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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:顏聖峰
研究生(外文):Yan Sheng-feng
論文名稱:SMD包裝機之印字檢測系統研製
論文名稱(外文):Development of Marking inspection system of taping machine for SMD parts
指導教授:楊錫凱
指導教授(外文):Yang Hsi-kai
學位類別:碩士
校院名稱:遠東技術學院
系所名稱:機械研究所
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2005
畢業學年度:92
語文別:中文
論文頁數:75
中文關鍵詞:表面黏著電路元件、相關係數、學習向量量化、線上檢測
外文關鍵詞:Surface Mount Device、coefficient correlation、Learning Vector Quantization、On-line inspection
相關次數:
  • 被引用被引用:1
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本論文係建構一個表面黏著電路元件的印字檢測系統,用以檢測印字之文字。對於定位點的搜尋,係由相關係數的運算取得影像中定位點之座標。在影像濾波方面,係以數位邏輯電路之雜訊過濾原理增強影像中的背景特徵,並輔以灰度平均值與標準差之運算法則增強影像中印字與背景特徵的對比,避免在後續的影像處理過程中,將背景特徵歸類為印字特徵。再者,由於前述兩種影像過濾之運算法則十分簡易,大量的節省了運算與影像處理之時間,使印字特徵得以完整的保留。最後,以學習向量量化神經網路訓練欲檢測之樣本文字,根據測試結果顯示,辨識率可達到99.14﹪,而且從取像、影像處理到字元辨識的過程,系統辨識一張包含3 顆元件的影像之時間只需0.15 秒,使得影像識別的效能大幅提昇,讓影像辨識的技術更為實用,以滿足即時線上檢測系統之功能性。
In this paper , a marking inspection system of the Surface Mount Device is constructed for checking the characters of mark . The reference point , in the image is obtained by calculating the correlation coefficient . In the image processing , the noise filter principal of the digital logical circuit is used to enhance the image background characteristics . And the average of grey-level
and standard deviation are also adopt to increase the contrast of image , such that the identification rate is improved . Then , the Learning Vector Quantization neural network algorithm is utilized for training the sample characters . The proposed image processing algorithm is simple and the computing time can be saved .
The results obtained from the experiment indicate : the identification rate can reach to 99.14﹪ and the needed time for identifying three Ics in a image is about 0.15 second . From these results, the proposed image identification technique is more practical and can be implemented to the on-line inspection system .
中文摘要 Ⅰ
Abstract Ⅱ
誌謝 Ⅲ
目錄 Ⅳ
表目錄 Ⅷ
圖目錄 Ⅸ
第一章 緒論 1
1-1 前言 1
1-2 文獻回顧 2
1-3 本文架構 9
第二章 影像檢測技術 10
2-1 擷取待測影像 11
2-1-1 相關匹配 11
2-1-2 待測影像之擷取流程 13
2-2 影像濾波 16
2-2-1 數位邏輯電路之雜訊過濾原理 17
2-2-2 OR 運算 21
2-2-3 灰度平均值與標準差之運算法則 22
2-2-4 濾波處理流程 25
2-3 影像二值化 28
2-4 輪廓搜尋 29
2-4-1 輪廓擷取演算法 29
2-4-2 輪廓的近似搜尋 32
2-5 字元分割 35
2-5-1 字元範圍設定 35
2-5-2 字元擷取 36
2-6 影像縮放 38
2-7 字元辨識 40
2-7-1 LVQ 神經網路之學習法則 42
2-7-2 LVQ 神經網路之字元辨識 43
第三章 印字檢測系統之建構 44
3-1 印字檢測系統 45
3-1-1 影像辨識系統 47
3-1-2 送料機構 48
3-1-3 光學設備 48
3-1-4 系統需求 49
3-2 印字檢測軟體 50
3-2-1 系統硬體控制 50
3-2-2 字元擷取 52
3-2-3 字元辨識 55
3-3 系統影像檢測 57
第四章 結果與討論 59
4-1 檢測條件 59
4-2 結果與討論 61
4-2-1 數位邏輯濾波原理之使用 61
4-2-2 數位邏輯濾波原理以及灰度平均值與標準差之運算法則的
使用 62
4-2-3 捺印字元誤判之原因 63
4-2-4 雷射印字之測試 66
4-2-5 檢測速度 68
4-2-6 資料之可靠度 69
4-2-7 文字樣本資料之完整性 69
第五章 結論 70
參考文獻 73
自述 75
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