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