CN117552085A - 单晶硅放肩调整方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

单晶硅放肩调整方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明的实施例提供了一种单晶硅放肩调整方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取单晶硅的棱线宽度数据，将棱线宽度数据输入至训练好的ARIMA模型，确定训练好的ARIMA模型输出的棱线数据的预测结果曲线，基于最小二乘法将预测结果曲线拟合为拟合函数，基于拟合函数，确定单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势，基于单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势对单晶硅的处理工艺进行干预。可以保障在调整准确性的前提下提前获得了角度放肩趋势，从而提前介入干预手段，避免了调节角度放肩手段滞后带来的拉速调整不及时，造成断线、位错增多等问题。

Description

单晶硅放肩调整方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及晶体放肩领域，具体而言，涉及一种单晶硅放肩调整方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
单晶硅生长的放肩工艺最初使用手动放肩，随后使用斜率表格放肩，目前行业内开始使用角度放肩。
斜率表格放肩实现了有限的自动化，运行过程中从工艺参数的初始值执行，能在设定范围内有限的干预，但不具备肩型纠偏的功能，即同一套工艺参数产出晶棒的肩型可能与设计的肩型不一致。
角度放肩方式通过直径变化差别、设定直径与实际直径差值等调节拉速等实现晶棒角度放肩过程调整，但是由于实际直径的变化趋势获得滞后于生产控制需要，导致根据其变化进行的拉速调整不及时，拉速变化波动大，且与实际需要不一致，从而不利于肩型控制，严重的则会加剧实际肩型和设定肩型偏差，增加发生位错风险。
发明内容
本发明的目的在于提供一种单晶硅放肩调整方法、装置、电子设备及存储介质，能够提前对晶体放肩进行干预，避免突然的波峰或者波谷，避免晶体硅断线风险。
为了实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：
第一方面，本申请实施例提供了单晶硅放肩调整方法，所述方法包括：
获取单晶硅的棱线宽度数据，其中，所述棱线宽度数据包括不同时刻对应的棱线宽度数据；
将所述棱线宽度数据输入至训练好的ARIMA模型，确定训练好的所述ARIMA模型输出的棱线数据的预测结果曲线，其中，所述预测结果曲线包括各预测棱线宽度数据；
基于最小二乘法将所述预测结果曲线拟合为拟合函数；
基于所述拟合函数，确定所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势；
基于所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势对单晶硅的处理工艺进行干预。
在可选的实施方式中，所述基于所述拟合函数，确定所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势的步骤，包括：
确定所述拟合函数的一阶导数；
在所述拟合函数的一阶导数小于零时，确定所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势为减小趋势；
在所述拟合函数的一阶导数大于零时，确定所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势为增大趋势。
在可选的实施方式中，所述单晶硅处于单晶炉中，单晶炉与加热器连接，所述加热器对所述单晶炉的温度进行调整，所述基于所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势对单晶硅的处理工艺进行干预的步骤，包括：
在所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势为减小趋势时，确定所述单晶硅的预测棱线宽度数据的第一趋势值；
确定所述第一趋势值对应的功率系数；
确定所述单晶硅的生产需求；
确定所述单晶硅的生产需求对应的预设功率降幅；
计算所述功率系数与所述预设功率降幅的乘积；
按照所述乘积降低所述加热器的加热功率。
在可选的实施方式中，所述单晶硅悬挂在转轴上，所述转轴与伺服电机连接，所述伺服电机控制所述转轴的升降；所述基于所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势对单晶硅的处理工艺进行干预的步骤，包括：
在所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势为增大趋势时，确定所述单晶硅的预测棱线宽度数据的第二趋势值；
确定所述第二趋势值对应的速度调整值；
