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摘要：本申请涉及金属化镀膜技术领域，具体涉及一种高金属致密度的LMC生产工艺方法。该方法包括：对于玻璃基材通过超声波清洗步骤、表面预处理步骤、金属化步骤后获取镀膜后的玻璃基材；获取镀膜效率以及镀膜表面图像；通过对镀膜表面图像每个连通域的所有像素点和边缘像素点的分析获取连通域的靶材沉积特征值；通过对所有连通域的特征值将连通域分类，获取特征值大的一类的靶材沉积颗粒分布系数；根据靶材沉积颗粒分布系数和镀膜的效率获取玻璃基材的最佳工作电流，基于最佳工作电流制造LMC膜。本申请在提高基材的膜层沉积速率的同时降低基材的膜层表面出现大颗粒的靶材沉积颗粒区域的质量问题。

主权项：1.一种高金属致密度的LMC生产工艺方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：在任意一个工作电流下，对于玻璃基材通过超声波清洗步骤、表面预处理步骤、金属化步骤后获取镀膜后的玻璃基材；根据镀膜的厚度和镀膜的时间计算镀膜的效率；采集玻璃基材镀膜后表面的图像，对表面的图像预处理后得到膜层表面形貌图像；将膜层表面形貌图像通过边缘检测和连通域分析后获取若干连通域，根据连通域内所有像素点的灰度值分布和差异、连通域边缘处像素点的梯度以及灰度与膜层表面形貌图像整体灰度的差异获取连通域的靶材沉积特征值；通过靶材沉积特征值的大小将所有连通域分为两类，通过靶材沉积特征值大的一类的所有连通域的面积获取玻璃基材在工作电流下的靶材沉积颗粒分布系数；根据玻璃基材在工作电流下的靶材沉积颗粒分布系数和镀膜的效率获取玻璃基材的最佳工作电流，基于最佳工作电流制造LMC膜；所述根据镀膜的厚度和镀膜的时间计算镀膜的效率的方法为：通过表面轮廓测量仪获取玻璃基材表面膜层的平均厚度，将玻璃基材表面膜层的平均厚度与玻璃基材表面膜层的沉积时间的比值作为玻璃基材在工作电流下的膜层沉积速率；所述根据连通域内所有像素点的灰度值分布和差异、连通域边缘处像素点的梯度以及灰度与膜层表面形貌图像整体灰度的差异获取连通域的靶材沉积特征值的方法为：计算连通域内所有像素点的灰度值的标准差；统计连通域内所有像素点的灰度级的数量，根据连通域内灰度级的数量和所有像素点的灰度值的标准差获取连通域的灰度分布复杂度；连通域的灰度分布复杂度分别与连通域内灰度级的数量、连通域内所有灰度值的标准差呈正相关关系；统计连通域内所有的边缘像素点，将一个连通域内所有的边缘像素点组成一个像素点集合，计算像素点集合内每个像素点的梯度幅值；计算像素点集合内所有像素点的梯度幅值的均值以及所有像素点的灰度值的均值，分别记为第一幅值均值和第一灰度均值；将膜层表面形貌图像中所有像素点的灰度值均值记为第二灰度均值；根据第一灰度均值、第二灰度均值的差异以及第一幅值均值获取连通域的边缘清晰度；连通域的边缘清晰度与第一灰度均值、第二灰度均值的差异呈正相关关系，连通域的边缘清晰度与连通域的第一幅值均值呈正相关关系；根据连通域的边缘清晰度和连通域的灰度分布复杂度获取连通域的靶材沉积特征值；连通域的靶材沉积特征值分别与连通域的边缘清晰度和连通域的灰度分布复杂度呈正相关关系；所述通过靶材沉积特征值大的一类的所有连通域的面积获取玻璃基材在工作电流下的靶材沉积颗粒分布系数的方法为：通过靶材沉积特征值的大小将所有连通域分为两类后，将其中靶材沉积特征值均值大的一类中的连通域标记，将所有标记的连通域作为一个集合记为靶材沉积颗粒区域集合；获取靶材沉积颗粒区域集合中每个连通域在膜层表面形貌图像中像素点的数量，记为靶材沉积颗粒区域集合中每个连通域的面积；计算靶材沉积颗粒区域集合中所有连通域的面积的变异似乎记为第一变异系数，将第一变异系数的倒数作为玻璃基材在工作电流下的靶材沉积颗粒分布系数；所述根据玻璃基材在工作电流下的靶材沉积颗粒分布系数和镀膜的效率获取玻璃基材的最佳工作电流的方法为：根据玻璃基材在工作电流下的膜层沉积速率和玻璃基材在工作电流下的靶材沉积颗粒分布系数获取玻璃基材在工作电流下的工作电流合适指数；玻璃基材在工作电流下的工作电流合适指数分别与玻璃基材在工作电流下的膜层沉积速率、玻璃基材在工作电流下的靶材沉积颗粒分布系数呈正相关关系；通过多个玻璃基材在工作电流下的工作电流合适指数获取最佳工作电流。

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