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摘要：本发明涉及光学晶体生长领域，具体涉及直拉法不规则晶体生长截面半径的实时估计方法和系统，如下步骤：S1：将晶体棒截面的视频数据按照时间顺序转换为多张图像数据并进行预处理得到第一图像数据集；S2：在第一图像数据集单张图片内选择一个待定中心点O，沿着该点发射的一条射线计算加权像素值；S3：将求导获得梯度值；S4：结合和计算获得晶棒边缘；S5：计算第一图像数据集单张图片的两条半径OP和OQ；S6：计算单个待定中心点的适应度值；S7：利用人工鱼群算法标定中心；S8：根据标定中心绘制晶棒截面轮廓并计算尺寸；基于所提算法可以自动完成实时获取不规则晶棒截面的形状和半径估计的任务，提高了测量的准确性和可重复性。

主权项：1.一种不规则晶体生长截面半径的实时估计方法，其特征在于：包括如下依次执行的步骤：S1：获取晶体棒截面的视频数据，将视频数据按照时间顺序转换为多张图像数据，对多张图像数据分别进行预处理，得到第一图像数据集；S2：在第一图像数据集单张图片内选择一个待定中心点O，从该待定中心点O发射一条射线，以O点为起点，沿着射线经过的位置采用如下公式（2）计算加权像素值； （2）；其中，表示红色通道的像素值，表示绿色通道的像素值，表示蓝色通道的像素值，表示计算得到的加权像素值，，和表示各颜色通道对应的权重系数；S3：将沿射线计算的加权像素值求导获得梯度值，梯度值的计算公式如下公式（3）所示： （3）；S4：采用沿射线方向梯度和最大像素值相结合的方式计算晶棒边缘,在射线上取最大值位置为，将梯度值由大到小排列，从中取前个梯度值对应的位置分别记为，则获得的晶棒边缘点P的位置计算公式如下公式（4）所示： 4;其中，表示连续像素值最大值在射线上的位置，表示待选的梯度在射线上的位置；S5：从待定中心点O发射的射线与晶棒边缘的交点为P，采用如下公式（5）计算O点和P点之间的距离OP： （5）；其中，表示晶棒边缘点P的位置，即晶棒的边缘，表示待定中心点在图像上的坐标；在步骤S2选定的待定中心点O发射另一条射线，该射线与晶棒边缘的交点为Q，采用上述公式（5）计算得到OQ的距离；S6：对晶棒旋转一周的每一张图像，即步骤S1中获得的第一图像数据集中的图片，从第1张图像开始按顺序到第n张图像为止，使用步骤S2至S5所述方法获得对应的半径OP1,OP2,...,OPn和OQ1,OQ2,...,OQn，设计如下公式（6）的适应度函数用于标定晶棒截面中心点： （6）；其中，表示待定中心点O的适应度函数值；表示消除相位差后的距离数组（OPk+1,OPk+2,...,OPn,OP1,...,OPk）；表示另一个距离数组（OQ1,OQ2,...,OQn）；OP1和OQ1分别表示中心点O不同方向射线到晶棒边缘的第一条半径，k表示两条射线初始角度差内相差的半径数；n表示晶棒每旋转一周采集的半径数，inf表示一个无穷大的数，ε为晶棒截面有效的最小半径；通过上述步骤，计算得到晶棒截面内一个待定中心点的适应度函数值；S7：以所述第一图像数据集为基础，采用人工鱼群算法（AFSA）标定晶棒截面中心点，人工鱼群算法的具体操作流程如下：人工鱼群的状态定义为X={X1,X2,...,Xn}，其中一条鱼的当前状态，即当前人工鱼所在位置用Xi表示，其食物浓度，即适应度函数值表示为Yi=Xi，人工鱼的移动步长表示为Step，其参数影响人工鱼群算法的收敛速度，Visual表示为每条鱼搜索的范围，影响人工鱼群的搜索范围，δ表示拥挤度因子，Iteration表示重复次数，首先定义两条鱼之间的方向计算如下： ；其中，表示一个像素周围的八个方向；表示当前人工鱼所在位置；表示当前人工鱼可能前往的位置；于是，改进的人工鱼群算法的四大基本行为如下：（1）觅食行为：在其视野范围内随机选择一个，若，则朝移动，觅食行为由如下公式表示： ；否则，重新随机选择状态，若反复尝试Iteration次后仍不满足前进条件，则进行随机行为，随机行为由如下公式表示： ；（2）聚群行为：探索视野范围内伙伴数目nf及伙伴的中心位置，若满足δ，则朝伙伴中心移动，否则执行觅食行为，聚群行为由如下公式表示： ；（3）追尾行为：探索视野范围内的伙伴数目nf及为最大值的伙伴，若满足δ，则朝最优伙伴移动，否则执行觅食行为，追尾行为由如下公式表示： ；（4）随机行为：在其视野范围内随机选择一个状态并向该方向移动，随机行为由如下公式表示： ；其中，表示人工鱼下一时刻的位置；表示人工鱼当前时刻的位置；表示从一个像素周围的八个方向中随机选择一个方向；表示0~10之间的随机整数；运行所述人工鱼群算法，在所述第一图像数据集单张图像范围内随机生成预设数量的初始人工鱼，初始人工鱼即为待定中心点，根据步骤S2至S6的单个待定中心点适应度计算方式Yi=Xi对所有初始人工鱼计算适应度函数值，算法进入循环，在每轮迭代中，每条鱼根据当前位置进行局部搜索寻找适应度函数值更大的位置，同时，跟随适应度函数值更大的鱼，并在随机扰动下避免陷入局部最优，即如上所述的人工鱼群算法的各种行为，不断更新自身位置为适应度函数值更大的位置，直到迭代结束，输出适应度函数值最大的位置作为标定的晶体棒截面的中心点；S8：根据步骤S7标定的中心点，从该中心点发射一条射线，晶体旋转时密集记录中心点到高亮光环的距离r，根据晶体生长时的转速和图像采集帧率得知每个旋转周期的图像数，进而可知两次记录距离r之间的角度差，公式如下： ；其中，表示晶体旋转一圈产生的图片数量；根据上述记录的距离r和角度差，建立图像像素点与晶棒截面半径的对应关系，相机的模型为理想的小孔成像模型，相机成像中的a和b与实际半径R之间的关系用如下公式表示： ；其中，R为实际半径，L为物距，F为焦距，a和b分别为成像椭圆的长半轴和短半轴长度，为光轴W与牵引轴Z的倾斜角度。

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