按照所述速度调整值对所述伺服电机的转速进行调整。
在可选的实施方式中，所述获取单晶硅的棱线宽度数据的步骤，包括：
在放肩过程中，确定不同时刻下，所述单晶硅的任意棱线与所述单晶硅的底面的第一交点和第二交点；
针对每个时刻，基于欧式距离计算该时刻对应的第一交点与第二交点的距离作为该时刻下单晶硅的棱线宽度；
将所有时刻下对应的棱线宽度，作为单晶硅的棱线宽度数据。
在可选的实施方式中，所述方法还包括：
对ARIMA模型进行训练，得到训练好的所述ARIMA模型。
在可选的实施方式中，所述对ARIMA模型进行训练，得到训练好的所述ARIMA模型的步骤，包括：
获取待训练的棱线宽度数据，其中，所述待训练的棱线宽度数据包括历史时间的N个时间点的棱线宽度；
对所述待训练的棱线宽度数据进行平稳性分析；
在所述待训练的棱线宽度数据不平稳时，对所述待训练的棱线宽度数据进行差分处理；
基于差分处理后的待训练的棱线宽度数据对ARIMA模型进行训练，得到训练好的ARIMA模型。
第二方面，本申请实施例提供了一种单晶硅放肩调整装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取单晶硅的棱线宽度数据，其中，所述棱线宽度数据包括不同时刻对应的棱线宽度数据；
确定模块，用于将所述棱线宽度数据输入至训练好的ARIMA模型，确定训练好的所述ARIMA模型输出的棱线数据的预测结果曲线，其中，所述预测结果曲线包括各预测棱线宽度数据；
拟合模块，用于基于最小二乘法将所述预测结果曲线拟合为拟合函数；
所述确定模块，还用于基于所述拟合函数，确定所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势；
调剂模块，用于基于所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势对单晶硅的处理工艺进行干预。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述单晶硅放肩调整方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述单晶硅放肩调整方法的步骤。
本申请具有以下有益效果：
本申请通过获取单晶硅的棱线宽度数据，将棱线宽度数据输入至训练好的ARIMA模型，确定训练好的ARIMA模型输出的棱线数据的预测结果曲线，基于最小二乘法将预测结果曲线拟合为拟合函数，基于拟合函数，确定单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势，基于单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势对单晶硅的处理工艺进行干预。通过ARIMA模型预测棱线变化趋势，生成预测结果曲线，可以更为准确的预测晶体硅棱线的未来生长变化趋势，通过预测结果获得预测结果变化趋势的拟合函数对生长速度变化趋势进行量化，并根据拟合函数，选择不同的干预手段对单晶硅的处理工艺进行干预，可以保障在调整准确性的前提下提前获得了角度放肩趋势，从而提前介入干预手段，避免了调节角度放肩手段滞后带来的拉速调整不及时，造成断线、位错增多等问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，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相关的附图。
图1为本发明实施例提供的电子设备的方框示意图；
图2为本发明实施例提供的一种单晶硅放肩调整方法的流程示意图之一；
图3为本发明实施例提供的一种单晶硅放肩调整方法的流程示意图之二；
图4为本发明实施例提供的一种单晶硅放肩调整方法的流程示意图之三；
图5为本发明实施例提供的一种单晶硅放肩调整方法的流程示意图之四；
图6为本发明实施例提供的一种单晶硅放肩调整方法的流程示意图之五；
图7为本发明实施例提供的一种单晶硅放肩调整方法的流程示意图之六；
图8为本发明实施例提供的一种单晶硅放肩调整方法的流程示意图之七；
图9为待训练的棱线宽度数据示意图；
图10为对待训练的棱线宽度数据进行一阶差分后的待训练的棱线宽度数据的示意图；
图11为本发明实施例提供的一种单晶硅放肩调整装置的结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本发明的描述中，需要说明的是，若出现术语“上”、“下”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，若出现术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
