一种缺陷确定方法、装置及存储介质与流程

本发明涉及光学检测领域，特别涉及一种缺陷确定方法、装置及存储介质。

背景技术：

目前，aoi(automaticopticinspection，自动光学检测)设备是电子制造业确保产品质量的重要检测工具和过程质量控制工具，aoi设备的工作流程为：待检测样品进入设备→对待检测样品进行扫描，获取图1所示的灰阶图，同时通过灰阶图得到与图1中的各个区域对应的灰阶值(如图2所示)，对图2所示的灰阶值筛选比较计算出如图3或图4所示的缺陷的信息→对缺陷进行拍照→图像与数据上传→待检测样品排除设备。继续参见图3，图中有33个区域被标定为缺陷区域，但是这些缺陷区域中并非所有区域都存在真实缺陷，造成aoi设备的检出准确度降低。

技术实现要素：

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种缺陷确定方法、装置及存储介质，以解决现有aoi设备的检出准确度低的问题。

依据本发明实施例的一个方面，提供了一种缺陷确定方法，包括：

获取待检测样品经过第一工艺后目标区域所对应的第一灰阶值和比较区域所对应的第二灰阶值；

获取待检测样品经过第二工艺后所述目标区域所对应的第三灰阶值和所述比较区域所对应的第四灰阶值，所述第二工艺为所述第一工艺的下一道工艺；

根据所述第一灰阶值、所述第二灰阶值、所述第三灰阶值和所述第四灰阶值，确定所述目标区域是否为缺陷区域。

可选地，所述根据所述第一灰阶值、第二灰阶值、第三灰阶值和第四灰阶值，确定所述目标区域是否为缺陷区域，包括：

根据所述第一灰阶值和所述第三灰阶值，确定所述目标区域对应的目标灰阶值；

根据所述第二灰阶值和所述第四灰阶值，确定所述比较区域对应的比较灰阶值；

判断所述比较灰阶值和所述目标灰阶值之间差值的绝对值是否大于预设的阈值；

若所述比较灰阶值和所述目标灰阶值差值的绝对值大于预设的阈值，则确定所述目标区域是缺陷区域；

若所述比较灰阶值和所述目标灰阶值差值的绝对值小于或等于预设的阈值，则确定所述目标区域不是缺陷区域。

可选地，所述根据第一灰阶值和所述第三灰阶值，确定所述目标区域对应的目标灰阶值，包括：

将所述第三灰阶值减去所述第一灰阶值所得到的差值，确定为所述目标区域对应的目标灰阶值。

可选地，所述根据所述第二灰阶值和所述第四灰阶值，确定所述比较区域对应的比较灰阶值，包括：

将所述第四灰阶值减去所述第二灰阶值所得到的差值，确定为所述比较区域对应的比较灰阶值。

依据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种缺陷确定装置，包括：

第一获取模块，用于获取待检测样品经过第一工艺后目标区域所对应的第一灰阶值和比较区域所对应的第二灰阶值；

第二获取模块，用于获取待检测样品经过第二工艺后所述目标区域所对应的第三灰阶值和所述比较区域所对应的第四灰阶值，所述第二工艺为所述第一工艺的下一道工艺；

确定模块，用于根据所述第一灰阶值、所述第二灰阶值、所述第三灰阶值和所述第四灰阶值，确定所述目标区域是否为缺陷区域。

可选地，所述确定模块包括：

第一确定单元，用于根据所述第一灰阶值和所述第三灰阶值，确定所述目标区域对应的目标灰阶值；

第二确定单元，用于根据所述第二灰阶值和所述第四灰阶值，确定所述比较区域对应的比较灰阶值；

判断单元，用于判断所述比较灰阶值和所述目标灰阶值之间差值的绝对值是否大于预设的阈值；

第三确定单元，用于若所述比较灰阶值和所述目标灰阶值差值的绝对值大于预设的阈值，则确定所述目标区域是缺陷区域；

第四确定单元，用于若所述比较灰阶值和所述目标灰阶值差值的绝对值小于或等于预设的阈值，则确定所述目标区域不是缺陷区域。

可选地，所述第一确定单元包括：

第一确定子单元，用于将所述第三灰阶值减去所述第一灰阶值所得到的差值，确定为所述目标区域对应的目标灰阶值。

可选地，所述第二确定单元包括：

第二确定子单元，用于将所述第四灰阶值减去所述第二灰阶值所得到的差值，确定为所述比较区域对应的比较灰阶值。

依据本发明实施例的又一个方面，还提供了一种缺陷确定装置，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现如上所述的缺陷确定方法的步骤。

