Journal of Computer Applications 计算机应用，2017, 37( S I ): 198 - 200,210
ISSN 1001-9081
CODEN JYIIDU
2017-06-15
http : //www . joca . cn
文章编号：l 〇〇l _9081 (2017) S l -0198-03
胡海兵，薛源，徐挺，金施
(合肥工业大学光电技术研究院，合肥230009)(*
通信作者huhb@ hfut. edu. cn)
摘要：针对
IT O 导电薄膜缺陷人工分类效率较低的问题，提出了一种基于灰度差分统计法、灰度共生矩阵法和 矩描述法的缺陷特征分析方法。首先，通过灰度差分统计对比得出各缺陷的熵值，利用熵值进行一次分类；其次，通过 灰度共生矩阵，提取了二阶矩、对比度和相关性的数值，通过这三个数值分别设置阈值并对图表进行分析完成对5种 缺陷的分类；最后，根据矩描述的特性并通过实验对矩方法的可行性进行了分析。实验中，取熵值的阈值为0.5，二阶 矩的阈值为230，对比度的阈值为140，相关性的阈值为22，通过这四个参数的阈值可以达到将5种缺陷分类的效果。 实验结果表明，基于灰度差分统计法和灰度共生矩阵法的分类方法可以更有效地完成缺陷分类。 关键词：IT 0导电薄膜；灰度差分统计；灰度共生矩阵；矩；阈值 中图分类号：TP 751.1
文献标志码:A
Image feature analysis of surface defects of ITO conductive film
玻璃纤维防火布HU Haibing*, XUE Yuan, XU Ting, JIN Shiqun
(Academy of Photoelectric Technology, Hefei University of Technology, Hefei Anhui 230009, China)
Abstract: Since the artificial classification of Indium Tin Oxide (ITO ) conductive film is inefficient , a method based on
gray differential statistical method , grey-level co-occurrence matrix and moment was proposed . Firstly , the entropy value was figured out using gray differential statistical method to make the first classification ; Secondly , the second moment value , contrast value and correlation value were extracted and the classification of defects was finished by threshold values of the parameters ; Finally , the feasibility of moment method was analyzed by experiments . In the comparison experiments , the threshold value of entropy was 0. 5, the threshold value of second moment was 230, the threshold value of contrast was 140, and the threshold value of correlation was 22. The classification result of five kinds of defects was achieved using the four threshold values . The experimental results show that the method based on gray differential statistical method and grey-level co occurrence matrix method is more efficient .
Key words ： Indium Tin Oxide (ITO ) conductive film ; gray differential statistics ; grey-level co-occurrence matrix ;
防身报警器moment ; threshold value
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骤；另外，缺陷分类后可方便地解决部分缺陷问题，例如水滴缺 陷，可出接触水的生产环节，并加强对相应生产过程的管理，从 而减少或避免缺陷，从而达到优化的效果。
薄膜表面缺陷有包括水滴、气泡、暗划痕、亮划痕和污点， 由于这些缺陷的图像在纹理上有差别，所以可以利用纹理分
析的方法来进行缺陷分类。灰度共生矩阵（Grey-level Co occurrence M atrix ) 是目前主流的 纹理分析方法 ，该方法通过
固定距离的两点遍历整个图像获取灰度差，从而得到许多有 用的参数。本文也使用了该方法，但是由于该方法的三个参 数阈值不足以区分五种缺陷，所以本文还引用了灰度差分统
计法（Gray Differential Statistical Method )，这两种方法的综合 使用，可以实现对五种缺陷的分类。
1图像特征分析算法
本文采用灰度差分统计法、灰度共生矩阵法和矩(Moment )
人脸识别考勤描述法对导电薄膜表面的五种典型缺陷进行特征分析。1.1灰度差分统计法
纹理区域的灰度直方图作为纹理特征，利用图像直方图
收稿日期=2016-10-31；修回日期=2016-11-27。 基金项目：国家重大科学仪器设备开发专项（2013YQ220749)。
作者简介：胡海兵（1984—），男，湖南郴州人，副教授，博士，主要研究方向：机器视觉、光电检测技术；薛源（1992—），男，江苏扬州人，硕 士研究生，主要研究方向：数字图像处理与分析；徐挺（1994一），男，湖北武汉人，硕士研究生，主要研究方向：数字图像处理与分析；金施 (1962—)，女，安徽歙县人，教授，博士。主要研究方向：光电检测技术。
〇引言
IT 0是Indium Tin Oxides 的缩写，即掺锡氧化铟。这是
结合了两种性能的光电材料，即透明性和导电性，由于这两种 性能的组合，使得该材料成为最主要的透明导电材料。应用 范围主要为液晶显示器、触摸屏、太阳能薄膜电池、照明用有电容触摸按键
机E L 元件等领域。
缺陷产生的原因很多，主要来自于生产过程的各个环节。 IT 0玻璃的制造流程主要有镀膜、抛光和切磨。镀膜过程中
需要对插框进行清洗，在清洗结束后会有部分水滴残留下来 并最后形成水滴缺陷，若清洗不够彻底也会导致污点等缺陷， 而在装片过程也会因引人空气而导致气泡缺陷。划痕则主要 来源于切磨过程中的切割环节，切割过程若混人杂物，则可能 导致杂物破坏物件表面造成划痕。
由于不同的原因导致了不同的缺陷，对缺陷进行分类有助 于简化很多前期的分析过程和后期的操作。首先，分类后可减少
对每个缺陷的详细分析的过程，而只需对其特征进行判断并归为 某类中，再对各类缺陷进行具体分析，这样避免了很多重复的步
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