有鉴于对上述问题的发现，本实施例提供了一种单晶硅放肩调整方法、装置、电子设备及存储介质，能够通过获取单晶硅的棱线宽度数据，将棱线宽度数据输入至训练好的ARIMA模型，确定训练好的ARIMA模型输出的棱线数据的预测结果曲线，基于最小二乘法将预测结果曲线拟合为拟合函数，基于拟合函数，确定单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势，基于单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势对单晶硅的处理工艺进行干预。可以保障在调整准确性的前提下提前获得了角度放肩趋势，从而提前介入干预手段，避免了调节角度放肩手段滞后带来的拉速调整不及时，造成断线、位错增多等问题，下面对本实施例提供的方案进行详细阐述。
本实施例提供一种可以对单晶硅放肩进行调整的电子设备。在一种可能的实现方式中，所述电子设备可以为用户终端，例如，电子设备可以是，但不限于，服务器、智能手机、个人电脑(PersonalComputer，PC)、平板电脑、个人数字助理(Personal DigitalAssistant，PDA)、移动上网设备(Mobile Internet Device，MID)以及图像采集装置等。
请参照图1，图1是本申请实施例提供的电子设备100的结构示意图。所述电子设备100还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
所述电子设备100包括单晶硅放肩调整装置110、存储器120及处理器130。
所述存储器120及处理器130各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述单晶硅放肩调整装置110包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器120中或固化在所述电子设备100的操作系统(operating system，OS)中的软件功能模块。所述处理器130用于执行所述存储器120中存储的可执行模块，例如所述单晶硅放肩调整装置110所包括的软件功能模块及计算机程序等。
其中，所述存储器120可以是，但不限于，随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable ProgrammableRead-Only Memory，EEPROM)等。其中，存储器120用于存储程序，所述处理器130在接收到执行指令后，执行所述程序。
请参照图2，图2为应用于图1的电子设备100的一种单晶硅放肩调整方法的流程图，以下将方法包括各个步骤进行详细阐述。
S201：获取单晶硅的棱线宽度数据。
其中，棱线宽度数据包括不同时刻对应的棱线宽度数据。
S202：将棱线宽度数据输入至训练好的ARIMA模型，确定训练好的ARIMA模型输出的棱线数据的预测结果曲线。
其中，预测结果曲线包括各预测棱线宽度数据。
S203：基于最小二乘法将预测结果曲线拟合为拟合函数。
S204：基于拟合函数，确定单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势。
S205：基于单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势对单晶硅的处理工艺进行干预。
示例性的，在单晶硅放肩过程中，随着放肩进行，单晶硅的底面会越来越大，逐渐成为一个类似于圆锥型，单晶硅有四条棱线，每条棱线由两条子棱线构成，即每条棱线与单晶硅的底面构成两个交点。如图3所示，为单晶硅的横截面示意图。图中线段a、线段b、线段c以及线段d为单晶硅的各棱线的宽度示意图。
棱线宽度数据可以为单晶硅的四条棱线在放肩过程中的不同时刻下与单晶硅的底面的交点计算出的四条棱线的宽度数据。棱线宽度数据还可以为单晶硅的四条棱线中的任意一条棱线在放肩过程中不同时刻下与单晶硅的底面的交点计算出的该条棱线的宽度数据。
训练好的ARIMA 模型的输入为待预测棱线宽度数据，训练好的ARIMA模型的输出为预测棱线宽度数据。将获取的单晶硅的棱线宽度数据输入至训练好的ARIMA模型，得到预测棱线宽度数据，由预测棱线宽度数据得到预测结果曲线。
基于最小二乘法将预测结果曲线拟合，得到拟合函数，可以基于拟合函数确定单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势。基于预测棱线宽度数据的趋势提前对单晶硅的处理工艺进行干预。
示例性的，在预测棱线宽度数据的趋势为棱线宽度有减小趋势或者棱线宽度有增大趋势时，可以提前采取干预手段。例如通过调整加热器的功率或者调整拉速等方式进行干预，从而提高调节角度放肩过程的及时性，使得单晶硅的肩型相对匀称，更加贴近于设定肩型。
针对确定单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势的实现方式有多种，在一种实现方式中，如图4所示，包括以下步骤：
S204-1：确定拟合函数的一阶导数。
S204-2：在拟合函数的一阶导数小于零时，确定单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势为减小趋势。
S204-3：在拟合函数的一阶导数大于零时，确定单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势为增大趋势。
