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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:楊竣宇
研究生(外文):Chun-Yu Yang
論文名稱:鋁活塞瑕疵之影像檢測技術
論文名稱(外文):The Application of Image Inspection Technology for Aluminum Piston
指導教授:吳明芳吳明芳引用關係
指導教授(外文):Ming-Fang Wu
口試委員:趙全鋐 黃清池
口試委員(外文):Chan-Hong Chao Chin-Chyr Huang
口試日期:2019-07-13
學位類別:碩士
校院名稱:崑山科技大學
系所名稱:電機工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2019
畢業學年度:107
語文別:中文
論文頁數:79
中文關鍵詞:影像處理鋁活塞表面瑕疵自動檢測
外文關鍵詞:Image processingAluminum pistonSurface defectAutomatic detection
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本文主要針對自行車產業在油壓碟煞內部的鋁活塞元件,並利用影像處理技術來檢測鋁活塞的瑕疵。
本自動檢測方法主要是依據下列三個設計步驟。首先,針對原始影像,運用中間值濾波與彩色影像亮度提升技術使得整體影像的完整度能夠增加。其次,利用二值化、閉合運算、邊緣檢測等技術繼續加以影像處理作業,以利後續鋁活塞瑕疵之辨識。最後,運用影像比對功能與閘值設定來判定目標形狀和公差是否在合理的範圍之內。
本文實際利用正常、有毛屑及有斷頭等三種不同鋁活塞的實測案例,來說明所提出檢測技術的有效性及可行性。實測結果顯示辨識鋁活塞瑕疵的成功率可達到100%,同時就目前本研究所使用的設備而言,鋁活塞尺寸量測的誤差精度可達0.1mm以內,顯示本研究所實現的鋁活塞影像檢測技術確實可行,並且具有相當的準確性及實用性。

This thesis focuses on the aluminum piston components inside in the oil pressure disc of bicycle industry, and uses the image processing technology to detect the defect of aluminum piston.
The automatic detection method developed in this thesis is based on the following design steps. First, for the original image both median filter and color image brightness increasing technique are used to increase the integrity of whole image. Next, for the defect recognition of aluminum piston, three image processing techniques, such as binarization, closed operation, and edge detection, are used to continue dealing with the procedure of image processing. Finally, the image comparison function and the threshold setting are used to determine whether the target shape and tolerance are within a reasonable range.
In this thesis, three different aluminum pistons including the normal, having hair bits, and without head, are used for the actual detection examples to illustrate the effectiveness and performance of the proposed detection technology. The measured results show that the success rate of identifying aluminum piston defects can reach 100%. And for the case that the equipments used currently in this research, the error precision of the size amount examines for aluminum pistons can be reached within 0.1mm. These experimental results show that the image inspection technology proposed in this research for detecting the aluminum piston is really feasible, and have the suitable accuracy and practicability.

中文摘要 i
英文摘要 iii
誌謝 v
目錄 vi
圖目錄 ix
表目錄 xiii
第一章 緒論 1
1.1前言 1
1.2 研究動機與目的 2
1.3 文獻回顧 3
1.4 論文架構 8
第二章 影像處理技術介紹 9
2.1二值化 9
2.2直方圖強化 10
2.3膨脹與侵蝕運算 11
2.3.1膨脹運算 12
2.3.2侵蝕運算 13
2.3.3斷開運算 15
2.3.4閉合運算 16
2.4濾波 18
2.4.1均化濾波 18
2.4.2中間值濾波 20
2.5 邊緣檢測 22
2.5.1 Sobel邊緣檢測 22
2.5.2 Laplacian邊緣檢測 24
2.6 樣板比對 26
第三章 鋁活塞材質與製程介紹 29
3.1 鋁活塞材質與規格 29
3.2 鋁活塞瑕疵種類 36
3.3 鋁活塞於油壓剎車把手應用說明 37
第四章 鋁活塞瑕疵檢測流程設計 40
4.1影像處理相關設備 40
4.2鋁活塞樣本擷取 43
4.3影像前處理流程 44
4.4鋁活塞檢測流程設計 46
第五章 實測結果 51
5.1鋁活塞檢測硬體架構 52
5.2鋁活塞樣本辨識結果 58
5.3鋁活塞瑕疵檢測結果 59
5.4 實作結果數據統計 72
第六章 結論與未來展望 74
6.1 結論 74
6.2 未來展望 75
參考文獻 77


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[2] 黃峻彥,搭配CMOS相機與光罩之機器視覺系統於鏟花加工檢測之研究,國立勤益科技大學,碩士論文,2013。
[3] 李信葳,走道上多重障礙物之偵測,崑山科技大學,碩士論文,2018。
[4] 歐陽衡,機器視覺系用在封裝IC外觀瑕疵檢測之研究,國立成功大學工程學系,碩士論文,2003。
[5] 林偉超,機器視覺於圓鋸片尺行檢測之應用,國立勤益科技大學,碩士論文,2012。
[6] 柳長志,玻璃面板瑕疵之影像檢測,崑山科技大學,碩士論文,2015。
[7] 張君誠,融合深度影像與視覺影像之校正方法,國立雲林科技大學,碩士論文,2018。
[8] 陳坤郎,自由車剎車器專利分析及產品開發之研究,國立雲林技大學,碩士論文,2010。
[9] 蔡晉晏,整合機器視覺於自動化油封修邊之線上尺寸檢測製程,建國技大學,碩士論文,2015。
[10] 魏德榮,活塞截面幾何之設計以探討減震筒阻尼值之變化學,國立虎尾科技大學,碩士論文,2018。
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[12] 簡宗胤,基於Linux 實現視覺導引機械手臂系統,南台科技大,碩士論文,2018。
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[14] 鍾凱騰,電腦視覺系統應用於球狀工件之表面瑕疵檢測,朝陽科技大學,碩士論文,2009。
[15] 許敏雋,應用機器視覺於偏光片壓點瑕疵之檢測,聖約翰科技大學,碩士論文,2014。
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[23] 興懋鋁業http://www.newgreen.com.tw/ Aluminum/Aluminum. html。
[24] 星陽金屬股份有限公司:http://symetal.com.tw/metal.php。
[25] 維基百科:
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BC%BA%E5%BA%A6。
[26] 神鋼鋁業:
http://swcl.com.tw/content/tw/products_contaspx?MSID=744265415500434574。
[27]台暉鋁業股份有限公司:http://www.taiwell.com. tw/aluminium.htm。

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