依据本发明实施例的再一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储程序，所述程序被处理器执行时实现如上所述的缺陷确定方法的步骤。

本发明的实施例具有如下有益效果：

在本发明实施例中，根据第一工艺后目标区域所对应的第一灰阶值和比较区域所对应的第二灰阶值，以及第二工艺后所述目标区域所对应的第三灰阶值和所述比较区域所对应的第四灰阶值，来确定目标区域是否为缺陷区域，这样可以去除前层工艺图形对现工艺的待检测样品的灰阶值的影响，使灰阶差值波动范围降低，能够实现在更严格的阈值条件下，将缺陷区域的误判率被控制在可接受范围，从而提高aoi设备准确度和检出率，并能够更加精确地计算缺陷区域大小。

附图说明

图1为本发明实施例的一种待检测样品对应的灰阶图之一；

图2为本发明实施例的一种待检测样品检测得到的灰阶值表之一；

图3为通过现有的算法得到的缺陷区域的分布图；

图4为通过现有的算法得到的缺陷区域的三维分布示意图；

图5为本发明实施例的一种缺陷确定方法的流程示意图；

图6为本发明实施例的另一种缺陷确定方法的流程示意图；

图7为本发明实施例的一种待检测样品对应的灰阶图之二；

图8为本发明实施例的一种待检测样品检测得到的灰阶值表之二；

图9为通过本发明实施例的缺陷确定方法得到的缺陷区域的分布图；

图10为通过本发明实施例的缺陷确定方法得到的缺陷区域的三维分布示意图；

图11为本发明实施例的一种缺陷确定装置的结构示意图；

图12为本发明实施例的另一种缺陷确定装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

本发明的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。

现有技术是直接通过周期对比待检测样品的灰阶值，例如：可以将待检测区域和其相邻区域的灰阶值之间的差值作为判断条件，当待检测区域和其相邻区域的灰阶值之间的差值大于预设的阈值时，将该待检测区域标定为缺陷区域，并计算出缺陷区域的大小。其中，将一定范围内连续高于预设的阈值的区域标定为一个缺陷区域，缺陷区域大小由连续区域的大小所决定。

在真实缺陷与正常区域过度区间会有一定的区域被标定为缺陷区域，因此，aoi检出缺陷的尺寸会比真实缺陷略大。这种现象可能会受到无真实缺陷区域的灰阶差值本身波动的影响，波动越大，测量尺寸与真实尺寸差异越大。然而在现有算法逻辑中，待检测区域与其相邻区域的灰阶差值波动非常大(如图4所示)，这将会严重影响缺陷检测的准确性。

接下来以阵列基板的制作工艺为例来分析aoi设备的检出准确度低的原因。阵列基板是由多层结构组成，并通过一层一层沉积和蚀刻得到。在阵列基板制作工艺制程中，前工艺的图形会对后工艺产品的灰阶图形造成一定的影响，在lpts/oledarray工艺中，由于工艺流程复杂、图形设计复杂且排布密集，这种影响显得尤为突出。由于当前工艺的缺陷检测结果一定程度受到前工艺图形的影响，标定的缺陷区域会存在差异且波动非常大，造成缺陷区域位置和大小不准确，如图3和图4所示。

基于以上分析，图5为本发明实施例提供的一种缺陷确定方法的流程图，参见图5，所述缺陷确定方法包括：

步骤501：获取待检测样品经过第一工艺后目标区域所对应的第一灰阶值和比较区域所对应的第二灰阶值；

在本发明实施例中，所述目标区域是指通过aoi设备对所述待检测样品的待检测区域扫描所得到的图像区域(例如：灰阶图)，所述目标区域可以为一个或多个像素所对应的区域。所述第一灰阶值是指经过第一工艺后目标区域对应的图像区域的灰阶值大小。