计算拟合函数的一阶导数，基于一阶导数的正负性，可以确定出单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势。
在拟合函数的一阶导数小于零时，代表棱线宽度有减小趋势。在拟合函数的一阶导数大于零时，代表棱线宽度有增大趋势。在拟合函数的一阶导数等于零时，无需对单晶硅的处理工艺进行提前干预。
基于单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势对单晶硅的处理工艺进行干预的实现方式有多种，在一种实现方式中，如图5所示，包括以下步骤：
S205-1：在单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势为减小趋势时，确定单晶硅的预测棱线宽度数据的第一趋势值。
S205-2：确定第一趋势值对应的功率系数。
S205-3：确定单晶硅的生产需求。
S205-4：确定单晶硅的生产需求对应的预设功率降幅。
S205-5：计算功率系数与预设功率降幅的乘积。
S205-6：按照乘积降低加热器的加热功率。
由于单晶硅生长速度与温度相关，在单晶硅生成过程中通过控制加热器的功率从而控制加热温度，当加热功率小于散热功率时单晶炉内温度降低，单晶硅由液态转变为固相变时会释放结晶潜热，如果单晶炉降温不足，就无法及时带走结晶潜热，使固液界面硅原子振动频率增加，从而使位错密度增加影响单晶生长。因此，在单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势为减小趋势时，需要对单晶炉进行降温。
确定单晶硅的预测棱线宽度数据的第一趋势值的实现方式有多种，在一种实现方式中：
可以通过确定单晶硅的棱线宽度数据的第一均值，确定预测棱线宽度数据的第二均值，计算第一均值与第二均值的第一差值，作为单晶硅的预测棱线宽度数据的第一趋势值。
确定第一趋势值对应的功率系数。可以设置不同趋势值范围对应不同的功率系数。确定第一趋势值所属的目标趋势值范围。确定目标趋势值范围对应的功率系数。即不同趋势值对应不同的功率系数。
功率系数的范围可以设置为（1,2），本申请实施例对此不做具体限制。
对单晶炉进行降温处理的方式可以为：基于第一趋势值对应的功率系数，确定单晶硅的生产需求对应的预设功率降幅，基于生产需求对应的预设功率降幅，计算预设功率降幅与功率系数的乘积，将乘积确定为总功率降幅，按照总功率降幅将加热器的功率降低。
通过预设功率降幅定量化调整功率降低幅度，可避免人工干预误判，并且可以通过调整功率系数修正误差，提高放肩精度。
在单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势为减小趋势时，除了可以降低单晶炉的炉内温度以外，还可以通过调整单晶硅的拉速，以消除棱线宽度减小的趋势，使得棱线宽度的趋势趋于正常。
示例性的，单晶硅悬挂在转轴上，转轴与伺服电机连接，伺服电机控制转轴的升降。通过降低伺服电机的转速来消除棱线宽度减小的趋势。
经过研究发现，在预测棱线宽度的趋势为减小趋势时，降低加热器的功率使得放肩效果更佳。
单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势对单晶硅的处理工艺进行干预的另一种实现方式中，如图6所示，包括以下步骤：
S205-7：在单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势为增大趋势时，确定单晶硅的预测棱线宽度数据的第二趋势值。
S205-8：确定第二趋势值对应的速度调整值。
S205-9：按照速度调整值对伺服电机的转速进行调整。
由于外部施加的晶体提升速度即为晶体纵向生长速度，晶体总的生长速度和硅原子相变的能量有关，在温度一定时单位时间内形成的单晶硅体积一定，当增加纵向的生长速度后则径向生长速度减少，因此，棱线有增大趋势，通过增加晶体提升速度可更为有效的调整晶体生长过程。
确定单晶硅的预测棱线宽度数据的第二趋势值的实现方式与确定第一趋势值的方式类似，对此不再赘述。
确定第二趋势值对应的速度调整值。可以设置不同趋势值范围对应不同的速度调整值。确定第二趋势值所属的目标趋势值范围。确定目标趋势值范围对应的速度调整值。即不同趋势值对应不同的速度调整值。
本申请提供的单晶硅放肩调整方案，最终对加热器的加热功率和/或伺服电机的转速进行调整。
相比晶体直径整体上反馈晶体生长速度，晶体楞线的宽度可以更为直观快速的反映晶体径向生长速度和径向生长速度变化趋势，通过时间序列模型预测棱线变化趋势，生成预测结果曲线，则更为准确的预测晶体棱线的未来生长变化趋势，之后可以通过预测结果获得预测结果变化趋势的拟合函数，对生长速度变化趋势进行量化，并根据拟合函数，选择对加热功率调整、对伺服电机的转速即拉速调整等不同的干预手段，一则在保障调整准确性的前提下提前获得了角度放肩趋势，从而为提前进行拉速、功率等调整提供了可能，避免了调节角度放肩手段滞后带来的拉速调整不及时，拉速变化波动大，且与实际需要不一致，从而不利于肩型控制，严重的会加剧实际肩型和设定肩型偏差，增加发生位错风险等问题，大大提高了调节角度放肩过程的及时性；且通过预测结果获得预测结果变化趋势的拟合函数对生长速度变化趋势不同采用调整功率、调整拉速等不同的调节手段，避免仅调节拉速等调节效果不理想等问题，提高了调节手段的有效性，从而实现对角度放肩过程进行精准的干预，从而使放肩过程降温变化相对均匀，使得肩型能与后期温度匹配，肩型相对匀称，贴近设定肩型，避免突然的波峰或者波谷，减少位错风险。
