CN114701083B - 一种硅片切割原料处理方法、系统、介质及设备 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种硅片切割原料处理方法、系统、介质及设备。该方案包括对硅片的表面进行图像采集，并根据采集到的表面图像，获得所述硅片的表面光滑度和所述硅片上设定的实时测量点的灰度值；根据所述表面光滑度和所述实时测量点的灰度值，计算最大线痕深度；根据所述实时测量点的横纵坐标，计算线痕长度和线痕宽度；根据所述最大线痕深度和所述线痕宽度计算循环次数；根据所述线痕长度和所述线痕宽度计算颗粒大小修正值；根据所述循环次数和所述颗粒大小修正值对所述硅片进行表面处理，以完成硅片切割。本发明方案中，对原料来料进行表面处理，进而进行部分分离和循环料清洗，提升硅片的清洗使用率，降低成本，保障原料品质。

Description

一种硅片切割原料处理方法、系统、介质及设备
技术领域
本发明涉及太阳能设备技术领域，更具体地，涉及一种硅片切割原料处理方法、系统、介质及设备。
背景技术
随着单晶制造行业不断发展，单晶硅的制造成本已经成为目前行业内的关注焦点，而在制造单晶硅过程中需要考虑如何提高硅片的清洗使用率，进而降低生产制造成本。
现有的处理方法是通过酸浸泡去除金属，但是由于切割断线原料内部情况不能确定，浸泡效果不能准确确认，导致原料来料进行表面处理的效果差，原料内部常常持续多线孔线痕，且线孔线痕内部极易出现金属钢线，无法保障原料品质。
发明内容
鉴于上述问题，本发明提出了一种硅片切割原料处理方法、系统、介质及设备，能有效提升对原料来料表面处理的效果，从而提升硅片的清洗使用率，降低成本，保障原料品质。
根据本发明实施例第一方面，提供一种硅片切割原料处理方法，包括：
对硅片的表面进行图像采集，并根据采集到的表面图像，获得所述硅片的表面光滑度和所述硅片上设定的实时测量点的灰度值；
根据所述表面光滑度和所述实时测量点的灰度值，计算最大线痕深度；
根据所述实时测量点的横纵坐标，计算线痕长度和线痕宽度；
根据所述最大线痕深度和所述线痕宽度计算循环次数；
根据所述线痕长度和所述线痕宽度计算颗粒大小修正值；
根据所述循环次数和所述颗粒大小修正值对所述硅片进行表面处理，以完成硅片切割。
优选地，所述对硅片的表面进行图像采集，并根据采集到的表面图像，获得所述硅片的表面光滑度和所述硅片上设定的实时测量点的灰度值，具体包括：
按照固定周期对所述硅片的表面进行图像采集，得到若干张表面图像；
对每张所述表面图像计算颜色梯度变化；
根据颜色梯度变化大小对所有所述表面图像的颜色梯度变化进行排序，并计算位于前列的若干个颜色梯度变化的平均值作为所述表面光滑度；
对最新采集到的表面图像进行灰度化处理，得到灰度图；其中，所述灰度图的尺寸与所述硅片的尺寸相同；
根据所述灰度图，获得每个所述实时测量点的灰度值。
优选地，所述根据所述表面光滑度和所述实时测量点的灰度值，计算最大线痕深度，具体包括：
设置表面光滑度基值；
根据所述表面光滑度基值，判断所述表面光滑度是否满足预设的表面光滑度约束条件；
所述表面光滑度约束条件为：
D>L 0
其中，D为所述表面光滑度，L 0为所述表面光滑度基值；
当满足所述表面光滑度约束条件时，触发线痕采集命令；
响应于所述线痕采集命令，根据所述实时测量点的灰度值，利用第一计算公式计算对应实时测量点的线痕深度；
从所有的实时测量点的线痕深度中提取最大值作为所述最大线痕深度；
所述第一计算公式为：
S i =K(H i -H 0)
其中，S i 为第i个实时测量点的线痕深度，K为预设色差转换系数，H i 为第i个实时测量点的灰度值，H 0为基础灰度值。
优选地，所述根据所述实时测量点的横纵坐标，计算线痕长度和线痕宽度，具体包括：
在触发所述线痕采集命令的N秒以后，提取灰度值不为0的实时测量点，其中，N秒具体为预设的时间长度，单位为秒，N为大于0的正整数；
根据灰度值不为0的实时测量点的横纵坐标，利用第二计算公式计算所述线痕长度；
