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研究生:宋俊緯
研究生(外文):SUNG, JUN-WEI
論文名稱:提升機器視覺系統之影像擷取效率及品質優化
論文名稱(外文):Improve Acquisition Efficiency for Machine Vision System and Optimize Image Quality
指導教授:黃乾怡黃乾怡引用關係
指導教授(外文):HUANG, CHIEN-YI
口試委員:應國卿楊昌哲黃乾怡
口試委員(外文):YING, KUO-CHINGYANG,CHANG-CHEHUANG, CHIEN-YI
口試日期:2020-06-22
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北科技大學
系所名稱:工業工程與管理系
學門:工程學門
學類:工業工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2020
畢業學年度:108
語文別:中文
論文頁數:54
中文關鍵詞:影像擷取機器視覺田口參數設計瑕疵偵測
外文關鍵詞:Image CapturingMachine VisionTaguchi MethodDefect Infection
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本研究的研究背景為考量到各大電子元件廠商近年來導入機器視覺系統,並配合機器學習以檢測產品瑕疵;然而機器視覺系統取得影像之過程耗費時間及程序相對繁瑣,可能使得其效率有比人工進行瑕疵檢測低;此外應用於機器學習所擷取之影像的品質若是不佳,會導致進行瑕疵偵測時出現無法正確辨識瑕疵;因此,本研究以案例公司為改善對象,提升其取像效率及優化其取像品質;在提升取像效率方面,在導入工業相機、遠心鏡頭、移動平台等硬體搭配取像軟體FlyCapture後,將案例公司整體取像流程由十四個步驟減少至九個步驟,花費時間降低了68.87%;在取像品質的優化方面則是利用田口品質工程的手法取得應用於機器視覺系統的最佳取像參數組合為照度在25000 Lux、快門速度為5 ms及曝光值設於0.0 EV,以此組參數取像後並取得其瑕疵檢測模型,將原先案例公司所用瑕疵檢測模型的準確率由57%提升至87%。
The background of this study is considering that electronic component manufacturers apply machine learning to inspect defects with machine vision systems nowadays; however, the process of taking images with machine vision systems might take more time with complicated procedures, which might result in that the efficiency is lower than manual inspection. In addition, if the quality of captured images which are applied for machine learning is not acceptable, it will lead to the situation that the defects cannot be identified correctly. Therefore, this study cooperates with a company, in order to improve its efficiency of obtaining images and to optimize image quality. About improving efficiency of obtaining images, by introducing industrial camera, telecentric lenses, sliding stage and image capturing software called FlyCapture, the steps of whole procedure are eliminated from 14 steps to 9 steps, and the cost of time is reduced about 68.87%. About optimizing image quality, this study gets the optimal parametric combination of machine vison system for capturing images is 25000 Lux for illuminance, 5ms for shutter speed and 0.0 EV for exposure value by applying Taguchi method. By this parametric combination, it raises the accuracy of the defect inspection system used by company which cooperating with from 57% to 87%.
摘 要 i
ABSTRACT ii
誌 謝 iv
目 錄 v
表目錄 vii
圖目錄 viii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機及目的 1
1.3 研究範圍及限制 2
1.4論文架構 3
第二章 文獻探討 4
2.1 機器視覺系統 4
2.2 自動光學檢測設備 6
2.3 工業相機 7
2.4 田口方法 8
2.5 影像處理 9
第三章 研究方法 11
3.1 研究流程 11
3.2 影像擷取硬體 12
3.2.1 顯微鏡 12
3.2.2 工業相機 13
3.2.2.1 感光元件 13
3.2.2.2 解析度 13
3.2.2.3 像素總量 14
3.2.2.4 色彩深度 14
3.2.2.5 幀率 15
3.2.2.6 曝光 15
3.2.3 鏡頭 16
3.2.3.1 定焦鏡頭 16
3.2.3.2 變焦鏡頭 17
3.2.3.3 遠心鏡頭 17
3.3 田口方法 18
3.3.1 田口參數設計 19
3.3.2 直交表 20
3.3.3 信號雜音比 20
3.3.4 Omega 轉換 21
3.3.5 確認實驗 22
第四章 實驗設計及進行 24
4.1 確認目前取像設備規格 24
4.2 確認目前取像至瑕疵偵測之流程及效率 27
4.2.1 針對取像流程與效率相關分析 27
4.3 建立可助提升取像效率相關軟、硬體 29
4.3.1 可助提升取像效率相關硬體 30
4.3.2 可助提升取像效率相關軟體 33
4.4 確認改善後取像效率 36
4.5 設計用於提升取像品質田口實驗參數 37
4.6 進行實驗 41
4.6.1 確認各種瑕疵數量及種類 41
4.6.2 取像數量與標記方式確認 42
4.6.3 數據收集方式 44
第五章 實驗結果與分析 45
5.1 實驗結果 45
5.2 結果分析 47
5.3 確認實驗 48
第六章 結論與建議 50
6.1 結論 50
6.2 建議 51
參考文獻 52

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