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研究生:何國禎
研究生(外文):Kuo-Jen Ho
論文名稱:應用影像處理於活性金屬硬焊之缺陷檢測
指導教授:黃衍任
學位類別:碩士
校院名稱:國立中央大學
系所名稱:機械工程學系在職專班
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文出版年:2020
畢業學年度:108
語文別:中文
論文頁數:111
中文關鍵詞:AMB活性金屬硬焊影像處理超聲波顯微鏡
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隨著全球工業4.0的來臨,大數據、物聯網、機器人的運用也用也在如火如荼的進行中,如何提升工廠的產能及品質的提升已經是當前每個公司最重要的課題,是隨著轉型或者在時代洪流中被淹沒。

本次研究為了能夠讓廠內檢查人員及工程師能夠快速辨識產品品質狀況,此次研究將透過Matlab影像處理強大的功能,將收集到的照片去做數位影像處理包含下列的功能(二值化、形態學、邊緣處理、熵值的分析等),利用這些功能將AMB基板的缺陷辨識可以更為快速,加快產線檢查的時間,也可以將分析出的照片給工程師做缺陷的改善做為一個參考的指標。作為後續努力的目標,將會利用此次研究結果,也進而發展類神經網路或者其他小波處理進行影像辨識的學習及辨識的驗證。
With the advent of Global Industry 4.0, the use of big data, the Internet of Things, and robots is also in full swing. How to improve the production capacity and quality of the factory is already the most important issue for every company. The company must transform or be submerged in the torrent of times.

In this study, in order to enable the inspectors and engineers in the factory to quickly identify the quality status of the product, we used Matlab image processing powerful functions to process the collected photos for digital image processing, including the following functions (binarization, morphology, edge processing, analysis of entropy value, etc.), these functions can be used to identify the defects of the AMB heat dissipation substrate faster and speed up the inspection time of the production line for index. The next goal of our efforts will be to use the results of this research, and then to develop neural network or other wavelet processing for image recognition learning and recognition verification.
摘 要 I
ABSTARACT III
誌 謝 IV
目 錄 V
圖目錄 VII
第1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
1-4 論文概述 4
第2章 背景及相關知識 5
2-1 IGBT模組簡介 5
2-1-1AMB基板材料的比較 6
2-1-2AMB基版技術簡介 7
2-1-3AMB基板製造流程概述 10
2-1-4缺陷檢測設備的簡介(超聲波/X-Ray/SEM) 15
2-2 數位影像的處理流程 18
2-2-1二值化(Binary) 18
2-2-2邊緣檢測(Edge detection) 20
2-2-3形態學 23
2-2-4濾波處理(Image filter) 24
2-2-5直線偵測霍夫轉換(Hough transform) 25
2-2-6熵的原理 27
2-3實驗設備 29
2-3-1影像擷取(超聲波設備簡介) 29
2-3-2電腦與軟體設備 38
第3章 實驗設計 39
3-1 實驗設計規劃 39
3-1-1實驗程序規劃 39
3-1-2缺陷種類定義規範 43
3-1-3缺陷形成的成因 44
3-2 AMB基板缺陷檢測 51
3-2-1氣泡缺陷檢測法: 51
3-2-2空腔缺陷檢測法: 54
3-2-3陶瓷破裂檢測法: 56
3-2-4 Peeling缺陷檢測法: 59
3-2-5銅片刮傷缺陷影像檢測法: 62
3-2-6 MATLAB Guide介面: 64
第4章 實驗結果 67
4-1 實驗執行目標 67
4-2 初期分析方法結果: 68
4-3 氣泡檢測結果: 74
4-4 空腔檢測結果: 78
4-5 陶瓷破裂檢測結果: 80
4-6 Peeling檢測結果: 82
4-7 銅片刮傷判檢測結果: 84
4-8 缺陷判定準確度(熵值統計) 88
第5章 結論與未來展望 89
5-1 結論 89
5-2 未來展望 89
參考文獻 91
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