所述第二计算公式为：
Figure 323675DEST_PATH_IMAGE001
其中，L为所述线痕长度，x j 为第j个实时测量点的横坐标， x k 为第k个实时测量点的横坐标，第j个实时测量点和第k个实时测量点为基础灰度值不为0的任意两个实时测量点，y j 为第j个实时测量点的纵坐标，y k 为第k个实时测量点的纵坐标；
根据灰度值不为0的实时测量点的横纵坐标和所述线痕长度，利用第三计算公式计算所述线痕宽度；
所述第三计算公式为：
Figure 731654DEST_PATH_IMAGE002
其中，W为所述线痕宽度，x L1和x L2为垂直于所述线痕长度所在方向的同一条直线上基础灰度值不为0的任意两个实时测量点，K L 为垂直于所述线痕长度所在方向的直线对应的斜率。
优选地，所述根据所述最大线痕深度和所述线痕宽度计算循环次数，具体包括：
设置第一循环系数和第二循环系数；
根据所述最大线痕深度和所述线痕宽度，利用第四计算公式计算所述循环次数；
所述第四计算公式为：
C=Q(N 1 L 2+N 2max(W, Smax))
其中，C为所述循环次数，N 1为第一循环系数，N 2为第二循环系数，Q为取整函数，Smax为所述最大线痕深度，W为所述线痕宽度，L为所述线痕长度。
优选地，所述根据所述线痕长度和所述线痕宽度计算颗粒大小修正值，具体包括：
设置当前的宽度基准；
根据所述线痕宽度和所述宽度基准，利用第五计算公式计算所述颗粒大小修正值；
所述第五计算公式为：
D=(W-W 0)/W 0
其中，D为所述颗粒大小修正值，W 0为所述宽度基准，W为所述线痕宽度。
优选地，所述根据所述循环次数和所述颗粒大小修正值对所述硅片进行表面处理，以完成硅片切割，具体包括：
对于所述硅片的线痕线孔部分，按照所述循环次数进行表面循环清洗处理，以清洗切割断线的线痕线部分的硅泥部分；
对所述颗粒大小修正值和颗粒大小基准初值加和，得到硅片的颗粒尺寸；
采用物理破碎方法对清洗后的硅片的线痕线孔部分进行破碎，得到颗粒规格小于所述颗粒尺寸的细粉；
采用飘选法对破碎得到的细粉进行悬浮分选；
把分选好的细粉进行清洗后投炉使用，以完成硅片切割。
优选地，所述一种硅片切割原料处理系统包括：
图像采集模块，用于对硅片的表面进行图像采集，并根据采集到的表面图像，获得所述硅片的表面光滑度和所述硅片上设定的实时测量点的灰度值；
图像线痕获取模块，用于根据所述表面光滑度和所述实时测量点的灰度值，计算最大线痕深度；
线痕监测模块，用于根据所述实时测量点的横纵坐标，计算线痕长度和线痕宽度；
循环提取模块，用于根据所述最大线痕深度和所述线痕宽度计算循环次数；
颗粒修正模块，用于根据所述线痕长度和所述线痕宽度计算颗粒大小修正值；
提质控制模块，用于根据所述循环次数和所述颗粒大小修正值对所述硅片进行表面处理，以完成硅片切割。
根据本发明实施例第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如本发明实施例第一方面中任一项所述的方法。
根据本发明实施例第四方面，提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现本发明实施例第一方面中任一项所述的方法。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本发明实施例先对切割断线原料来料进行表面处理，大颗粒不夹带线痕线孔部分直接分离，进行循环料清洗，并结合飘选法将硅片分选，提升硅片的清洗使用率，降低成本，保障原料品质。
本发明实施例结合了实时采集数据进行在线运算修正，精细化硅片分选过程，提升原料品质。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一个实施例的一种硅片切割原料处理方法的流程图。
图2是本发明一个实施例的一种硅片切割原料处理方法中的根据所述表面光滑度和所述实时测量点的灰度值，计算最大线痕深度的流程图。