在本发明实施例中，所述比较区域和所述目标区域可以为大小相等的相邻区域，可以理解的是，所述比较区域为通过aoi设备对所述待检测样品的待检测区域的相邻区域扫描所得到的同等大小的图像区域，例如：继续参见图1，区域11为待检测样品经过第一工艺后的目标区域，区域12为待检测样品经过第一工艺后的比较区域，区域11和区域12为大小相等的相邻区域。所述第二灰阶值是指经过第一工艺后比较区域所对应的图像数据的灰阶值大小。

需要说明的是，以上有关所述目标区域和所述比较区域的描述只是示例并非限定。

步骤502：获取待检测样品经过第二工艺后所述目标区域所对应的第三灰阶值和所述比较区域所对应的第四灰阶值，所述第二工艺为所述第一工艺的下一道工艺；

以阵列基板为例，阵列基板由多层结构组成，第一工艺可以为阵列基板沉积第n层结构的工艺，所述第二工艺可以为阵列基板沉积第n+1层结构的工艺。

需要说明的是，以上有关所述第一工艺和所述第二工艺的描述只是示例并非限定。

在本发明实施例中，所述第三灰阶值是指经过第二工艺后所述目标区域所对应的图像数据的灰阶值大小，所述第四灰阶值是指经过第二工艺后所述比较区域所对应的图像数据的灰阶值大小。

步骤503：根据所述第一灰阶值、所述第二灰阶值、所述第三灰阶值和所述第四灰阶值，确定所述目标区域是否为缺陷区域。

例如：当所述第一灰阶值、所述第二灰阶值、所述第三灰阶值和所述第四灰阶值满足以下条件时，则将所述目标区域确定为缺陷区域：

|(第三灰阶值-第一灰阶值)-(第四灰阶值-第二灰阶值)|＞预设的阈值

在本发明实施例中，通过前后工艺灰阶值做差，可以消除部分前工艺缺陷引起灰阶差值波动，从而使误判的缺陷区域不被判定为缺陷区域，可以对误判的缺陷区域起到过滤作用。

需要说明的是，所述目标区域的确定方式可以有多种，以上有关所述目标区域的确定方式的描述只是多种优先方式中的一种，可以理解的是，本发明实施例并不具体限定所述目标区域的确定方式。

在本发明实施例中，根据第一工艺后目标区域所对应的第一灰阶值和比较区域所对应的第二灰阶值，以及第二工艺后所述目标区域所对应的第三灰阶值和所述比较区域所对应的第四灰阶值，来确定目标区域是否为缺陷区域，这样可以去除前层工艺图形对现工艺的待检测样品的灰阶值的影响，使灰阶差值波动范围降低，能够实现在更严格的阈值条件下，将缺陷区域的误判率被控制在可接受范围，从而提高aoi设备准确度和检出率，并能够更加精确地计算缺陷区域大小。

图6为本发明实施例提供的一种缺陷确定方法的流程图，参见图6，所述缺陷确定方法包括：

步骤601：获取待检测样品经过第一工艺后目标区域所对应的第一灰阶值和比较区域所对应的第二灰阶值；

在本发明实施例中，步骤601的实施原理与步骤501的实施原理相同，相似之处不再赘述。

步骤602：获取待检测样品经过第二工艺后所述目标区域所对应的第三灰阶值和所述比较区域所对应的第四灰阶值，所述第二工艺为所述第一工艺的下一道工艺；

在本发明实施例中，步骤602的实施原理与步骤502的实施原理相同，相似之处不再赘述。

步骤603：根据所述第一灰阶值和所述第三灰阶值，确定所述目标区域对应的目标灰阶值；

在本发明实施例中，可以将所述第三灰阶值减去所述第一灰阶值所得到的差值，确定为所述目标区域对应的目标灰阶值。

步骤604：根据所述第二灰阶值和所述第四灰阶值，确定所述比较区域对应的比较灰阶值；

在本发明实施例中，可以将所述第四灰阶值减去所述第二灰阶值所得到的差值，确定为所述比较区域对应的比较灰阶值。

步骤605：判断所述比较灰阶值和所述目标灰阶值之间差值的绝对值是否大于预设的阈值；若所述比较灰阶值和所述目标灰阶值差值的绝对值大于预设的阈值，则执行步骤606，若所述比较灰阶值和所述目标灰阶值差值的绝对值小于或等于预设的阈值，则执行步骤607。

