隨著工業科技的發展以及高度自動化生產技術的進步，在檢測的技術和效率上也有相對的提昇。而近年來自動光學檢測更是掀起了一波熱潮，其技術就是運用機器視覺於自動化生產線上的檢視與量測。因為有不少的檢測方法是必須接觸待測物才能量測，這使得待測物中微小結構因而受到破壞，尺寸或形狀也因此受到變形，最終導致量測上的不精確或誤判；反觀機器視覺檢測具有非接觸性、非破壞性的特性，且可達到即時性、全面性的檢測能力，因此如何量測這類全域性元件的外型尺寸便是一個值得研究的課題。
本研究中我們以CCD及自動對焦鏡頭搭配三維運動機構建立一套全域性外形尺寸的量測系統。本研究將主要使用變焦CCD擷取待測物之影像，並應用霍氏轉換 (Hough Transfer) 演算法處理該影像，最後轉換出待測物的外型輪廓尺寸並與理論值做比對，進而評估全域性影像量測的準確性。

The new developments in industrial technology and advancement in automatic production technology, have resulted in the improvement of inspection both in method and efficiency. Besides, Automatic Optical Inspection has been a hot topic in recent years; it actually applies in Machine Vision to automatic production line on inspection and measurement.
Many measurement methods require contact to the specimens, therefore, they not only destroy specimens’ tiny structure but also change their sizes and shapes. Sometimes, they even cause inaccuracy and misjudgment on measuring. In contrast, Machine Vision’s features are not only non-contact and non-destructive, but also enable real time and full coverage inspection ability.
Due to these advantages, it’s a study-worthy topic on how to inspect this kind of global device shape size. In this research, we built a set of measurement system of global shape’s size by CCD and auto-focus lens, which go along with a 3-D motion device. 
Moreover, we applied various measurements on shapes and sizes, including Hough Transfer and Stereo image Theorem principle to evaluate the accuracy of certain component which is applied to global measurement. As the results, we can evaluate the accuracy of the system for basic profile measurement like triangle, square and circle of global components.

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英文摘要					II
目錄					III
圖目錄					VI
表目錄					X
第一章  緒論				1
  1.1 前言				1
  1.2 研究動機與目的			6
  1.3 文獻回顧				7
  1.4 本文架構				9
第二章  非接觸式量測與自動光學檢測系統之介紹	12
  2.1 非接觸式量測				12
    2.1.1 主動式量測			13
    2.1.2 被動式量測			14
    2.1.3 非接觸式量測之優缺點		14
  2.2 自動光學檢測系統發展現況		16
    2.2.1 電控系統				17
    2.2.2 取像系統				18
    2.2.3 照明系統				20
    2.2.4 影像處理與分析系統		21
第三章  影像處理技術演算法之介紹		24
  3.1 影像處理技術演算法			24
    3.1.1 影像處理技術			24
    3.1.2 影像處理基本步驟			25
    3.1.3影像空間域分析			29
    3.1.4影像頻率域分析			36
  3.2 影像量測演算法			38
第四章  量測設備與實驗設計			41
  4.1 量測設備	         			41
    4.1.1 三軸量測控制平台			41
    4.1.2 影像擷取系統			45
  4.2 系統軟體的開發			48
    4.2.1 MDI系統主視窗			48
    4.2.2 影像量測軟體之使用		50
  4.3 實驗方法與步驟之設計	         		54
    4.3.1實驗方法	         			54
    4.3.2實驗步驟	         			57
第五章 實驗結果與討論			59
  5.1 實驗設計與說明			60
  5.2 待測物選取	         			69
    5.2.1 等尺寸圓之物件			69
    5.2.2 不等尺寸圓之物件			81
    5.2.3 基本形狀之物件			86
  5.3 討論	         			92
第六章 結論與未來展望			96
  6.1 結論	         			96
  6.2 未來展望	         			98
參考文獻	                  			100


第一章  緒論	1
1.1 前言	1
1.2 研究動機與目的	6
1.3 文獻回顧	7
1.4 本文架構	9
第二章  非接觸式量測與自動光學檢測系統之介紹	12
2.1 非接觸式量測	12
2.1.1 主動式量測	13
2.1.2 被動式量測	14
2.1.3 非接觸式量測之優缺點	14
2.2 自動光學檢測系統發展現況	16
2.2.1 電控系統	17
2.2.2 取像系統	18
2.2.3 照明系統	20
2.2.4 影像處理與分析系統	21
第三章  影像處理技術演算法之介紹	24
3.1 影像處理技術演算法	24
3.1.1 影像處理技術	24
3.1.2 影像處理基本步驟	25
3.1.3影像空間域分析	29
3.1.4影像頻率域分析	36
3.2 影像量測演算法	38
第四章  量測設備與實驗設計	41
4.1 量測設備	41
4.1.1 三軸量測控制平台	41
4.1.2 影像擷取系統	45
4.2 系統軟體的開發	48
4.2.1 MDI系統主視窗	48
4.2.2 影像量測軟體之使用	50
4.3 實驗方法與步驟之設計	54
4.3.1實驗方法	54
4.3.2實驗步驟	57
第五章 實驗結果與討論	59
5.1 實驗設計與說明	60
5.2 待測物選取	69
5.2.1 等尺寸圓之物件	69
5.2.2 不等尺寸圓之物件	81
5.2.3 基本形狀之物件	86
5.3 討論	92
第六章 結論與未來展望	96
6.1 結論	96
6.2 未來展望	98
參考文獻	100
 
