基于一维图像的投射电容触摸屏ito电路缺陷检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于图像处理的表面缺陷检测方法，特别是涉及一种基于一维图 像的投射电容触摸屏ITO电路缺陷检测的方法。
【背景技术】
[0002] 触摸屏，作为一种信息输入设备，目前被广泛应用于笔记本电脑、平板电脑及智能 手机等设备中。其中，由于投射电容触摸屏（PCTP, Projective Capacitive Touch Panel) 在透光率、分辨率、多点触控及成本方面具有显著的优势，其已成为市场主流。在PCTP的生 产工艺中，在基板两侧均匀涂覆ITO(氧化铟锡，Indium Tin Oxide)材料，然后通过湿蚀刻、 等离子刻蚀或光刻中的任一种方法，刻蚀出ITO电路。但目前所有刻蚀方法都不可避免会 对ITO电路造成缺陷（可分为：孔洞、刮蹭、污点、短路及断路），并且这种缺陷通常会造成 PCTP的失效。为了保证产品的质量及成品率，因此在制造中对PCTP的ITO电路进行缺陷检 测无比重要。
[0003] 在一张基板上会同时刻蚀几排，每排若干个相同的PCTP，数量是由基板大小确定。 在采用线阵成像系统对PCTP的ITO电路成像时，单次扫描可同时对多个PCTP成像于一张 图像上。PCTP的ITO电路线阵检测检测的特点为：1).随着半导体制造技术的发展，刻蚀的 ITO电路密度已从几十微米向几微米发展，因此微观缺陷本身就极大增加了缺陷识别的难 度；2).刻蚀密度的增加，使得相同尺寸基板上的信息总量成倍增加。因为检测中具有高实 时性与高生成率的要求，故结合复杂数学变换或统计量计算的算法无法满足要求；3).对 此类大幅面为目标体的机器视觉检测系统通常是由线阵相机阵列构成成像系统，但由于环 境、光源不均及线阵相机成像所必然造成的机械振动的影响，成像不可避免存在变形。故此 最简单的模板匹配算法无法有效直接应用于此。若先对成像图像进行校正的话，将极大耗 费时间，满足不了实时性的要求。随着PCTP的ITO电路线距从几十微米到几微米发展，曾经 适用的探针通电检测已无法满足当前的需要，并且该方法只能检测出断路与短路缺陷。目 前有一些研究人员对PCTP的ITO电路缺陷检测提出了一些基于机器视觉的方法。这些方 法可归纳为：1).基于面阵相机的成像系统并采用静态的图像处理算法。此种方法采集的 图像不存在如线阵成像系统振动引起的图像畸变，故基于此法的研究都是基于没有畸变图 像且静态下的图像处理算法。工业实际应用中面阵相机构成的系统无法满足高生产率的要 求，故不存在无畸变的图像及静态的环境，此类算法研究无法应用于实际工业生产；2).结 合复杂的数学变换提出的图像处理算法，如傅里叶变换、小波变换及独立成分分析等。该类 方法不具备直观的数学及物理意义，且计算量大且复杂，无法满足线阵检测时对高实时性 与高检测速度的需要。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于克服现有技术中的缺点与不足，提供一种基于一维图像、高实 时性、高检测速率、高精度的投射电容触摸屏ITO电路缺陷检测方法。该方法充分利用线阵 光学系统成像特点、数据结构特点及投射电容触摸屏ITO电路特点，对其一维图像直接进 行比较处理，以确定缺陷的位置。
[0005] 为了达到上述目的，本发明通过下述技术方案予以实现：基于一维图像的投射电 容触摸屏ITO电路缺陷检测方法，其特征在于，依次包括一维模板建立阶段和缺陷检测阶 段；其中，
[0006] 所述一维模板建立阶段包括如下步骤：
[0007] 第一步，采用线阵相机对基板扫描形成图像；将图像分割成若干个尺寸为NXM的 单元图像，各个单元图像上分别包括一个完整的投射电容触摸屏ITO电路；任意选取三个 单元图像，并将三个单元图像分别设定为PjP P 3;
[0008] 第二步，将PjP P 3进行空间对齐；
[0009] 第三步，将P1、匕和P 3分别分解为：
[0010] V1= (v (li〇), V(lil), - , v(liM 1}),
[0011] Xi - (x (i，〇), x(i，i), ...，x(i，M i))，
[0012] Y1= (y (li〇), y(lil), -, y(l,M d)，
[0013] 其中，i e (0，N-1);
[0014] 第四步，选取V1为目标一维图像，X JP Y i为参考一维图像；分别对V p XJP Y 1进 行处理和分析，分别求取其判断样本点矩阵v"、1"与Y。1;
[0015] 第五步，判别目标一维图像中是否存在缺陷边缘点，并记录缺陷边缘点的位置坐 标；目标一维图像中偶数坐标缺陷边缘点与其左侧奇数坐标缺陷边缘点组成缺陷区间；
[0016] 第六步，利用参考一维图像的元素对目标一维图像的缺陷区间进行修复，完成一 维模板的构建；然后i = i+Ι，并跳至第四步，直至i = M，完成整幅标准模板构建；
[0017] 第七步，将整幅标准模板储存为Pt，标准模板Pt的一维图像的分解为=T 1 = (t(i，〇), …，t(i，M 1));