例如：图1所示的为第二工艺后的目标区域11和比较区域12所对应的灰阶图，进而可以得到与图1对应的各个区域的灰阶值大小，如图2所示，其中左侧方框内的数值为目标区域对应的第三灰阶值，右侧方框内的数值为比较区域对应的第四灰阶值。图2所示的为第一工艺后的目标区域11和比较区域12所对应的灰阶图，并根据图2所示的灰阶图可以得到第一工艺后的目标区域11所对应的第一灰阶值和比较区域12所对应的第二灰阶值。根据图1、图2、图3和图7所示的数据，并采用步骤603可以计算得到目标灰阶值和比较灰阶值，参见图8所示，图8中左侧方框中的数据为目标区域对应的目标灰阶值，图8中右侧方框中的数据为比较区域对应的比较灰阶值，并将目标灰阶值和比较灰阶值求差，可以得到如图9和图10所示的数据。若将预设的阈值设置为15，则图9和图10中只有一个区域为缺陷区域，缺陷区域误判的发生数量大大降低，设备的准确率得到极大的提升。

若将预设的阈值由15调至8，此时的误判数为32，与现有算法逻辑保持一致。但是预设阈值的降低，可以将灰阶值差异在8～15之间的真实缺陷判定出来，从而有效的提升设备的检出率。

并且将图4和图10对比可以看出，图10相对于图4的高低起伏的波动变小，可以理解的是，本发明实施例的缺陷确定方法相对于现有的缺陷确定方法准确率高且波动小，缺陷区域误判的发生数量大大降低，设备的准确率得到极大的提升。

在本发明实施例中，预设的阈值可以根据实际情况进行调整，在实际适用过程中，可以选择一个最优预设的阈值，使设备的准确率和检出率同步得到提升。需要说明的是，本发明实施例并不具体限定预设的阈值的大小。

步骤606：若所述比较灰阶值和所述目标灰阶值差值的绝对值大于预设的阈值，则确定所述目标区域是缺陷区域；

在本发明实施例中，将一定范围内连续高于预设阈值的区域标定为一个缺陷区域，缺陷区域的大小由连续区域的大小所决定。

步骤607：若所述比较灰阶值和所述目标灰阶值差值的绝对值小于或等于预设的阈值，则确定所述目标区域不是缺陷区域。

在本发明实施例中，首先所述第一灰阶值和所述第三灰阶值做差得到目标灰阶值，所述第二灰阶值和所述第四灰阶值做差得到比较灰阶值，然后再根据目标灰阶值和比较灰阶值比较得到缺陷区域。首先，通过前后工艺的灰阶值做差，可以消除部分前工艺缺陷引起的灰阶差值波动，可以对误判的缺陷区域起到过滤作用。即可以去除前层工艺图形对现工艺的待检测样品的灰阶值的影响，使灰阶差值波动范围降低，能够实现在更严格的阈值条件下，将缺陷区域的误判率被控制在可接受范围，从而提高aoi设备准确度和检出率，并能够更加精确地计算缺陷区域大小。

为了解决现有aoi设备的检出准确度低的问题，本发明实施例中还提供了一种缺陷确定装置，由于缺陷确定装置解决问题的原理与本发明实施例中的缺陷确定方法相似，因此该缺陷确定装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再敷述。

