离数据，同时将数据汇总采集；
S3：数字信号处理器自动将12条激光线数据进行编号，分别编号为测量1、测量2、测量3、测量4、测量5、测量6、测量7、测量8、测量9、测量10、测量11和测量12，获得测量1、测量2、测量3、测量4、测量5、测量6、测量7、测量8、测量9、测量10、测量11和测量12数据的平均值A；
S4：数字信号处理器将编过号的激光线数据测量1、测量2、测量3、测量4、测量5、测量6、测量7、测量8、测量9、测量10、测量11和测量12与平均值A进行比较，并统计测量1、测量2、测量3、测量4、测量5、测量6、测量7、测量8、测量9、测量10、测量11和测量12中数值小于平均值A的个数；
S5：数字信号处理器通过对比较结果进行分析即可自动判断是否有灰尘，判断依据是：设定小于均值可判定有划痕的比值B，根据获得的数据小于平均值A的个数可以获得实际小于均值的比值C，当C大于B时即可判定有灰尘。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过三维激光扫描仪对硅片进行激光扫描，有效保证了扫描精度，同时，数字信号处理器根据扫描信息计算一条线痕上测量的12个位置的平均值，并通过平均值来判定是否有灰尘，自动化程度高，测量准确，误差小，实用性强。
附图说明
图1为本发明激光检测结构示意图；
图2为本发明三维激光扫描仪的图像；
图3为本发明三种实施方式图表。
图中：1 数字信号处理器、2三维激光扫描仪、3硅片。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
一种硅片颗粒粉尘误判线痕优化方法，该硅片颗粒粉尘误判线痕优化方法具体步骤如下：
S1：三维激光扫描仪对硅片上进行激光扫描，12条激光线分别测量硅片上下两个面的线痕；
S2：三维激光扫描仪将扫描信息传递给数字信号处理器进行分析处理获得12条激光线在线痕处的偏离数据，同时将数据汇总采集；
S3：数字信号处理器自动将12条激光线数据进行编号，分别编号为测量1、测量2、测量3、测量4、测量5、测量6、测量7、测量8、测量9、测量10、测量11和测量12，获得数据13、12、13、12、11、12、33、13、12、44、12和13，同时可算得数据的平均值16 .7；
S4：数字信号处理器将编过号的激光线数据测量1、测量2、测量3、测量4、测量5、测量6、测量7、测量8、测量9、测量10、测量11和测量12与平均值A进行比较，并统计测量1、测量2、测量3、测量4、测量5、测量6、测量7、测量8、测量9、测量10、测量11和测量12中数值小于平均值A的个数；
S5：设定小于均值可判定有划痕的比值为60％，根据获得的数据小于平均值16 .7的个数可以获得实际小于均值的比值为83 .3％，从而可判定有灰尘，且灰尘出现了2次。
实施例2
一种硅片颗粒粉尘误判线痕优化方法，该硅片颗粒粉尘误判线痕优化方法具体步骤如下：
S1：三维激光扫描仪对硅片上进行激光扫描，12条激光线分别测量硅片上下两个面的线痕；
S2：三维激光扫描仪将扫描信息传递给数字信号处理器进行分析处理获得12条激光线在线痕处的偏离数据，同时将数据汇总采集；
S3：数字信号处理器自动将12条激光线数据进行编号，分别编号为测量1、测量2、测量3、测量4、测量5、测量6、测量7、测量8、测量9、测量10、测量11和测量12，获得数据13、12、13、12、11、12、12、13、12、44、12和13，同时可算得数据的平均值14 .9；
S4：数字信号处理器将编过号的激光线数据测量1、测量2、测量3、测量4、测量5、测量6、测量7、测量8、测量9、测量10、测量11和测量12与平均值A进行比较，并统计测量1、测量2、测量3、测量4、测量5、测量6、测量7、测量8、测量9、测量10、测量11和测量12中数值小于平均值A的个数数；
S5：设定小于均值可判定有划痕的比值为60％，根据获得的数据小于平均值14 .9的个数可以获得实际小于均值的比值为91 .7％，从而可判定有灰尘，且灰尘出现了1次。
实施例3
一种硅片颗粒粉尘误判线痕优化方法，该硅片颗粒粉尘误判线痕优化方法具体步骤如下：
S1：三维激光扫描仪对硅片上进行激光扫描，12条激光线分别测量硅片上下两个面的线痕；
S2：三维激光扫描仪将扫描信息传递给数字信号处理器进行分析处理获得12条激光线在线痕处的偏离数据，同时将数据汇总采集；
S3：数字信号处理器自动将12条激光线数据进行编号，分别编号为测量1、测量2、测量3、测量4、测量5、测量6、测量7、测量8、测量9、测量10、测量11和测量12，获得数据13、12、13、12、11、12、12、13、12、13、12和13，同时可算得数据的平均值12 .3；
S4：数字信号处理器将编过号的激光线数据测量1、测量2、测量3、测量4、测量5、测量6、测量7、测量8、测量9、测量10、测量11和测量12与平均值A进行比较，并统计测量1、测量2、测量3、测量4、测量5、测量6、测量7、测量8、测量9、测量10、测量11和测量12中数值小于平均值A的个数数；
S5：设定小于均值可判定有划痕的比值60％，根据获得的数据小于平均值12 .3的个数可以获得实际小于均值的比值为58 .3％，从而可判定未出现灰尘。
本发明的有益效果是：本发明通过三维激光扫描仪对硅片进行激光扫描，有效保证了扫描精度，同时，数字信号处理器根据扫描信息计算一条线痕上测量的12个位置的平均值，并通过平均值来判定是否有灰尘，自动化程度高，测量准确，误差小，实用性强。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种硅片颗粒粉尘误判线痕优化方法，其特征在于：该硅片颗粒粉尘误判线痕优化方法具体步骤如下：
S1：三维激光扫描仪对硅片上进行激光扫描，12条激光线分别测量硅片上下两个面的线痕；
S2：三维激光扫描仪将扫描信息传递给数字信号处理器进行分析处理获得12条激光线在线痕处的偏离数据，同时将数据汇总采集；
S3：数字信号处理器自动将12条激光线数据进行编号，分别编号为测量1、测量2、测量3、测量4、测量5、测量6、测量7、测量8、测量9、测量10、测量11和测量12，获得测量1、测量2、测量3、测量4、测量5、测量6、测量7、测量8、测量9、测量10、测量11和测量12数据的平均值A；
S4：数字信号处理器将编过号的激光线数据测量1、测量2、测量3、测量4、测量5、测量6、测量7、测量8、测量9、测量10、测量11和测量12与平均值A进行比较，并统计测量1、测量2、测量3、测量4、测量5、测量6、测量7、测量8、测量9、测量10、测量11和测量12中数值小于平均值A的个数；
S5：数字信号处理器通过对比较结果进行分析即可自动判断是否有灰尘，判断依据是：
设定小于均值可判定有划痕的比值B，根据获得的数据小于平均值A的个数可以获得实际小于均值的比值C，当C大于B时即可判定有灰尘；
S6：当判断有灰尘时，根据数值小于平均值A的个数，确定灰尘的出现次数。
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