臺灣博碩士論文加值系統

本研究目的在發展一套鋼材精製面的表面粗糙度非接觸量測系統。
此量測系統主要包括線光源投射器、試片移動平台、CCD攝影機及影像分析軟體四大部份。
本量測系統的原理乃是利用光投射在粗糙度表面的散射特性。試片表面粗糙度值愈大，所量測得的線寬則愈寬。在本研究中，計算線寬的方法為先對掃瞄線影像以低通濾波器作平滑化處理，以濾除雜訊，再針對該影像線寬方向作一次微分，以最大斜率所對應的位置為其線寬值。由實驗結果可知，線光源投射器之入射角為30°，CCD攝影機之反射角為30°時，可得較佳的表面粗糙度與線寬的關係。本量測系統適合量測的表面粗糙度範圍為Ra=0.04~0.8µm。本研究也發展完成利用實驗數據，經由倒傳遞類神經網路的訓練，即可由量測的線寬預測出未知試片的表面粗糙度。藉由粗糙度與線寬的實驗數據對倒傳遞類神經網路加以訓練，使每個神經節強度及處理單元閥值之權重值依據誤差修正量自動學習。由誤差收斂圖判斷程式收斂最佳時機，並獲得最佳的權重值，最後將此最佳權重值代入系統程式得到實際輸出的線寬及粗糙度值，並可對未知的試片粗糙度值作預測。由測試結果可知，運用類神經網路預測值比二次、三次、四次多項式的曲線擬合結果佳。

The Objective of this study is to develop a non-contact surface roughness measuring system for the steel with good surface finishing (Ra=0.04~0.8µm). The system consists of four major parts, namely the line projector, a X-Y stage to move the specimen, CCD camera, and image analysis software. The measuring principle of the developed system based on the scattering characteristics of the laser beam projected on a workpiece surface with homogenous surface roughness. The larger the surface roughness value the larger the correspondent line width. The line width of the image was determined by the so-called edge detection method through calculating the first derivative of the smoothed image filtered by average filter and then finding the maximum slope position.
A back propagation neural network was also developed in this study to predict the unknown surface roughness of the specimen via the measured line width by training the experimental surface roughness and line width data. According to the experimental results, the predicted surface roughness through back propagation neural network method was more accurate than that of the second order, third order, and fourth order polynomial curve fitting of the experimental surface roughness and line width data.

中文摘要……………………………………………………………Ⅰ
Abstract……………………………………………………………Ⅱ
目 錄………………………………………………………………Ⅲ
圖索引………………………………………………………………Ⅵ
表索引………………………………………………………………Ⅸ
第一章 緒論……………………………………………………………1
1.1 研究緣起與目的……………………………………………………1
1.2 文獻回顧……………………………………………………………3
1.3 研究方法與步驟……………………………………………………5
第二章 量測系統基本原理與研製……………………………………8
2.1 非接觸式表面粗糙度量測原理……………………………………8
2.1.1 表面組織的定義與粗糙度表示法………..…………………8
2.1.2 反射光與粗糙度關係………..……………………………….12
2.1.3 量測方法………………...……………………………………16
2.2 數位影像處理系統介紹…………..……………………………22
2.2.1 CCD工作原理……………………………..………………….24
2.2.2 影像卡介紹………………………………..………………….25
2.2.3 二維低通濾波器原理介紹（Lowpass Filter）..…………….27
2.2.4 二值化處理（Thresholding）……………..…………………29
2.3 非接觸式表面粗糙度量測系統之研製…………………………..31
2.3.1 光源投射器………………………………..………………….31
2.3.2 試片及放置試片治具的製作……………..………………….36
2.3.3 四軸量測機台……………………………..………………….38
2.3.4 SDK for PCVision board……………………………………46
2.3.5 Sherlock32 for PCVision board……………………………49
第三章 辨識系統基本原理……………………………………………….51
3.1 類神經網路………………………………………………………..51
3.1.1 類神經網路定義……………………………………………...52
3.1.2 類神經元……………………………………………………...52
3.1.3 類神經網路的分類…………………………………………...53
3.1.4 類神經網路的運作過程……………………………………...54
3.2 倒傳遞類神經網路………………………………………………..55
3.2.1 倒傳遞網路的結構…………………………………………...55
3.2.2 倒傳遞網路的基本原理……………………………………...57
3.2.3 BPN批次訓練(batch training)過程………………………61
3.2.4 BPN的測試誤差方式…………………………………………62
3.2.5 BPN的回想(recalling)過程…………………………………63
第四章 量測結果與辨識分析…………………………………………….65
4.1 量測結果…………………………………………………………..65
4.2 以Matlab發展之辨識分析軟體…………………………………..69
4.2.1 GUIDE：GUI設計環境……….……………………………...69
4.2.2 Neural Network Toolbox(類神經網路工具箱)………..……...70
4.3 BP法作表面粗糙度與線寬之分析結果……….………………..74
4.4 以多項式法之曲線趨勢分析結果………………………………..79
4.5 比較BP與多項式法的整體均方根值之結果……………….…..80
第五章 結論與討論……………………………………………………….83
5.1 結 論………………………………………..……………………..83
5.1 討 論…………………………………………..…………………..83
參考文獻…………………………………………………………………….85
符錄一…………………………………………………………………….…88
符錄二…………………………………………………………………….…89

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