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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳文樺
研究生(外文):Wen-Hua Chen
論文名稱:應用於同軸連接器之光學缺陷檢測
論文名稱(外文):Optical Defect Inspection for Coaxial Connector
指導教授:孫崇訓
指導教授(外文):CHUNG-HSUN SUN
口試委員:王文俊鄭穎仁
口試委員(外文):Wen-June WangYing-Jen Cheng
口試日期:2017-07-18
學位類別:碩士
校院名稱:淡江大學
系所名稱:機械與機電工程學系碩士班
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:2017
畢業學年度:105
語文別:中文
論文頁數:54
中文關鍵詞:自動光學檢測影像處理霍夫圓轉換
外文關鍵詞:Automatic Optical Inspectionimage processingHough circle transform
相關次數:
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本論文主要發展一套應用於同軸連接器的自動光學檢測系統(Automatic Optical Inspection)。檢測項目包括缺件檢測、外徑尺寸及形變檢測。缺件利用自適性二值化和水平、垂直投影進行檢測。外徑尺寸及形變採用霍夫圓轉換檢測,且利用投影後的資訊降低運算量。最後實驗驗證自動光學缺陷檢測系統的準確性及演算法的效能。
This thesis develops an Automatic Optical Inspection (AOI) system, which inspects defects of coaxial connectors. Inspected defects include missing, outside dimension and deformation of the coaxial connector. By adaptive thresholding and computing horizontal and vertical projections of images, the missing of coaxial connector can be inspected. Outside dimension and deformation are inspected by using image processing and improved Hough circle transform, which reduces the computation by projection information. Finally, the experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed AOI system.
目錄
第一章 緒論 1
1.1研究動機與目的 1
1.2文獻探討 1
1.3研究範圍 2
第二章 檢測系統與系統架構 3
2.1 檢測項目 3
2.2 自動光學檢測系統 5
2.3 檢測流程 6
2.4硬體規劃 7
2.4.1光學元件選配 8
2.4.1.1感光元件大小(Sensor Size): 9
2.4.1.2工作距離WD(Work Distance): 10
2.4.1.3解析度(Resolution): 10
2.4.1.4景深DOF(Depth of Field) 10
2.4.1.5可視範圍FOV(Field of View): 10
2.4.1.6公差(Tolerance): 10
2.4.1.7 CMOS工業攝影機 11
2.4.1.8鏡頭 12
2.4.2光學實驗架 13
2.4.3 光源 14
2.4.4筆記型電腦 19
2.4.5 XY移動平台 19
第三章 檢測演算法 21
3.1影像前處理 21
3.1.1影像格式 21
3.1.2自適性二值化 21
3.1.3水平、垂直投影 23
3.2霍夫圓轉換 25
3.2.1霍夫轉換 25
3.2.1.1累加器 26
3.2.2 霍夫圓轉換 27
3.2.3快速式霍夫 30
3.3缺陷判定 32
3.3.1直徑尺寸檢測 32
3.3.2爪狀形變檢測 33
3.3.2.1膨脹與侵蝕 34
第四章 實驗 36
4.1精度校正實驗 36
4.2 自適性二值化實驗 38
4.3缺件檢測實驗 42
4.4直徑檢測與爪狀檢測實驗 44
4.4.1誤判結果分析 47
4.4.2漏判結果分析 50
第五章 結論 53
5.1 結論 53
5.2未來展望 53
參考文獻 54


圖目錄
圖2.1同軸連接器 3
圖2.2淬盤示意圖 4