针对获取单晶硅的棱线宽度数据的实现方式有多种，在一种实现方式中，如图7所示，包括以下步骤：
S201-1：在放肩过程中，确定不同时刻下，单晶硅的任意棱线与单晶硅的底面的第一交点和第二交点。
S201-2：针对每个时刻，基于欧式距离计算该时刻对应的第一交点与第二交点的距离作为该时刻下单晶硅的棱线宽度。
S201-3：将所有时刻下对应的棱线宽度，作为单晶硅的棱线宽度数据。
在单晶硅放肩过程中，随着放肩过程，单晶硅的底面会越来越大，逐渐成为一个类似于圆锥型，单晶硅有四条棱线，每条棱线由两条子棱线构成，即每条棱线与单晶硅的底面构成两个交点。
棱线宽度数据可以为单晶硅的四条棱线在放肩过程中的不同时刻下与单晶硅的底面的第一交点和第二交点计算出的四条棱线的宽度数据。棱线宽度数据还可以为单晶硅的四条棱线中的任意一条棱线在放肩过程中不同时刻下与单晶硅的底面的第一交点和第二交点计算出的该条棱线的宽度数据。
示例性的，在t1时刻下，第一交点的坐标为（Xa1,Ya1），第二交点的坐标为（Xb1,Yb1），该时刻下的棱线宽度为：。
对ARIMA模型进行训练，得到训练好的所述ARIMA模型的实现方式有多种，在一种实现方式中，如图8所示，包括以下步骤：
S301：获取待训练的棱线宽度数据。
其中，待训练的棱线宽度数据包括历史时间的N个时间点的棱线宽度。
S302：对待训练的棱线宽度数据进行平稳性分析。
S303：在待训练的棱线宽度数据不平稳时，对待训练的棱线宽度数据进行差分处理。
S304：基于差分处理后的待训练的棱线宽度数据对ARIMA模型进行训练，得到训练好的ARIMA模型。
在待训练的棱线宽度数据的时间序列不平稳时，则对待训练的棱线宽度数据进行差分处理，得到差分阶数。
如图9所示，为待训练的棱线宽度数据，如图10所示，对待训练的棱线宽度数据进行一阶差分后的待训练的棱线宽度数据。图10中，对待训练的棱线宽度数据进行一阶差分后，时间序列平稳，此时可以确定差分阶数为1。若对待训练的棱线宽度数据进行一阶差分后，时间序列依然不平稳，则待训练的棱线宽度数据进行二阶差分，并判断二阶差分后平稳性，在二阶差分后的待训练的棱线宽度数据的时间序列平稳时，则可以确定差分阶数为2。
在待训练的棱线宽度数据的时间序列平稳时，则差分阶数为0。
计算差分后的待训练的棱线宽度数据的自相关函数ACF和偏自相关函数PACE，根据差分阶数、自相关函数ACF和偏自相关函数PACE，训练ARIMA模型。
具体地，基于以下公式完成对ARIMA模型的训练：
；yt是棱线宽度数据，μ是常数项，γ是自相关系数，γi~γp表示当前值与过去p个时间点的自相关性，εt是误差项，θ是MA模型的参数，θ1~θq表示当前待训练的棱线宽度数据与过去q个时间点的误差的关系。在棱线宽度数据的时间序列平稳时，则yt是当前待训练的棱线宽度数据，在棱线宽度数据的时间序列不平稳时，则yt是进行差分后的棱线宽度数据。
请参照图11，本申请实施例还提供了一种应用于图1所述电子设备100的单晶硅放肩调整装置110，所述单晶硅放肩调整装置110包括：
获取模块111，用于获取单晶硅的棱线宽度数据，其中，所述棱线宽度数据包括不同时刻对应的棱线宽度数据；
确定模块112，用于将所述棱线宽度数据输入至训练好的ARIMA模型，确定训练好的所述ARIMA模型输出的棱线数据的预测结果曲线，其中，所述预测结果曲线包括各预测棱线宽度数据；
拟合模块113，用于基于最小二乘法将所述预测结果曲线拟合为拟合函数；
所述确定模块112，还用于基于所述拟合函数，确定所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势；
调剂模块114，用于基于所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势对单晶硅的处理工艺进行干预。
本申请还提供一种电子设备100，电子设备100包括处理器130以及存储器120。存储器120存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令被处理器130执行时，实现该单晶硅放肩调整方法。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器130执行时，实现该单晶硅放肩调整方法。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述，仅为本申请的各种实施方式，但本申请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申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种单晶硅放肩调整方法，其特征在于，所述方法包括：