参见图11，本发明实施例还提供了一种缺陷确定装置1100，包括：

第一获取模块1101，用于获取待检测样品经过第一工艺后目标区域所对应的第一灰阶值和比较区域所对应的第二灰阶值；

第二获取模块1102，用于获取待检测样品经过第二工艺后所述目标区域所对应的第三灰阶值和所述比较区域所对应的第四灰阶值，所述第二工艺为所述第一工艺的下一道工艺；

确定模块1103，用于根据所述第一灰阶值、所述第二灰阶值、所述第三灰阶值和所述第四灰阶值，确定所述目标区域是否为缺陷区域。

可选地，所述确定模块1103包括：

第一确定单元，用于根据所述第一灰阶值和所述第三灰阶值，确定所述目标区域对应的目标灰阶值；

第二确定单元，用于根据所述第二灰阶值和所述第四灰阶值，确定所述比较区域对应的比较灰阶值；

判断单元，用于判断所述比较灰阶值和所述目标灰阶值之间差值的绝对值是否大于预设的阈值；

第三确定单元，用于若所述比较灰阶值和所述目标灰阶值差值的绝对值大于预设的阈值，则确定所述目标区域是缺陷区域；

第四确定单元，用于若所述比较灰阶值和所述目标灰阶值差值的绝对值小于或等于预设的阈值，则确定所述目标区域不是缺陷区域。

可选地，所述第一确定单元包括：

第一确定子单元，用于将所述第三灰阶值减去所述第一灰阶值所得到的差值，确定为所述目标区域对应的目标灰阶值。

可选地，所述第二确定单元包括：

第二确定子单元，用于将所述第四灰阶值减去所述第二灰阶值所得到的差值，确定为所述比较区域对应的比较灰阶值。

需要说明的是，本发明实施例提供的缺陷确定装置能够实现图5至图6的方法实施例中的各个过程，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

图12为本发明另一实施例提供的缺陷确定装置的结构示意图。如图12所示，图12所示的缺陷确定装置1200包括：至少一个处理器1201、存储器1202。缺陷确定装置1200中的各个组件通过总线系统1205耦合在一起。可理解，总线系统1205用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统1205除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图12中将各种总线都标为总线系统1205。

可以理解，本发明实施例中的存储器1202可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-onlymemory，rom)、可编程只读存储器(programmablerom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasableprom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electricallyeprom，eeprom)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的ram可用，例如静态随机存取存储器(staticram，sram)、动态随机存取存储器(dynamicram，dram)、同步动态随机存取存储器(synchronousdram，sdram)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(doubledataratesdram，ddrsdram)、增强型同步动态随机存取存储器(enhancedsdram，esdram)、同步连接动态随机存取存储器(synchlinkdram，sldram)和直接内存总线随机存取存储器(directrambusram，drram)。本发明实施例描述的系统和方法的存储器1202旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

在一些实施方式中，存储器1202存储了如下的元素，可执行模块或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集：操作系统12021和应用程序12022。

其中，操作系统12021，包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序12022，包含各种应用程序，例如媒体播放器(mediaplayer)、浏览器(browser)等，用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序12022中。

在本发明实施例中，通过调用存储器1202存储的程序或指令，具体的，可以是应用程序12022中存储的程序或指令，处理器1201可以执行上述缺陷确定方法。

上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器1201中，或者由处理器1201实现。处理器1201可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器1201中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器1201可以是通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器1202，处理器1201读取存储器1202中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

可以理解的是，本发明实施例描述的这些实施例可以用硬件、软件、固件、中间件、微码或其组合来实现。对于硬件实现，处理单元可以实现在一个或多个专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuits，asic)、数字信号处理器(digitalsignalprocessing，dsp)、数字信号处理设备(dspdevice，dspd)、可编程逻辑设备(programmablelogicdevice，pld)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)、通用处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行本发明所述功能的其它电子单元或其组合中。

对于软件实现，可通过执行本发明实施例所述功能的模块(例如过程、函数等)来实现本发明实施例所述的技术。软件代码可存储在存储器中并通过处理器执行。存储器可以在处理器中或在处理器外部实现。

在本实施例，处理器1201具体用于：获取待检测样品经过第一工艺后目标区域所对应的第一灰阶值和比较区域所对应的第二灰阶值；获取待检测样品经过第二工艺后所述目标区域所对应的第三灰阶值和所述比较区域所对应的第四灰阶值，所述第二工艺为所述第一工艺的下一道工艺；根据所述第一灰阶值、所述第二灰阶值、所述第三灰阶值和所述第四灰阶值，确定所述目标区域是否为缺陷区域。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的缺陷确定方法中的步骤。

应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。

在本发明的各种实施例中，应理解，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在本申请所提供的实施例中，应理解，“与a相应的b”表示b与a相关联，根据a可以确定b。但还应理解，根据a确定b并不意味着仅仅根据a确定b，还可以根据a和/或其它信息确定b。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理包括，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络侧设备等)执行本发明各个实施例所述收发方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，简称rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，简称ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。