應用機械視覺於製程中品質檢驗與管理—以某玻璃纖維布生產工廠為例

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Title:	應用機械視覺於製程中品質檢驗與管理—以某玻璃纖維布生產工廠為例 The design of an automated defectives identification system using machine vision for glass fabric inspection
Authors:	林雍舜 Lin, Yong-Shun
Contributors:	工業工程與管理系
Keywords:	機械視覺;玻璃纖維布;影像比對 Machine vision;Glass fabric;Pattern matching
Date:	2006
Issue Date:	2008-10-06 13:31:35 (UTC+8)
Abstract:	隨著電子業的蓬勃發展，印刷電路板(Printed Circuit Board，PCB)的需求與日俱增，玻璃纖維布(E-Class Cloth)為印刷電路板的基礎材料之一，主要是用於絕緣，玻璃纖維布有缺陷將會破壞電路板的品質，例如絕緣不良及多層電路板密合不良。目前廠商在檢測玻璃纖維布上仍以人工為主，但一匹玻璃纖維布的長度約為兩千兩百公尺，過程中難免受到人為因素的影響，導致檢測上的瑕疵，再加上人工成本的日益增加，因此本研究希望建立一套自動化檢測系統，降低檢驗上的風險與成本，提高企業的競爭力。玻璃纖維布因為像素值間的差異不大，對於缺陷處特徵很難有效的萃取出來，而且缺陷種類繁多，因此要取得足以代表缺陷的資訊才能有效分類，這也是本研究致力解決的問題。本系統的處理流程如下，先透過CCD 擷取出產品影像，接著採用經本研究實際測試後，適用於玻纖布的影像前處理方法，取得代表缺陷處特徵的點，藉此分析是否有缺陷及缺陷的種類，並記錄下相關的資訊。最後依照使用者設定的切割與分類規則，判斷何種缺陷是要裁切並按照規則對該批產品進行分類。本研究具有以下特色：(1)找出適用的影像前處處理技術，萃取出所需的影像資訊。(2)判別玻璃纖維布的缺陷及其種類，藉此做為是否裁剪的依據，同時記錄下缺陷資訊並呈現切割的詳細資料。(3)分析缺陷的種類，進行產品的分級，以確保廠商的利潤最大化。
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