二維自動化光學檢測及應用

About this course

自動化光學檢測與量測近年來成為自動化生產線中極重要的一環,主要是因大量生產的結果,品質控管的人工檢測與量測已成為產線中最耗人力的瓶頸,因此檢測與量測的自動化勢在必行。本課程內容略述於下: 任何機器視覺系統所需的輸入資料,均靠光學系統的妥善架設來取得,在一般的應用中,若擷取的影像品質不好,則後續常需花許多額外的時間做影像處理的動作,且不一定可以得到好的結果,因此如何設計取像的光學系統,使要觀察的信號清楚而壓制不想要的信號,將會使得後續的處理不僅簡單快速,而且效果良好。在第一單元中,我們將討論如何針對拍攝的物件特性做最佳的光學系統設計,以成功達到自動化光學檢測應用的目標。 自動化光學檢測及其應用的基礎,在於如何從影像中抽取需要的資訊,因此必須先了解許多影像相關的處理方式,由於本系列課程已有數位影像處理的講授,因此在第二單元中將僅就未來所需用到的影像處理技術擇要複習。其中以影像的濾波、影像的分割、影像的二值化、影像的幾何轉換、形態學及影像特徵為複習的主要重點。 影像匹配(image matching)是機器視覺中很重要的一項技術,它的應用範圍極廣,例如環場影像的建立、移動向量的偵測、立體視覺的對應點尋找等等,都需要利用到此方法。在第三單元中,我們將介紹各種不同的影像匹配法,並討論如何檢測影像中的特徵點,及利用這些特徵點以達到強健性的匹配,使得影像在移位、旋轉及尺寸變化時還能被匹配成功。 圖形識別是機器視覺很重要的一個分支,主要是用來進行物件的辨識與分類,舉凡自動化光學檢測

自動化光學檢測與量測近年來成為自動化生產線中極重要的一環,主要是因大量生產的結果,品質控管的人工檢測與量測已成為產線中最耗人力的瓶頸,因此檢測與量測的自動化勢在必行。任何機器視覺系統所需的輸入資料,均靠光學系統的妥善架設來取得,在一般的應用中,若擷取的影像品質不好,則後續常須花許多額外的時間做影像處理的動作,且不一定可以得到好的結果。本課程希望學習如何設計取像的光學系統,使要觀察的信號清楚而壓制不想要的信號,將會使得後續的處理不僅簡單快速,而且效果良好。
大專院校學生、研究生、社會在職人士
數位影像處理

Instructors

吳先晃

國立雲林科技大學 電機系暨研究所 特聘教授 國立雲林科技大學 智動化及監控研究中心 主任 國立雲林科技大學 自動化光學檢測暨量測實驗室 主任 美國亞利桑那大學電機博士

陳金聖

國立臺北科技大學 自動化科技研究所 特聘教授 國立交通大學機械工程博士

Go to class