图3是本发明一个实施例的一种硅片切割原料处理方法中的根据所述表面光滑度和所述实时测量点的灰度值，计算最大线痕深度的流程图。
图4是本发明一个实施例的一种硅片切割原料处理方法中的根据所述实时测量点的横纵坐标，计算线痕长度和线痕宽度的流程图。
图5是本发明一个实施例的一种硅片切割原料处理方法中的根据所述最大线痕深度和所述线痕宽度计算循环次数的流程图。
图6是本发明一个实施例的一种硅片切割原料处理方法中的根据所述线痕长度和所述线痕宽度计算颗粒大小修正值的流程图。
图7是本发明一个实施例的一种硅片切割原料处理方法中的根据所述循环次数和所述颗粒大小修正值对所述硅片进行表面处理，以完成硅片切割的流程图。
图8是本发明一个实施例的一种硅片切割原料处理系统的结构图。
图9是本发明一个实施例中一种电子设备的结构图。
具体实施方式
在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
随着单晶制造行业不断发展，单晶硅的制造成本已经成为目前行业内的关注焦点，而在制造单晶硅过程中需要考虑如何提高硅片的清洗使用率，进而降低生产制造成本。
在本发明技术之前，现有的处理方法是通过酸浸泡去除金属，但是由于切割断线原料内部情况不能确定，浸泡效果不能准确确认，导致原料来料进行表面处理的效果差，原料内部常常持续多线孔线痕，且线孔线痕内部极易出现金属钢线，无法保障原料品质。
本发明实施例中，提供了一种硅片切割原料处理方法、系统、介质及设备，能提升对原料来料的表面处理效果，进而进行部分分离和循环料清洗，提升硅片的清洗使用率，降低成本，保障原料品质。
根据本发明实施例第一方面，提供一种硅片切割原料处理方法。
图1是本发明一个实施例的一种硅片切割原料处理方法的流程图。
所述一种硅片切割原料处理方法包括：
S101.对硅片的表面进行图像采集，并根据采集到的表面图像，获得所述硅片的表面光滑度和所述硅片上设定的实时测量点的灰度值；
S102.根据所述表面光滑度和所述实时测量点的灰度值，计算最大线痕深度；
S103.根据所述实时测量点的横纵坐标，计算线痕长度和线痕宽度；
S104.根据所述最大线痕深度和所述线痕宽度计算循环次数；
S105.根据所述线痕长度和所述线痕宽度计算颗粒大小修正值；
S106.根据所述循环次数和所述颗粒大小修正值对所述硅片进行表面处理，以完成硅片切割。
其中，所述循环次数用于指示硅片的表面循环清洗次数，所述颗粒大小修正值用于指示修正硅片破碎后的颗粒大小。
本发明实施例中，通过对硅片的表面进行图像采集，从而基于采集到的表面图像计算硅片的线痕长度、线痕宽度、最大线痕深度，进而确定硅片表面车路的参数，即循环次数和颗粒大小修正值，用于指示硅片表面处理过程，实现了结合实时的采集数据和在线的运算进行实时的修正，提升了硅片分选过程的精度，同时提升硅片清洗的使用率，最终降低成本，保障原料品质的效果。
图2是本发明一个实施例的一种硅片切割原料处理方法中的根据所述表面光滑度和所述实时测量点的灰度值，计算最大线痕深度的流程图。
所述对硅片的表面进行图像采集，并根据采集到的表面图像，获得所述硅片的表面光滑度和所述硅片上设定的实时测量点的灰度值，具体包括：
S201.按照固定周期对所述硅片的表面进行图像采集，得到若干张表面图像；
S202.对每张所述表面图像计算颜色梯度变化；
S203.根据颜色梯度变化大小对所有所述表面图像的颜色梯度变化进行排序，并计算位于前列的若干个颜色梯度变化的平均值作为所述表面光滑度；
S204.对最新采集到的表面图像进行灰度化处理，得到灰度图；其中，所述灰度图的尺寸与所述硅片的尺寸相同；
S205.根据所述灰度图，获得每个所述实时测量点的灰度值。
比如，将所述表面图像的颜色梯度变化从大到小进行排序，将位于前列的若干个颜色梯度变化的平均值作为所述表面光滑度，优选为将全部的颜色梯度变化的前10%的平均值作为所述表面光滑度。
在本发明实施例中，通过图像采集的传感器进行在线的间隔固定时间的数据提取，进而在对于提取后的表面图像进行两个方面的分析，这两个方面分别是表面光滑度和实时测量点的灰度值，这两个值是进行后续计算的基础数据。