圖2.3合格品示意圖 4
圖2.4自動光學檢測系統 6
圖2.5系統流程圖 7
圖2.6完整硬體示意圖 8
圖2.7光學檢測參數示意圖 8
圖2.8 常用Area Sensor尺寸轉換 9
圖2.9 CMOS黑白攝影機Mako G-192B 11
圖2.10 遠心鏡頭實品圖 12
圖2.11 BSPLN1X65尺寸標示圖 13
圖2.12光學實驗架 14
圖2.13 常見打光方式 15
圖2.14(a) 低角度藍光 16
圖2.14(b) 高角度藍光 16
圖2.15(a)白光 17
圖2.15(b)紅光 17
圖2.15(c)藍光 18
圖2.16傾角70度環型藍光 18
圖2.17筆記型電腦 19
圖2.18 XY移動平台 20
圖3.1原始灰階影像 22
圖3.2(a)灰階直方統計圖(b)直方圖放大 22
圖3.3自適性二值化結果(已反白) 23
圖3.4垂直投影示意圖(已反白) 24
圖3.5水平投影示意圖(已反白) 24
圖3.6點與線的轉換 26
圖3.7累加器示意圖 26
圖3.8 (a)影像平面的圓 (b)圓上一點(i,j)於參數空間 27
(c)圓軌跡上每點於參數空間 28
圖3.9圓軌跡映射到參數空間示意圖 29
圖3.10圓錐相交示意圖 29
圖3.11累加器投票情形(已反白) 30
圖3.12提取輪廓後影像(已反白) 31
圖3.13篩選過後的輪廓(已反白) 31
圖3.14快速霍夫圓轉換流程圖 32
圖3.15 投影缺角示意圖(垂直方向) (已反白) 33
圖3.16合格區黑圓 33
圖3.17(a)二值化影像(b)相減後影像 34
圖3.18膨脹示意圖 34
圖3.19侵蝕示意圖 35
圖4.1游標卡尺(水平方向) 36
圖4.2游標卡尺(垂直方向) 37
圖4.3(a)~(e)不同位置之影像 40
圖4.4不同亮度之影像 41
圖4.5缺件實驗擺放位置 42
圖4.6人機介面 43
圖4.7檢測結果 43
圖4.8缺陷判定實驗(1)第一次擺放 45
圖4.9 缺陷判定實驗(2)第一次擺放 46
圖4.10缺陷判定實驗(3)第一次擺放 47
圖4.11(a)誤判1之合格影像 48
圖4.11(b)誤判1之缺陷影像 48
圖4.12(a)誤判2之合格影像 49
圖4.12(b)誤判2之缺陷影像 49
圖4.13(a)漏判1之缺陷影像 50
圖4.13(b)漏判1之合格影像 51
圖4.14(a)漏判2之缺陷影像 51
圖4.14(b)漏判2之合格影像 52


表目錄
表2.1檢測詳細規格 5
表2.2 CCD與CMOS比較 9
表2.3 公差與精度對應關係 11
表2.4 硬體要求條件 11
表2.5 BSPLN1X65遠心鏡頭規格表 12
表2.6光學實驗架XCY-ST-02規格表 14
表2.7 環型光源規格 19
表2.8筆記型電腦規格 19
表2.9 XY移動平台規格 20
表4.1 水平方向校正數據 37
表4.2 垂直方向校正數據 38
表4.3 不同位置之直徑像素數 40
表4.4 不同亮度之像素數 41
表4.5 缺件檢測結果 44
表4.6 擺放(1)缺陷判定實驗結果 45
表4.7 擺放(2)缺陷判定實驗結果 46
表4.8 擺放(3)缺陷判定實驗結果 47
[1] 張元碩,“晶粒表面缺陷自動視覺檢測系統之設計與開發”,國立交通大學工業工程與管理學系,2009
[2] 康茂龍,“視覺檢測系統光源之應用”,
http://www.cepp.gov.tw/TheFiles/publication/287a095d-e481-4e71-8aab-d7d3e3e7ec77.pdf
[3] 賀全慶,“量測精確度的統計推論”,
http://bm.nsysu.edu.tw/tutorial/iylu/43/B2-1_001.pdf
[4]鍾國亮,“影像處理語電腦視覺”,第三版,台灣東華書局股份有限公司,2006年3月
[5] Suzuki, S., be, K.Topological structural analysis of digitized binary images by border following(1985) Computer Vision, Graphics and Image Processing, 30 (1), pp. 32-46.
[6] Ballard, D.H.Generalizing the Hough transform to detect arbitrary shapes(1981) Pattern Recognition, 13 (2), pp. 111-122.
[7]繆紹綱,“數位影像處理”,台灣培生教育股份有限公司,2003年8月
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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