[0018] 所述缺陷检测阶段包括如下步骤：
[0019] 第I步，读入待检测图像；
[0020] 第II步，将待检测图像与标准模板Pt进行空间对齐，并将待检测图像裁剪为标准 模板Pt的尺寸；
[0021] 第III步，将待检测图像的一维图像分解为Di= (d &。}，(^1}，…，d&M 1});
[0022] 第IV步，采用Otsu法分别求取1\与0;在第i行的参考比较点ε ti与ε di;以参考 比较点etl与ε dl为灰度基准进行变换得到Te ^Dei:
[0026] 第VI步，分别计算Tni和D ηι:
[0027]
[0028] 第VII步，统计Tni和D ηι中的值为0的元素数量并得到C ,和C d;判断C ,和C d是否相 等：若Ct= Cd，则该一维图像中无缺陷边缘点，跳至第I步进行下一维图像的检测直至最后 一维图像完成检测；若仏辛Cd，则该一维图像中有缺陷边缘点，执行第VID步；
[0029] 第VID步，将Tni中值为0点的元素的位置坐标存储到t k中，t k= (t kl，tk2；将 Dni中值为0点的元素的位置坐标存储到dk中，dk= (dkl，dk2，···）；
[0030] 分别将各个巩值代入到J &tk)中进行计算：
[0031] J(i，D) = [t n(i，tk)_Pn(i，dk) tn(i，tk)-pn(i，dk+1) tn(i，tk)_pn(i，dk d] = [ctl ct2 ct3]
[0032] 计算V1= c tl&ct2&ct3，判断V1的大小：若V # 0则d( iitk)是缺陷边缘点；
[0033] 第IX步，记录缺陷边缘点的位置坐标，并形成缺陷区间坐标为（qdl，q d2)，将Dlq = (d&qdl)，c^qd2))设为1，其他像素设为0,以实现缺陷区间突出显示；
[0034] 跳至第I步进行下一维图像的检测直至最后一维图像完成检测。
[0035] 本发明方法充分利用线阵光学系统成像特点、数据结构特点及投射电容触摸屏 ITO电路特点；首先采用三个单元图像进行处理分析以构建标准模板；之后将统计待检测 图像的一维图像的过参考线点个数，判断其是否与标准模板的一维图像的过参考线点个数 相等，以确定待检测图像是否含有缺陷。本发明是采用比较算法来检测缺陷；具有算法简 单、快速的特点，可满足实时性要求，加速检测效率，满足投射电容触摸屏的生产需求。
[0036] 进一步的方案是，所述第四步包括如下步骤：
[0037] 四①步，采用Otsu法分别求取V1 JjPY1在第i行的参考比较点ε νι、^和ε yi;
[0038] 四②步，分别将V1 JjPY1以参考比较点ε ν1、εχ1和ε yl为灰度基准进行变换得
[0042] 其中，E为IXM维全1矩阵；
[0043] 四③步，分别将Ve p Xe^Y E1的元素分别左移一位，并将其中值为0的元素用其 左侧的元素替代，并在末尾添加元素1，得到V E H、X E H与Y E H:
[0044] 四④步，将V E i、X E i、Y E i分别与V E H、X E H与Y E H相乘获得判别向量V ηι、1与Y ηι， 并分别比较判别向量Vni、Xnr^ Y ni中各个元素的大小：若元素值< 0则该元素置为1，否则 该元素置为0 :
[0049] 四⑤步，将Vni、乂。1与Yni中的值为1的元素分别设定为判断样本点，并将其存储 为新向里为：Vci - (V n(i,kl)，Vn(i,k2)，…，Vn(i,k))，Xci - (X n (i, ql)，Xn (i, q2)，…，Xn (i, q))与 Yci - (Υη(i，zl)，Υη(i，z2)， ，Υη(?，ζ)) 0
[0050] 所述第五步包括如下步骤：
[0051] 五①步，对Vni中所有判断样本点，计算主动判别矩阵J&κ);对X ηιψ位置坐标不与 Vni中判断样本点重合的判断样本点，计算参考判别矩阵R &Q);
[0054] 五②步，计算 V1= c Ac2l^c3, V2= c 4&c5&c6;判断 V JP V2的大小：若 V i = 0 且 V2 = 0,则V n(i，K)、Xn(i，K)和 Υ n(i，K) 均不是缺陷边缘点；若V i= 1且V 2= 1，则V ^^是缺陷边缘点；
[0055] 五③步，对Xn^)中Q e (K-1 ,K+1)的判断样本点，计算V3= r Ar2^r3, V4= r4&r5&r6;判断V 3和V 4的大小：若V 3= 1且V 4= 0,则V 是缺陷边缘点；
[0056] 五④步，记录缺陷边缘点的位置坐标；将Vni的缺陷边缘点的位置坐标存储为ρ _j, j =(1,2,…）；将vni中偶数坐标的缺陷边缘点与其左侧奇数坐标的缺陷边缘点组成缺陷区 间；Vnl的缺陷区间为（V (1,pj), ν(1,ρ?+1))。
[0057] 所述第六步中的利用参考一维图像的元素对目标一维图像的缺陷区间进行修复 是指：
[0058] 设目标一维图像缺陷区间（Vu,p])，vu^ ]+1))中，v(1,w)的前向缺陷区间位置坐标所 对应的像素点为_、，1,,、的后向像素点为V 计筧：
[0062] 利用Otsu算法，