图3是本发明一个实施例的一种硅片切割原料处理方法中的根据所述表面光滑度和所述实时测量点的灰度值，计算最大线痕深度的流程图。
所述根据所述表面光滑度和所述实时测量点的灰度值，计算最大线痕深度，具体包括：
S301、设置表面光滑度基值；
S302、根据所述表面光滑度基值，判断所述表面光滑度是否满足预设的表面光滑度约束条件；
所述表面光滑度约束条件为：
D>L 0
其中，D为所述表面光滑度，L 0为所述表面光滑度基值；
S303、当满足所述表面光滑度约束条件时，触发线痕采集命令；
S304、响应于所述线痕采集命令，根据所述实时测量点的灰度值，利用第一计算公式计算对应实时测量点的线痕深度；
S305、从所有的实时测量点的线痕深度中提取最大值作为所述最大线痕深度；
所述第一计算公式为：
S i =K(H i -H 0)
其中，S i 为第i个实时测量点的线痕深度，K为预设色差转换系数，H i 为第i个实时测量点的灰度值，H 0为基础灰度值。
在本发明实施例中，为了能够真正根据实时采集获得的数据进行线痕深度的修整，在采集硅片的表面光滑度后，根据表面光滑度的程度进行了裕度的判断，这个判断后获得的数据直接进行线痕深度的计算，计算获得的线痕深度将会作为后续进行颗粒清洗和颗粒的大小的筛选过程的基础数据进行准备。
图4是本发明一个实施例的一种硅片切割原料处理方法中的根据所述实时测量点的横纵坐标，计算线痕长度和线痕宽度的流程图。
所述根据所述实时测量点的横纵坐标，计算线痕长度和线痕宽度，具体包括：
S401、在触发所述线痕采集命令的N秒以后，提取灰度值不为0的实时测量点；其中，N秒具体为预设的时间长度，单位为秒，N 大于 的正整数；
其中，N秒优选为1秒；
S402、根据灰度值不为0的实时测量点的横纵坐标，利用第二计算公式计算所述线痕长度；
所述第二计算公式为：
Figure 530480DEST_PATH_IMAGE006
其中，L为所述线痕长度，x j 为第j个实时测量点的横坐标， x k 为第k个实时测量点的横坐标，第j个实时测量点和第k个实时测量点为基础灰度值不为0的任意两个实时测量点，y j 为第j个实时测量点的纵坐标，y k 为第k个实时测量点的纵坐标；
S403、根据灰度值不为0的实时测量点的横纵坐标和所述线痕长度，利用第三计算公式计算所述线痕宽度；
所述第三计算公式为：
Figure 550388DEST_PATH_IMAGE007
其中，W为所述线痕宽度，x L1和x L2为垂直于所述线痕长度所在方向的同一条直线上基础灰度值不为0的任意两个实时测量点，K L 为垂直于所述线痕长度所在方向的直线对应的斜率。
在本发明实施例中，为了实现对于线痕的在线检测，除了对于线痕深度进行了分析外，还根据每个实时测量点的坐标进行了线痕长度的计算，计算的线痕长度采用灰度值不为0的实时测量点的集合，但是对于线痕长度对应的垂直方向，则认为是对应的线痕宽度方向，而这个方向上的最大值则是进行后续的颗粒修正过程的基础数据。
图5是本发明一个实施例的一种硅片切割原料处理方法中的根据所述最大线痕深度和所述线痕宽度计算循环次数的流程图。
所述根据所述最大线痕深度和所述线痕宽度计算循环次数，具体包括：
S501、设置第一循环系数和第二循环系数；
S502、根据所述最大线痕深度和所述线痕宽度，利用第四计算公式计算所述循环次数；
所述第四计算公式为：
C=Q(N 1 L 2+N 2max(W, Smax))
其中，C为所述循环次数，N 1为第一循环系数，N 2为第二循环系数，Q为取整函数，Smax为所述最大线痕深度，W为所述线痕宽度，L为所述线痕长度。
在本发明实施例中，结合了对于线痕的深度和宽度进行循坏次数的设置，设置后的循坏次数能够有效地适应线痕的大小，从而提升金属去除效果。
图6是本发明一个实施例的一种硅片切割原料处理方法中的根据所述线痕长度和所述线痕宽度计算颗粒大小修正值的流程图。