圖目錄
圖1-1  2006年全球AOI設備市場規模預測	5
圖1-2  本文架構之流程圖	11
圖2-1  各類三次元量測技術之比較	12
圖2-2  自動光學檢測系統架構圖	17
圖2-3  自動光學檢測系統-運動平台	18
圖2-4  自動光學檢測取像系統-影像擷取器(CCD)	20
圖2-5  自動光學檢測系統-使用光源之一(光纖光源)	21
圖2-6  自動光學檢測系統-影像處理與分析系統	22
圖2-7  二維光學影像技術魚骨圖	22
圖2-8  三維光學影像技術魚骨圖	23
圖3-1  數位影像處理系統方塊圖	28
圖3-2  影像辨識過程	28
圖3-3  全彩圖形、像素、階數關係圖	30
圖3-4  圖形與像素灰階值關係圖	31
圖3-5  灰階影像圖範例	32
圖3-6  圖3-5之直方統計圖	32
圖3-7  二值化影像之範例	34
圖3-8  Sobel濾波器處理前原影像	35
圖3-9  經Sobel濾波器及二值化處理後之影像	35
圖3-10 空間域影像	36
圖3-11 頻域中強度部分	36
圖3-12 頻域中相位部分	37
圖4-1  三軸影像量測系統架構圖	41
圖4-2  三維運動機構架設方式	42
圖4-3  系統架設圖	44
圖4-4  影像處理與分析系統架設完成圖	45
圖4-5  PULNiX-TM-6710CL CCD	45
圖4-6  COSMICAR/PENTAX鏡頭	46
圖4-7  GrabLink Value影像擷取卡	47
圖4-8  本研究所使用之光源	48
圖4-9  Borland C++ Builder軟體使用畫面	49
圖4-10 圖 MDI之表單型式	50
圖4-11 系統開發規劃圖	50
圖4-12 本實驗系統主視窗	51
圖4-13 方向指標控制之介面	52
圖4-14 本實驗影像處理介面	53
圖4-15 本實驗影像量測介面	54
圖4-16 Hough二值化影像	55
圖4-17 Hough邊界影像	56
圖4-18 Hough轉換後之影像	56
圖4-19 Hough標出圓位置	56
圖4-20 三維輪廓量測實驗流程圖	57
圖5-1  實驗流程圖	59
圖5-2  權重示意圖	68
圖5-3  等尺寸圓之物件原圖	69
圖5-4  等尺寸圓之物件尺寸原圖(單位mm)	70
圖5-5  等大小圓之物件孔位編號圖(單位mm)	71
圖5-6  光源位於右上方之X、Y及R誤差比對圖	73
圖5-7  光源位於左上方之X、Y及R誤差比對圖	73
圖5-8  光源位於後上方之X、Y及R誤差比對圖	74
圖5-9  光源位於前上方之X、Y及R誤差比對圖	74
圖5-10 光源位於正上方之X、Y及R誤差比對圖	75
圖5-11 均勻光源之等尺寸圓X、Y及R誤差比對圖	78
圖5-12 物件塗黑之等尺寸圓X、Y及R誤差比對圖	79
圖5-13 不等尺寸圓之物件尺寸原圖	81
圖5-14 不等尺寸圓之物件原圖(單位mm)	81
圖5-15 等尺寸圓之物件孔位編號圖(單位mm)	82
圖5-16 均勻光源之不等尺寸圓X、Y及R誤差比對圖	84
圖5-17 物件塗黑之不等尺寸圓X、Y及R誤差比對圖	84
圖5-18 基本形狀之物件尺寸原圖	86
圖5-19 基本形狀之物件原圖(單位mm)	86
圖5-20 基本形狀參數比照圖	87
圖5-21 基本形狀之圓形圖像檢測	89
圖5-22 基本形狀之橢圓圖像檢測	90
圖5-23 基本形狀之矩形圖像檢測	90
圖5-24 基本形狀之三角形圖像檢測	91
 
