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鋁箔片氧化表面層之瑕疵檢測

為了解決C 語言數位影像處理 PDF的問題，作者陳乃澤 這樣論述：

隨著自動化光學檢測(AOI)的發展，已逐漸取代傳統的人工檢測，不管是在電子、半導體、印刷、醫療等產業，越來越需要藉由機器視覺在工業生產上提高產值。而本文主要模擬開發檢測系統，應用於鋁箔片之金屬薄膜上的表面瑕疵檢測，比使用肉眼更快地找出所有瑕疵位置，幫助後續的處理來節省人力、提高生產速度。 本研究使用伺服馬達來帶動兩個滾軸，使鋁箔片以每秒6公分以上做等速移動，同時將面掃描攝影機對寬近50 cm的鋁箔片取像，接著對原始影像做影像處理與影像拼接，然後計算影像中的瑕疵位置及尺寸。 測試過程中，因為面掃描攝影機容易造成打光不均勻，加上鋁箔片本身也會反光，間接影響到影像處理後的結果，

所以在做影像處理前先對原始影像做ROI，然後再將每5張影像做拼接還原，便可避免影像打光不均勻的問題。依照實驗結果顯示，在鋁箔片所訂的移動速度下，都能將瑕疵檢測出來。

工件自動化辨識與檢測系統

為了解決C 語言數位影像處理 PDF的問題，作者張育銓 這樣論述：

本論文旨在自動化工件辨識與檢測技術應用於多工作台(Pallet Pool System，PPS)自動化生產機台，以改善人為疏失對於機台生產線的干擾，並減少其人力需求。研究中針對多工作台自動化生產機台為情境，進行設計並提出基於電腦視覺的兩大機制：(1)在加工前確認此工件是否為加工目標，(2)在加工後確認加工的正確性，並另外規劃與設計CNC機台與電腦自動化連線流程。　　研究中主要以工件型號辨識與加工程序檢測為主軸，首先使用者擷取加工前與加工後的標準件影像，做為加工前模板影像與加工後模板影像並儲存至模板影像資料庫。工件型號辨識中，在加工前擷取實際影像，與加工前模板影像進行特徵點匹配，並評估匹配結果

。加工程序檢測中，在加工後採用參考件比較法，比較加工後模板影像與加工後工件影像之間的差異，檢測出工件的瑕疵部位。此外研究中亦建置系統人機介面，提供使用者了解辨識與檢測狀況。　　實驗中，採用數位相機擷取工件影像，在離線狀態下對工件型號辨識與加工程序檢測進行時間與準確度之測試，並另外模擬斷刃殘留、鑽孔加工失敗等兩種狀況，評估加工程序檢測的效果。在機台與電腦自動化連線部份，則以網路攝影機進行流程測試。　　本研究主要貢獻，分述以下三點如下：1.導入工件型號辨識，避免上料時錯放工件。2.導入加工程序檢測，提供機台自動檢測加工正確性，以減少工件檢測時的人力需求。3.規劃與設計機台與電腦自動化連線，賦予機台

自動化辨識與檢測之功能。