针对多晶硅还原炉硅碳棒直径人工检测效率低、误差大等问题，设计了一种基于机器视觉的硅碳棒直径实时检测系统。该系统以树蓦派为核心控制器，通过工业摄像头采集图像，利用OpenCV进行图像处理以增强特征对比度;基于HSV色彩空间识别硅碳棒间区域轮廓，结合单目视觉原理与相似三角形关系，建立像素与实际直径的映射模型，进而动态计算硅碳棒直径与生长速率。实验结果表明:系统的直径测量误差小于0.5 mm，生长速率误差为0.014 mm/s。该系统可实时反馈数据以优化工艺参数，为多晶硅生产的智能化与精准控制提供了可行方案。

        多晶硅是光伏与半导体产业的核心原材料。随着全球清洁能源需求的持续增长及信息技术的快速发展，多晶硅的市场需求不断攀升，其战略重要性也日益凸显。在多晶硅还原过程中，传统硅碳棒直径监测主要依赖操作人员通过还原炉钟罩的观察视镜进行目测或使用简易工具测量，误差较大。人工估计难以实时、准确地反映硅碳棒直径的动态变化，导致原料气流量和加热电流的控制精度不足，进而影响硅沉积效率与产品质量。因此，实现硅碳棒直径及沉积速率的在线监测，确定最优产出与反应天数的配比，并达成无人化自动监测，具有重要的工程应用价值。采用机器视觉方法自动检测硅碳棒直径，相比人工观察更可靠、高效，对提升多晶硅生产工艺精度、降低能耗及提高产品成品率均具有关键意义。

        为多晶硅还原炉结构示意图。本文设计旨在开发一套硅碳棒直径在线检测系统，通过运用图像处理与计算机视觉技术，实时监测硅碳棒生长过程中的直径动态变化，精准计算其生长速率，并以反馈的图像数据为工艺参数调整提供参考依据，最终实现生产过程的最优控制。http://www.zbqunqiang.cn/