硅碳棒的直径可直接由硅碳棒的四个特征点计算得到，三个被测物的直径由表4可看到误差在i%以内，满足工业生产的需求。本文提出了一种基于双目立体视觉测量、实时检测硅碳棒直径的非接触检测技术。基于Matlab平台完成了硅碳棒角点特征提取以及角点立体匹配等后续图像处理算法，避免人工观察误差大。实验结果表明，该技术可准确快速获取待检测硅碳棒的直径。适合于多晶硅还原炉内硅碳棒直径的检测。光伏企业生产的硅碳棒智能组合主要是针对不同高度的硅碳棒，在遵循搭配基本原则的基拙上，利用智能算法，给出搭配结果，以提高实际的生产效率。基于目前单凭经验组合硅碳棒的情况，根据实际生产情况，将硅碳棒剩余量最少作为目标函数，以搭配组合规则作为约束条件，建立了光伏硅碳棒智能组合的数学模型，使用MA下LAB语言给出了模型的解。最后将智能组合模型应用于实际硅碳棒数据中，与经验搭配组合相比，提出的智能模型不仅能够快速给出组合结果，而且剩余硅碳棒量最少，从而验证了模型求解的正确性及可行性目前，新能源领域最具意义的光伏产业中，晶体硅占到90%以上的市场「}7。在光伏硅碳棒生产的过程中，长短不一的硅碳棒需搭配组合满足一定的长度，以方便硅片切割机的使用，因此，硅碳棒的智能组合是十分重要的环节。在当前激烈的市场竟争环境下，光伏企业生产的硅碳棒仅凭人工经验的组合方式已经不能满足降低生产成本、增强企业综合竟争力的需要。应用智能组合智能技术，研究更有效、更科学和更便捷的硅碳棒智能组合方法是改变当前光伏企业生产硅碳棒组合过程单凭经验组合、手工操作落后等状况的重要途径和必然方法。

       硅碳棒智能组合问题主要解决在当日大批量的硅碳棒生产情况下，在遵循硅碳棒组合合理的条件，保证现场操作便捷、工作效率高、剩余硅碳棒量少等因素的基础上，确定光伏硅碳棒智能组合的问题。光伏硅碳棒组合的优劣直接影响到当日硅碳棒剩余量以及员工作业效率的高低，因此，硅碳棒智能组合问题的研究对于光伏企业的运营与管理有着很强的现实意义。

       光伏硅碳棒的智能组合问题是复杂的离散组合优化问题，组合优化是指在离散的、有限的数学结构上，寻找一个满足给定条件，并使其目标函数值达到最大或最小的解。硅碳棒的组合问题类似经典的装箱问题圈，要求把一定数量的物品放人容量相同的一些箱子中，使得每个箱子中的物品大小之和不超过箱子容量并使得箱子数目最少。目前，装箱问题广泛存在于工业生产，包括服装行业的面料裁剪、运输行业的集装箱货物装载、加工行业的板材型材下料等，但是从商业上的应用来看，至今尚无成熟的通用方法，只能应用在专门的一类问题中。

       基于此本文提出研究光伏硅碳棒的智能组合优化问题，把剩余硅碳棒量最小作为目标函数.以当日的硅碳棒实际高度为例.将主要因素和现场操作人员的硅碳棒组合经验总结为组合规则作为初始条件，建立数学模型，使用MA下LAB语言进行仿真实验，求得问题的最优解，最后，现场作业人员通过参照最优解实际操作执行，验证了本文智能模型及所设计算法的可行性和有效性。www.zbqunqiang.cn