所述根据所述线痕长度和所述线痕宽度计算颗粒大小修正值，具体包括：
S601、设置当前的宽度基准；
S602、根据所述线痕宽度和所述宽度基准，利用第五计算公式计算所述颗粒大小修正值；
所述第五计算公式为：
D=(W-W 0)/W 0
其中，D为所述颗粒大小修正值，W 0为所述宽度基准，W为所述线痕宽度。
本发明实施例中，为了进行实时的颗粒分析，对于颗粒大小进行了实时修正，修正的数值为颗粒大小修正值，这个值可以为正也可以为负。
图7是本发明一个实施例的一种硅片切割原料处理方法中的根据所述循环次数和所述颗粒大小修正值对所述硅片进行表面处理，以完成硅片切割的流程图。
所述根据所述循环次数和所述颗粒大小修正值对所述硅片进行表面处理，以完成硅片切割，具体包括：
S701、对所述硅片的线痕线孔部分和非线痕线孔部分进行分离，并按照所述循环次数对所述硅片的非线痕线孔部分进行表面循环料清洗处理；
S702、对于所述硅片的线痕线孔部分，按照所述循环次数进行表面循环清洗处理；
S703、对所述颗粒大小修正值和颗粒大小基准初值加和，得到硅片的颗粒尺寸；
S704、采用物理破碎方法对清洗后的硅片的线痕线孔部分进行破碎，得到颗粒规格小于所述颗粒尺寸的细粉；
S705、采用飘选法对破碎得到的细粉进行悬浮分选；
S706、把分选好的细粉进行清洗后投炉使用，以完成硅片切割。
在本发明实施例中，优先设置的颗粒大小基准初值为3mm，先对硅片进行表面处理，对于硅片的非线痕线孔部分（即大颗粒不夹带线痕线孔部分，比如颗粒大于3mm不夹带线痕线孔部分）直接分离，并按照所述循环系数进行循环料清洗。对于硅片的线痕线孔部分，先按照所述循环系数进行循环料清洗，去除其他表面异物，然后采用物理破碎方法进行破碎到规格为3mm以内的细粉，采用飘选法进行悬浮把硅片进行分选，区分正常硅片。其中，所述飘选法具体为用氢氟酸加水配置成5%浓度以下的溶液，通过混合溶液对硅片进行清洗，带大块金属的硅片会与混合溶液反应，沉积在底部，未带大块金属的硅片会浮在表面，从而起到分离的作用。
图8是本发明一个实施例的一种硅片切割原料处理系统的结构图。
所述一种硅片切割原料处理系统包括：
图像采集模块801，用于对硅片的表面进行图像采集，并根据采集到的表面图像，获得所述硅片的表面光滑度和所述硅片上设定的实时测量点的灰度值；
图像线痕获取模块802，用于根据所述表面光滑度和所述实时测量点的灰度值，计算最大线痕深度；
线痕监测模块803，用于根据所述实时测量点的横纵坐标，计算线痕长度和线痕宽度；
循环提取模块804，用于根据所述最大线痕深度和所述线痕宽度计算循环次数；
颗粒修正模块805，用于根据所述线痕长度和所述线痕宽度计算颗粒大小修正值；
提质控制模块806，用于根据所述循环次数和所述颗粒大小修正值对所述硅片进行表面处理，以完成硅片切割。
本发明实施例中，进行了模块化的设计，在对于图像采集后，进行线痕的分析，进而结合分析结果实时进行循坏和颗粒的修整，提升质量，实现整个过程的控制。
其中，所述图像采集模块801，具体包括：
表面图像采集模块，用于按照固定周期对所述硅片的表面进行图像采集，得到若干张表面图像；
梯度运算模块，用于对每张所述表面图像计算颜色梯度变化；
梯度排序模块，用于根据颜色梯度变化大小对所有所述表面图像的颜色梯度变化进行排序，并计算位于前列的若干个颜色梯度变化的平均值作为所述表面光滑度；
灰度图提取模块，用于对最新采集到的表面图像进行灰度化处理，得到灰度图；其中，所述灰度图的尺寸与所述硅片的尺寸相同；
灰度值提取模块，用于根据所述灰度图，获得每个所述实时测量点的灰度值。
其中，所述图像线痕获取模块802，具体包括：
基准设置模块，用于设置表面光滑度基值；
约束判断模块，用于根据所述表面光滑度基值，判断所述表面光滑度是否满足预设的表面光滑度约束条件；
所述表面光滑度约束条件为：
D>L 0
其中，D为所述表面光滑度，L 0为所述表面光滑度基值；
命令触发模块，用于当满足所述表面光滑度约束条件时，触发线痕采集命令；
