[发明专利]一种基于图像处理的硅块杂质检测方法

权利要求书

1.一种基于图像处理的硅块杂质检测方法，其特征在于，它包括以下步骤：

步骤1）图像采集：使用光源对硅块进行照射，并采集穿透过的光线，获得硅块内部图像；

步骤2）查找灰斑：对采集的图像进行处理，找到灰斑；

步骤3）鉴别灰斑：对找到的灰斑进行鉴别，剔除不是杂质原因形成的灰斑；

由步骤1）、步骤2）、步骤3）最终获得硅块内部图像中杂质点的数量、坐标和大小信息；

步骤4）结果处理：进一步统计得出杂质密度，杂质点分布，杂质点总面积，确定该硅块的处理方式；

在步骤2）中，具体包括以下子步骤：

步骤（1）进行图像预处理：提取图像中的有效部分，去除图像周边的阴影、空白这类无效部分，提取出只包含硅块区域的图像；

步骤（2）进行图像分割：在步骤（1）的基础上，首先从一侧至另一侧提取图像每列的灰度值数据，然后将获得的每一列以N个像素点进行分割，得到多个长度为N个像素点的子列数据；

步骤（3）进行灰点的查找；具体的，在步骤（3）中，针对步骤（2）得到的子列，获得其各个像素点的灰度值，计算这N个像素点灰度值的中位数，根据中位数确定该子列的灰度值阈值，然后将每个像素点的灰度值与灰度值阈值进行对比，记录所有低于阈值的像素点，所获得的像素点即为灰点；

步骤（4）获取整张图片所有的灰点，并获取灰斑；具体的，在获取到整张图片所有灰点后，首先以列为单位，将同一列上所有相邻的灰点连接，连接后得到的灰点集合即为灰线，然后从一侧至另一侧遍历所有的灰线，将左右有接触部分的灰线连接，获取到的集合即为灰斑；

在步骤3）中，在剔除不是杂质原因形成的灰斑时，具体包括以下子步骤：

S1）进行大小鉴别：根据灰斑的面积，长度和宽度对单个灰斑进行鉴别；首先，统计灰斑内所有点的个数，作为灰斑的面积；然后分别获取灰斑最左，最右和最上，最下的四个点坐标，分别将水平距离和垂直距离作为该灰斑的宽度和长度；对于任一灰斑， 若其面积，宽度或长度的值不在设定的对应区间内，就将该灰斑剔除；

S2）进行形状鉴别：根据灰斑的长宽比和倾斜度过滤掉不合条件的灰斑；

首先，由步骤S1）得到的灰斑长度和宽度计算长宽比，若长度/宽度小于指定值，就将对应灰斑剔除；

然后，获取到灰斑每一列中点位置的坐标，设这些点通过线性拟合得到的一次函数为y=ax+b，其中x和y分别是横坐标和纵坐标；将所有中点横坐标集合记为Xi，对应的纵坐标集合记为Yi，中点的个数记为n，使用公式：

a = [n∑(Xi * Yi) - (∑Xi * ∑Yi)] / (n∑Xi^2 - ∑Xi * ∑Xi)；

b = (∑Yi)/n - a(∑Xi)/n；

得到a，b；a的绝对值越大，说明灰斑整体上在左右方向越不对称，剔除a的绝对值大于指定值的灰斑；

S3）进行灰度鉴别：根据灰斑的平均灰度值和中心灰度值过滤掉不合条件的灰斑；

首先，计算灰斑内所有像素点的横坐标和纵坐标的均值，将获得的均值四舍五入取整后得到的坐标点作为该灰斑的中心；从灰斑中心向上下左右四个方向各扩散若干个像素点长度，得到一个像素区域；计算出这个像素区域中灰斑外所有点的灰度均值，由该均值确定平均灰度阈值g0和最小灰度阈值g1；

然后, 计算灰斑内所有点的灰度均值，若灰度均值大于g0，则将该灰斑剔除；

最后，由灰斑的中心向外扩散一圈，获取到一个3*3像素大小的区域，统计该区域内灰度值小于g1的点，若这种点的个数少于指定数量，则将该灰斑剔除。

2.根据权利要求1所述的基于图像处理的硅块杂质检测方法，其特征在于，在步骤1）中，使用红外光源对硅块进行照射，光源对面的图像采集设备采集到穿透过的光线并生成灰度图上传到连接的图像处理设备，以获得硅块内部图像。