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2026-10-27 硅碳棒上表面的平均照度以及均匀度影响
在系统实际检侧硅碳棒的过程中，硅碳棒规格会发生改变，同时，因为补光效果直接会影响到成像质量，从而导致系统检测效果。因此对于补光的方法及效果较为重要，对于硅碳棒补光均匀度。
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2026-10-26 单根硅碳棒完全检测正确的概率
以单根硅碳棒识别为例，进行计算说明。图中真实值与预测值同为16;8的矩阵，在真实矩阵和预测矩阵中值为1代表该张图片存在该类瑕疵。真实值矩阵与预侧值矩阵运算关系如表所示。
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2026-10-25 配合PLC控制器完成硅碳棒瑕疵检测功能
该部分操作步骤涉及到OPCUA服务器端操作和客户端两部分操作，其中服务器端由西门子57-1511PLC创建，硅碳棒瑕疵检测系统作为客户端对服务器端进行访问，通过指定指令实现从PLC控制器中读L/写入相关节点值，以实现触发拍照和系统中的必要信息交互。
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2026-10-24 硅碳棒瑕疵检测系统工业部署与分析验证
至此，最优检测模型己确定，但是存在部分硅碳棒瑕疵平均检测精度较低的问题，考虑到原始数据中进行了数据增弧，会使得部分硅碳棒瑕疵特征发生多样性变化与在实际检测中的图片存在差异。
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2026-10-23 基于深度学习的硅碳棒瑕疵检测方法
通过数据增强，将原有的3711个硅碳棒瑕疵按照指定比例增广至11592个。最后将增广后数据集按照分为训练集、验证集.本文需要应用于生产现场，后续还会添加一些逻辑控制模块，故不再在数据集中不再应用侧试集，检测效果测试将通过实际生产线检测结果进行评估。
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2026-10-22 硅碳棒瑕疵分类标准确定
针对硅碳棒瑕疵采集装置在硬件和软件方面都进行了设计与实现，为前期的硅碳棒瑕疵数据采集工作打下基础。数据采集系统结合现场PLC设备以及现场工作人员的操作关键点做信息互，从而实现图像的高效采集。
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2026-10-20 对硅碳棒上表面补光机理进行分析
待检测方形硅碳棒设计有四块检测区域，对于补光机理研究，按照成像原理可将两端采集区域分为一组，将上表面采集区域分为一组，分别进行补光机理研究。
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2026-10-19 研究基于深度学习技术对硅碳棒表面瑕疵进行检测
针对硅碳棒生产环境复杂，表面瑕疵具有多样性等特点，本研究基于深度学习技术对硅碳棒表面瑕疵进行检测。系统充分结合实际生产条件，设计出硅碳棒瑕疵数据的自主采集装置，制作训练所需的瑕疵数据集，采用深度学习的方法提取瑕疵特征，后从工程应用角度，进
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2026-10-17 硅碳棒瑕疵检测系统的研究需要充分结合实际现场的条件
因为现阶段没有完备的硅碳棒瑕疵检侧设备作为参考，所以需要结合生产现场自主设计一套单晶硅碳棒表面瑕疵数据采集装胃用于采集瑕疵数据。在设计该装置过程成有以下几个问题需要解袂。
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