第一线痕采集模块，用于响应于所述线痕采集命令，根据所述实时测量点的灰度值，利用第一计算公式计算所有的实时测量点的线痕深度；
第二线痕采集模块，用于从所有的实时测量点的线痕深度中提取最大值作为所述最大线痕深度；
所述第一计算公式为：
S=K(H i -H 0)
其中，S i 为第i个实时测量点的线痕深度，K为预设色差转换系数，H i 为第i个实时测量点的灰度值，H 0为基础灰度值。
其中，所述线痕监测模块803，具体包括：
测点分析模块，用于在触发所述线痕采集命令的N秒以后，提取所述实时测量点的灰度值不为0的全部实时测量点；
第一线痕分析模块，用于根据灰度值不为0的实时测量点的横纵坐标值，并利用第二计算公式计算所述线痕长度；
第二线痕分析模块，用于根据灰度值不为0的实时测量点的横纵坐标值和所述线痕长度，结合垂直于所述线痕长度所在方向对应的斜率，利用第三计算公式计算所述线痕宽度；
所述第二计算公式为：
Figure 552979DEST_PATH_IMAGE008
其中，L为所述线痕长度，x j 为第j个实时测量点的横坐标， x k 为第k个实时测量点的横坐标，第j个实时测量点和第k个实时测量点为基础灰度值不为0的任意两个实时测量点，y j 为第j个实时测量点的纵坐标，y k 为第k个实时测量点的纵坐标；
所述第三计算公式为：
Figure 482889DEST_PATH_IMAGE009
其中，W为所述线痕宽度，x L1和x L2为同一条垂直于所述线痕长度所在方向的直线上基础灰度值不为0的任意两个实时测量点，K L 为垂直于所述线痕长度所在方向对应的斜率。
所述循环提取模块804，具体包括：
系数设置模块，用于设置第一循环系数和第二循环系数；
循环运算模块，用于根据所述最大线痕深度和所述线痕宽度，利用第四计算公式计算所述循环次数；
所述第四计算公式为：
C=Q(N 1 L 2+N 2max(W, Smax))
其中，C为所述循环次数，N 1为第一循环系数，N 2为第二循环系数，Q为取整函数，Smax为所述最大线痕深度，W为所述线痕宽度，L为所述线痕长度。
其中，所述颗粒修正模块805，具体包括：
基准设置模块，用于设置当前的宽度基准；
颗粒修正模块，用于根据所述线痕宽度和所述宽度基准，利用第五计算公式计算所述颗粒大小修正值；
所述第五计算公式为：
D=(W-W 0)/W 0
其中，D为所述颗粒大小修正值，W 0为所述宽度基准。
根据本发明实施例第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如本发明实施例第一方面中任一项所述的方法。
根据本发明实施例第四方面，提供一种电子设备。图9是本发明一个实施例中一种电子设备的结构图。图9所示的电子设备为通用切割原料处理装置。参照图9，该电子设备901包括相互耦合的一个或多个(图中仅示出一个)处理器902、存储器903以及无线模块904。其中，该存储器903中存储有可以执行前述实施例中内容的程序，而处理器902可以执行该存储器903中存储的程序。
其中，处理器902可以包括一个或者多个处理核。处理器902利用各种接口和线路连接整个电子设备901内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器903内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器903内的数据，执行电子设备901的各种功能和处理数据。可选地，处理器902可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(ProgrammableLogic Array，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器902可集成中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和目标应用程序等；GPU用于负责显示内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器902中，单独通过一块通信芯片进行实现。
