臺灣博碩士論文加值系統

本研究主要為開發光電顯示器邊緣清洗設備，利用電荷耦合器元
件擷取面板特徵，運用影像處理技術求得面板清洗位置，使用大量十
字標記圖像進行深度學習訓練，再經由多次數值驗證運算出的補正位
置，將訓練後模組進行特徵判別，藉此取代人工判別，提高整體系統
穩定度，提升工作效率。
系統中載台機構將面板送到清洗壓輪處，藉由乾式超音波對面板
邊緣上大粉塵進行震碎後，利用沾濕的布捲上下清洗壓輪對面板邊緣
處進行擦拭動作。選用線性馬達達到高速定位並使得精度更準確。最
後，再利用電漿作用於面板邊緣，使之表面親水性變好，以利後製程
異方型導電膠更容易貼附在面板引腳上。

In this study the application of imaging technology in the edge
cleaning equipment of display device is presented. The Charge-coupled
Device (CCD) was used to capture the images of panel features. The
cleaning position was obtained by using image processing technology
with a large number of cross-mark images for deep learning training
process. Then, the correction position was calculated by multiple
numerical verifications, and the module after training was characterized.
It can improve the overall system stability and work efficiency. In the
system, the stage mechanism sends the panel to the cleaning roller, and
the dust on the edge of the panel can be removed by the dry ultrasonic
wave. The wetted cloth roll is used to clean the pressure roller and wipe
the edge of the panel. Using the linear motor, the high speed positioning
and more accurate accuracy can be approached. Finally, the plasma is
applied to the edge cleaning of the panel to make the surface more
hydrophilic.

目錄
感 謝 i
摘 要 ii
Abstract iii
第一章、緖論 1
1.1 前言 1
1.2 研究動機與目的 2
1.3 文獻回顧 2
第二章、研究方法 7
2.1、視覺分析 8
2.1.1、卷積神經網路 8
2.1.2、電荷耦合器元件基礎座標 14
2.1.3、面板對位 15
2.2、清洗製程 17
2.2.1、乾式超音波 18
2.2.2、電漿 19
第三章、實驗架構設計與流程 22
3.1 系統硬體設備規格 22
3.2 系統架構設計 22
3.3 系統流程 23
第四章、實際結果與分析 36
4.1 影像對位分析結果 36
4. 2 清洗精度驗證結果 38
4. 3 水滴角驗證結果 42
4. 4 標記辨別驗證結果 44
第五章、結論 46
5.1 成果 46
5.2 未來展望 46
參考文獻 47
附錄 51

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