获取单晶硅的棱线宽度数据，其中，所述棱线宽度数据包括不同时刻对应的棱线宽度数据；
将所述棱线宽度数据输入至训练好的ARIMA模型，确定训练好的所述ARIMA模型输出的棱线数据的预测结果曲线，其中，所述预测结果曲线包括各预测棱线宽度数据；
基于最小二乘法将所述预测结果曲线拟合为拟合函数；
基于所述拟合函数，确定所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势；
基于所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势对单晶硅的处理工艺进行干预。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述拟合函数，确定所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势的步骤，包括：
确定所述拟合函数的一阶导数；
在所述拟合函数的一阶导数小于零时，确定所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势为减小趋势；
在所述拟合函数的一阶导数大于零时，确定所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势为增大趋势。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述单晶硅处于单晶炉中，单晶炉与加热器连接，所述加热器对所述单晶炉的温度进行调整，所述基于所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势对单晶硅的处理工艺进行干预的步骤，包括：
在所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势为减小趋势时，确定所述单晶硅的预测棱线宽度数据的第一趋势值；
确定所述第一趋势值对应的功率系数；
确定所述单晶硅的生产需求；
确定所述单晶硅的生产需求对应的预设功率降幅；
计算所述功率系数与所述预设功率降幅的乘积；
按照所述乘积降低所述加热器的加热功率。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述单晶硅悬挂在转轴上，所述转轴与伺服电机连接，所述伺服电机控制所述转轴的升降；所述基于所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势对单晶硅的处理工艺进行干预的步骤，包括：
在所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势为增大趋势时，确定所述单晶硅的预测棱线宽度数据的第二趋势值；
确定所述第二趋势值对应的速度调整值；
按照所述速度调整值对所述伺服电机的转速进行调整。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取单晶硅的棱线宽度数据的步骤，包括：
在放肩过程中，确定不同时刻下，所述单晶硅的任意棱线与所述单晶硅的底面的第一交点和第二交点；
针对每个时刻，基于欧式距离计算该时刻对应的第一交点与第二交点的距离作为该时刻下单晶硅的棱线宽度；
将所有时刻下对应的棱线宽度，作为单晶硅的棱线宽度数据。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对ARIMA模型进行训练，得到训练好的所述ARIMA模型。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对ARIMA模型进行训练，得到训练好的所述ARIMA模型的步骤，包括：
获取待训练的棱线宽度数据，其中，所述待训练的棱线宽度数据包括历史时间的N个时间点的棱线宽度；
对所述待训练的棱线宽度数据进行平稳性分析；
在所述待训练的棱线宽度数据不平稳时，对所述待训练的棱线宽度数据进行差分处理；
基于差分处理后的待训练的棱线宽度数据对ARIMA模型进行训练，得到训练好的ARIMA模型。
8.一种单晶硅放肩调整装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取单晶硅的棱线宽度数据，其中，所述棱线宽度数据包括不同时刻对应的棱线宽度数据；
确定模块，用于将所述棱线宽度数据输入至训练好的ARIMA模型，确定训练好的所述ARIMA模型输出的棱线数据的预测结果曲线，其中，所述预测结果曲线包括各预测棱线宽度数据；
拟合模块，用于基于最小二乘法将所述预测结果曲线拟合为拟合函数；
所述确定模块，还用于基于所述拟合函数，确定所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势；
调剂模块，用于基于所述单晶硅的预测棱线宽度数据的趋势对单晶硅的处理工艺进行干预。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
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