存储器903可以包括随机存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储器(Read-Only Memory)。存储器903可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器903可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于实现至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现下述各个方法实施例的指令等。存储数据区还可以存储电子设备901在使用中所创建的数据(比如前述的文本文档)等。
所述无线模块904用于接收以及发送电磁波，实现电磁波与电信号的相互转换，从而与通讯网络或者其他设备进行通讯，例如基于移动通信协议与基站进行通讯。所述无线模块904可包括各种现有的用于执行这些功能的电路元件，例如，天线、射频收发器、数字信号处理器、加密/解密芯片、用户身份模块(SIM)卡、存储器等等。所述无线模块904可与各种网络如互联网、企业内部网、无线网络进行通讯或者通过无线网络与其他电子设备进行通讯。上述的无线网络可包括蜂窝式电话网、无线局域网或者城域网。上述的无线网络可以使用各种通信标准、协议及技术，包括但并不限于WLAN协议以及蓝牙协议，甚至可包括那些当前仍未被开发出来的协议。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本发明方案中，先对切割断线原料来料进行表面处理，大颗粒不夹带线痕线孔部分直接分离，进行循环料清洗，并结合飘选法将硅片分选，提升硅片的清洗使用率，降低成本，保障原料品质。
本发明方案中，真正结合了实时采集数据进行在线运算修正，精细化硅片分选过程，提升原料品质。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种硅片切割原料处理方法，其特征在于，该方法包括：
对硅片的表面进行图像采集，并根据采集到的表面图像，获得所述硅片的表面光滑度和所述硅片上设定的实时测量点的灰度值；
根据所述表面光滑度和所述实时测量点的灰度值，计算最大线痕深度；
根据所述实时测量点的横纵坐标，计算线痕长度和线痕宽度；
根据所述最大线痕深度和所述线痕宽度计算循环次数；
根据所述线痕长度和所述线痕宽度计算颗粒大小修正值；
根据所述循环次数和所述颗粒大小修正值对所述硅片进行表面处理，以完成硅片切割。
2.如权利要求1所述的硅片切割原料处理方法，其特征在于，所述对硅片的表面进行图像采集，并根据采集到的表面图像，获得所述硅片的表面光滑度和所述硅片上设定的实时测量点的灰度值，具体包括：
按照固定周期对所述硅片的表面进行图像采集，得到若干张表面图像；
对每张所述表面图像计算颜色梯度变化；
根据颜色梯度变化大小对所有所述表面图像的颜色梯度变化进行排序，并计算位于前列的若干个颜色梯度变化的平均值作为所述表面光滑度；
对最新采集到的表面图像进行灰度化处理，得到灰度图；其中，所述灰度图的尺寸与所述硅片的尺寸相同；
根据所述灰度图，获得每个所述实时测量点的灰度值。
3.如权利要求1所述的硅片切割原料处理方法，其特征在于，所述根据所述表面光滑度和所述实时测量点的灰度值，计算最大线痕深度，具体包括：
设置表面光滑度基值；
根据所述表面光滑度基值，判断所述表面光滑度是否满足预设的表面光滑度约束条件；
所述表面光滑度约束条件为：
D>L 0
其中，D为所述表面光滑度，L 0为所述表面光滑度基值；
当满足所述表面光滑度约束条件时，触发线痕采集命令；
响应于所述线痕采集命令，根据所述实时测量点的灰度值，利用第一计算公式计算对应实时测量点的线痕深度；
从所有的实时测量点的线痕深度中提取最大值作为所述最大线痕深度；
所述第一计算公式为：