表目錄
表1-1  國內與全球AOI發展	4
表3-1  數位影像空間域處理概略表	29
表4-1  XY線性步進平台規格表	43
表4-2  Z軸伺服馬達規格表	43
表4-3  驅動器規格表	43
表4-4  CCD規格表	45
表4-5  鏡頭規格表	46
表4-6  影像擷取卡規格表	47
表5-1  石英尺規格表	60
表5-2  實驗步驟流程	62
表5-3  解析度像素統計 (10mm-20mm)	63
表5-4  解析度像素統計 (10mm-30mm)	63
表5-5  解析度像素統計 (10mm-40mm)	63
表5-6  解析度像素統計 (10mm-50mm)	64
表5-7  解析度像素統計 (10mm-60mm)	64
表5-8  解析度像素統計 (10mm-70mm)	64
表5-9  各線段解析度像素之統計 (各線段像素數之平均值)	65
表5-10 本實驗解析度可量測物件之範例	66
表5-11 等尺寸圓原圖與邊緣強化圖形(一)	72
表5-12 等尺寸圓之物件X、Y及R之誤差值	76
表5-13 等尺寸圓原圖與邊緣強化圖形(二)	78
表5-14 等尺寸圓之物件X、Y及R之誤差值	80
表5-15 不等尺寸圓原圖與邊緣強化圖形	83
表5-16 不等尺寸圓之物件X、Y及R之誤差值	85
表5-17 基本形狀原圖與邊緣強化圖形	89

[1]  K.J. Stout, “Three Dimensional Surface Topography; Measurement, Interpretation and Application”, Penton Press, 1994.
[2]  黃建銘，“應用非接觸式影像量測技術於微小元件外形尺寸量測之研究”，碩士論文，淡江大學航空太空工程學系研究所，2003。
[3]  馮信榮，“二維影像於三維輪廓重建之研究”，碩士論文，國立台灣大學機械工程研究所，2001。
[4]  范光照等，“逆向工程技術及應用”，高立圖書有限公司，1999。
[5] 經濟部技術處產學技術資訊服務推廣計畫，http://www.itis.org.tw/，金美敬，“全球AOI設備應用市場趨勢”，工研院IEK中心機電運輸研究組，2003。
[6]  洪子瑜，“高精度平面檢測軟體開發”，碩士論文，國立中山大學機械工程學系研究所，1999。
[7]  潘嘉偉，“變焦測深技術的應用”，碩士論文，國立中山大學機械工程學系研究所，1999。
[8]  陳文志，“影像3D空間座標定位系統之研發”，碩士論文，國立中央大學機械工程研究所，2000。
[9]  蕭賢德，“電腦視覺系統應用於自走車系統障礙物檢測之研究”，碩士論文，國立成功大學工程科學研究所，2000。
[10]  張振龍，“360度立體快速量測系統與寬頻之應用”，碩士論文，國立臺灣大學機械工程學研究所，2000。
[11] 歐陽永化，“結合外型和空間關係之影像擷取研究”，碩士論文，國立交通大學資訊科學研究所，2000。
[12] 丁志文，“影像處理於SMD元件定位之應用”，碩士論文，國立台灣科技大學電機工程研究所，2002。
[13] 林俊育，“機器視覺系統簡介與應用”，量測資訊第86期，p.8-11，Jul, 2002。
[14] 林雁容、涂鍾範、林俊育、羅偕益、楊富翔、孫維平、陶德和，“傅利葉轉換三維形貌自動化光學檢測系統”，量測資訊第94期，p.42-45，Nov, 2003。
[15] 蔡佳玲，“自動光學檢測設備( AOIEA )成立”，量測資訊第96期，p.62-63，Mar, 2004。
[16] 王志浩，“以形狀為基礎建立在影像序列上的影像查詢方法”，碩士論文，元智大學電機與資訊工程研究所，2000。
[17] 劉美兆，“電腦連接器線上檢測機構之對焦系統研發”，碩士論文，國立中央大學機械研究所，1997。
[18] Kawasue K and Ishimatsu T, “3.D Measurement of Moving Particles by Circular Image Shifting”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 1997.
[19] 高建勇，“渦輪葉片瑕疵之影像自動化檢測系統研發”，碩士論文，國立台灣大學應用力學研究所，2000。
[20] Gonzalez, R.C. and Wood, R.E., “Digital Image Processing”, Addison-Wesley , 1992.
[21] 蔡偉統，“應用三次元控制技術於自動化影像識別”，碩士論文，淡江大學航空太空工程學系研究所，2001。
[22] Hough, P. V. C., “Methods and Means for Recognising Complex Patterns”, U.S. patent NO.3069654. , 1962.
[23] 徐百輝，“應用Hough 轉換於框標及共軛影像量測之研究”， 碩士論文，國立成功大學測量工程研究所，1995。
[24] 蕭裕昌，“應用影像量測技術於微小元件之外型尺寸量測之研究”，碩士論文，淡江大學航空太空工程學系研究所，2004。