臺灣博碩士論文加值系統

本論文提出一套定位系統，應用機器視覺與影像處理技術，整合機械結構設計、影像處理、運動控制、人機介面等操作技術。
本論文先針對待測物體進行影像擷取，制定一個最佳之光學環境；撰寫樣本產生器之程式，對於待測物體製作圖形比對之樣本；驅動平台移動，當待測物體移動至CCD攝影機所在的位置時，擷取待測物體影像，做影像處理和圖形比對，將樣板位置輸出，透過座標轉換，將數值輸入給平台，進行定位誤差補償，補償完畢後，即可將平台移至下一檢測位置，進行下一檢測步驟。
另外，本論文依照目前業界之產品規範，進行影像處理技術於定位系統之檢測研究與設計，以達到產品要求之精度規格；光學字符辨識系統( OCR, Optical Character Recognition )，字元辨識率可達 99%；晶粒計數系統，晶粒陣列尺寸10 mm × 10 mm與晶粒尺寸12 mil為例，計算誤差小於1/10000；Lamp LED與High-Power LED外觀檢測系統，檢測之瑕疵精度為0.07mm，小於檢測區域公差(規格)為0.1mm。

For this theme, we design and development a system of positioning system, it application of machine vision and image processing technology, its include mechanical structure design, image processing, motion control, Human–Computer interface, etc.
First, we capture the image and design a best optical environment for the chip. Then writing the template generator program, to make a template for pattern match. Drive the stage, when the chip moves to the location of the CCD camera, capture the images, doing some image processing and pattern match. After pattern match, output the positioning error value. Through the coordinate transformation, input the value to the stage, do positioning error compensation. When the positioning error compensation finish, take the stage to the next location, to the next test step.
Other, in this thesis, according to the industry's products norm, research and design the image processing techniques to positioning system, to meet the accuracy specifications of the products. For the Optical Character Recognition System, character recognition rate of up to 99%. For the Die Counter System, grain array size 10 mm × 10 mm and grain size 12 mil, calculation error is less than 1/10000. For the Lamp LED and High-Power LED Appearance Detection System, the defect detection accuracy of 0.07mm, less than the detection area tolerances (specifications) of 0.1mm.

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　研究動機與目的 1
1.3　文獻回顧 3
1.3.1　機器視覺應用與發展 3
1.3.2　影像比對與定位 5
1.4　論文架構 7
第二章　系統介紹 8
2.1　電荷耦合元件（Charge Coupled Device,CCD）攝影機 8
2.2　鏡頭(Lens) 10
2.2.1　鏡頭種類 10
2.2.2　鏡頭選擇因素 11
2.3　照明系統 13
2.3.1　打光方式 13
2.3.2　光源選擇 16
2.4　控制平台 17
2.4.1　XY平台 17
2.4.2　旋轉平台 18
2.4.3　平台操作測試 20
第三章　定位系統 23
3.1　光學環境設計 23
3.1.1　定位系統CCD攝影機選擇 23
3.1.2　定位系統鏡頭選擇 27
3.1.3　定位系統光源選擇 29
3.2　樣本產生器 31
3.2.1　Microsoft Visual Studio 2010之C# 與 .NET 31
3.2.2　樣本產生器操作方法 32
3.2.3　樣本產生器操作介面 35
3.3　影像處理 36
3.3.1　影像濾波 36
3.3.2　影像分割與影像二值化 41
3.3.3　影像型態學 48
3.3.4　曲線逼近 52
3.3.4　圖形比對 55
3.4　座標轉換 61
3.5　定位系統架構 61
3.5.1　定位系統機構設計 62
第四章　定位方法研究 65
4.1　定位系統之研究 65
4.1.1　定位系統方法一(頂點識別) 66
4.1.2　定位系統方法二(強化邊緣輔助之頂點識別) 68
4.1.3　定位系統方法三(樣板圖形比對) 71
4.1.4　定位系統之比較 73
4.2　定位系統架構與流程 75
第五章　系統驗證與測試 77
5.1　各項設備驗證結果 77
5.1.1　CCD攝影機與鏡頭解析精度量測 77
5.1.2　平台重複精度驗證 84
5.2　機構校正 89
5.2.1　CCD攝影機位置校正 90
5.3　定位系統測試 93
第六章　影像處理之應用 96
6.1　光學字符辨識 ( OCR, Optical Character Recognition )系統 96
6.1.1　系統概要 96
6.1.2　儀器架構 96
6.1.3　OCR辨識系統研究 97
6.2　晶粒計數 98
6.2.1　系統概要 98
6.2.2　儀器架構 99
6.2.3　晶粒計數系統瑕疵分類 100
6.2.4　晶粒計數系統研究 101
6.3　Lamp LED外觀檢查系統 103
6.3.1　系統概要 103
6.3.2　儀器架構 104
6.3.3　Lamp LED外觀檢查系統瑕疵分類 104
6.3.4　Lamp LED外觀檢查系統研究 107
6.4　HIigh-Power LED外觀檢查系統 108
6.4.1　系統概要 108
6.4.2　儀器架構 108
6.4.3　High-Power LED外觀檢查系統瑕疵分類 109
6.4.4　High-Power LED外觀檢查系統研究 111
第七章　結論 113
7.1　結論 113
7.2　未來展望 114
參考文獻 115

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