S i =K(H i -H 0)
其中，S i 为第i个实时测量点的线痕深度，K为预设的色差转换系数，H i 为第i个实时测量点的灰度值，H 0为预设的基础灰度值。
4.如权利要求3所述的硅片切割原料处理方法，其特征在于，所述根据所述实时测量点的横纵坐标，计算线痕长度和线痕宽度，具体包括：
在触发所述线痕采集命令的N秒以后，提取灰度值不为0的实时测量点，其中，N秒具体为预设的时间长度，单位为秒，N为大于0的正整数；
根据灰度值不为0的实时测量点的横纵坐标，利用第二计算公式计算所述线痕长度；
所述第二计算公式为：
Figure 908428DEST_PATH_IMAGE001
其中，L为所述线痕长度，x j 为第j个实时测量点的横坐标， x k 为第k个实时测量点的横坐标，第j个实时测量点和第k个实时测量点为灰度值不为0的任意两个实时测量点，y j 为第j个实时测量点的纵坐标，y k 为第k个实时测量点的纵坐标；
根据灰度值不为0的实时测量点的横纵坐标和所述线痕长度，利用第三计算公式计算所述线痕宽度；
所述第三计算公式为：
Figure 253959DEST_PATH_IMAGE002
其中，W为所述线痕宽度，x L1和x L2为垂直于所述线痕长度所在方向的同一条直线上灰度值不为0的任意两个实时测量点，K L 为垂直于所述线痕长度所在方向的直线对应的斜率。
5.如权利要求1所述的硅片切割原料处理方法，其特征在于，所述根据所述最大线痕深度和所述线痕宽度计算循环次数，具体包括：
设置第一循环系数和第二循环系数；
根据所述最大线痕深度和所述线痕宽度，利用第四计算公式计算所述循环次数；
所述第四计算公式为：
C=Q(N 1 L 2+N 2max(W, Smax))
其中，C为所述循环次数，N 1为第一循环系数，N 2为第二循环系数，Q为取整函数，Smax为所述最大线痕深度，W为所述线痕宽度，L为所述线痕长度。
6.如权利要求1所述的硅片切割原料处理方法，其特征在于，所述根据所述线痕长度和所述线痕宽度计算颗粒大小修正值，具体包括：
设置当前的宽度基准；
根据所述线痕宽度和所述宽度基准，利用第五计算公式计算所述颗粒大小修正值；
所述第五计算公式为：
D=(W-W 0)/W 0
其中，D为所述颗粒大小修正值，W 0为所述宽度基准，W为所述线痕宽度。
7.如权利要求1所述的硅片切割原料处理方法，其特征在于，所述根据所述循环次数和所述颗粒大小修正值对所述硅片进行表面处理，以完成硅片切割，具体包括：
对所述硅片的切割断线，按照所述循环次数进行表面循环清洗处理，以清洗切割断线的线痕线部分的硅泥部分；
对所述颗粒大小修正值和颗粒大小基准初值加和，得到硅片的颗粒尺寸；
采用物理破碎方法对清洗后的硅片的线痕线孔部分进行破碎，得到颗粒规格小于所述颗粒尺寸的细粉；
采用飘选法对破碎得到的细粉进行悬浮分选；
把分选好的细粉进行清洗后投炉使用，以完成硅片切割。
8.一种硅片切割原料处理系统，其特征在于，该系统包括：
图像采集模块，用于对硅片的表面进行图像采集，并根据采集到的表面图像，获得所述硅片的表面光滑度和所述硅片上设定的实时测量点的灰度值；
图像线痕获取模块，用于根据所述表面光滑度和所述实时测量点的灰度值，计算最大线痕深度；
线痕监测模块，用于根据所述实时测量点的横纵坐标，计算线痕长度和线痕宽度；
循环提取模块，用于根据所述最大线痕深度和所述线痕宽度计算循环次数；
颗粒修正模块，用于根据所述线痕长度和所述线痕宽度计算颗粒大小修正值；
提质控制模块，用于根据所述循环次数和所述颗粒大小修正值对所述硅片进行表面处理，以完成硅片切割。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
10.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如权利要求1-6任一项所述的方法。
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