[发明专利]薄膜缺陷分类方法

权利要求书

1.薄膜缺陷分类方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)提取目标区域，利用全局阈值算法提取待检测图像内的目标区域；

(2)消除伪边界，通过形态学腐蚀算法与膨胀算法剔除目标区域的伪边界；

(3)缺陷分类检测，根据缺陷的灰度与形态特征，利用动态阈值算法结合形态学算法计算缺陷区域的特征参数，以此对缺陷进行分类。

2.根据权利要求1所述的薄膜缺陷分类方法，其特征在于：所述(1)提取目标区域包括以下步骤：

（1.1）根据前景区域与背景区域的灰度特征，选择合适的全局阈值，利用阈值分割得到初始目标区域；

（1.2）利用区域填充算法对初始目标区域内的空白区域进行填充，得到完整的目标区域。

3.根据权利要求1所述的薄膜缺陷分类方法，其特征在于：所述(2)消除伪边界包括以下步骤：

（2.1）利用形态学腐蚀算法消除目标区域边缘被光源衍射的边界区域；

（2.2）利用形态学膨胀算法对步骤（2.1）误消除的真实边界区域进行补偿，得到真实或者接近真实的目标边界。

4.根据权利要求1所述的薄膜缺陷分类方法，其特征在于：所述(3)缺陷分类检测包括以下步骤：

(3.1)穿孔检测，将背景灰度值作为全局阈值分割得到穿孔区域，根据基于轮廓跟踪技术的标记算法对分散的穿孔区域进行标记，得到穿孔数目，分别计算穿孔区域的像素和以及中心坐标，得到穿孔尺寸和坐标；

（3.2)碳点检测，以步骤(3.1)穿孔区域的补集作为碳点检测的目标图像，首先根据碳点与背景的灰度特征设置阈值偏移量，利用动态阈值算法对目标图像进行分割；然后根据碳点的圆度特征预设圆度阈值，如果检测区域的圆度值大于预设的圆度阈值则作为碳点区域，否则作为非碳点缺陷转至步骤（3.4）；最后对碳点区域进行标记，得到碳点数目，计算碳点区域的像素和以及中心坐标，得到碳点的尺寸和坐标；

（3.3）色皱检测，以以步骤（3.1）穿孔检测和步骤（3.2）碳点检测得到的缺陷区域的补集作为色皱检测的目标图像，根据色皱与背景的灰度特征设置阈值偏移量，利用动态阈值算法对目标图像进行分割得到色皱区域；对色皱区域进行标记，得到色皱数目；

 (3.4)褶皱检测，经步骤（3.2）检测得到的非碳点缺陷作为褶皱的检测目标区域，计算检测目标区域的骨架与面积，并计算两者差值,设置该差值的阈值，若大于该阈值的检测区域作为褶皱，否则作为非褶皱区域转到步骤（3.5）；

（3.5）异物检测，将步骤（3.4）检测得到的非褶皱区域分类为异物。

5.根据权利要求4所述的薄膜缺陷分类方法，其特征在于：所述的动态阈值分割算法为：

动态阈值算法将目标区域的原始图像中满足阈值条件的像素区域作为分割结果，分割算法为：

其中，、、分别为原始图像、阈值图像和阈值分割结果，为阈值补偿值。