二維自動化光學檢測及應用_吳先晃_二維檢測原理與技術(上)_檢測的基本概念

各位同學大家好,我們接下來要進行第五單元,二維檢測原理跟技術的探討。 我們學會了影像處理,也學會了繪寫程式,那接下來我們就要更深入的一些理論, 來讓我們知道怎麼樣把這些基本的影像處理跟電腦視覺的技術用在自動化檢測上面。 這一個單元呢,我們大概分成五個小單元來講解。第一個單元要講解檢測的基本概念,什麼叫做檢測,我們會解釋一下。 那接著在檢測裡面分成兩大部分,一個是量測,一個是瑕疵檢測。那我們分上下部分的上面, 這一部分會講量測的部分,所以講量測的部分,就要用到直線,用到後視轉換,還有曲線擬合, 這些觀念,所以我們在這邊先對這幾個觀念做詳細的介紹。 好,首先我們先看一下檢測到底是什麼樣的東西。那這邊我們先看看 前沿的部分,自動化光學檢測實際上是用圖像辨識的技術,你可以用來判別物體的形狀, 你可以用尺寸量測的技術來檢查你物體生產出來的尺寸是不是符合規格的要求。 自動化光學檢測也可以用來檢查物體表面的色澤或紋理有沒有問題,以及表面是否有瑕疵。 所以兩大應用,一個是量測,一個是檢測瑕疵。因此我們把本單元分成上下兩個部分,先講量測, 然後接著再講怎麼樣檢測及分類的技術。那為什麼我們要做自動化的量測呢? 最主要是因為現在生產,工業的生產大部分都自動化了,那自動化所產生的結果就是大量的生產。 那生產出來的東西,不管在品質上或者在各方面,你都要注意把關,尤其在尺寸跟外觀上面。 所以就尺寸上面就必須要做尺寸量測,那外觀上面就必須要做品質的檢查。 那因為大量生產,要跟得上生產的速度,你檢查的速度要快,可是你又不能讓量測精確度降低,所以這是一個很大的挑戰。 加上產品越來越小,越來越精密,所以盡量不要去碰到它檢測是比較好的方法。 因此我們需要的是一種非接觸式,而且高速又高精度的,可是目前大部分傳統的量法, 就是用投影放大儀或者探針、遊標尺這些接觸式的量測方式,已經趕不上這種自動化的需求。 為什麼?你看一下,以遊風來講,我們用遊標卡尺來量,用手去拿去碰,實際上速度會慢很多。 那就算你用影像量測儀,你用,比如說我們用衝壓延線來講,你放在量測儀上面打背光, 用手去調到量測的位置,速度上跟自動化比起來還是相差甚遠。因此, 配合了大量生產,我們改用影像方式的自動化。以這個例子來講,遊風我們會用相機從 上方打背光,直接拍,拍兩個地方,然後再拍右邊兩個地方,這樣馬上就可以把尺寸給量測出來, 而且可以做多點同時量測,速度會快很多。那以剛剛的衝壓元件來講,我們在生產線上, 實際上就可以架上下兩臺相機,直接對上面跟下面做表面瑕疵的檢測,及各個部位尺寸的量測。 所以,用光學加上自動化可以讓量測跟檢測同時進行,而且速度變得非常的快。 當然,因為它不會疲憊,所以它的精準度還有它的速度也會比人類好很多。 那我們量測上面,要來評估這個量測系統好不好,有哪一些方法呢?我們來看一下,一個就是精密度, 就是所謂的precision,這個就是你的重現性或重複性高不高。 那第二個叫做準確度,就是accuracy,就是你跟量測出來真正的值是不是很相近,那到底哪一個比較重要呢? 其實兩個都很重要,所以我們希望兩者都很高。這樣來講,或許有點抽象,我們比較實際的概念,我們用下面這個來看一下,假設你有在去打靶, 那你打到的是左上角那個,打起來很分散,亂打一通,不準,不集中,那這個就是低節, low accuracy,然後low precision,那右上角那個,你打起來很密集,可是它不準,它偏離紅心很遠, 這個就是low accuracy,然後high precision,所以你密度很集中沒有錯,可是你的精確度不高。 然後左下角這個,誒,很集中中心了,所以accuracy還蠻高的,可是你的precision有點分散, 那右下角這個就非常好了,就是它不僅accuracy很高,而且precision也很高,這是我們最想要的量測狀況。 那實際上我們在量測的時候,我們會以機率的方式來看,所謂機率的方式,這四種,那以機率的方式來講,就是以右邊這個圖來講, 如果你是低節,那個low accuracy,low precision的話,表示你的準確度離真實的值還蠻遠的,而且你量測的分散度很高, 這個是我們最不想看到的。那另外一種呢,就是你雖然不是很準,就是你accuracy有一點低,可是你的量測值都在某一個位置很集中,這個還有點舊了。 然後第三種呢,是準確度很高,就是你離真實值很近,可是因為你還有點分散,所以精密度不夠高。 那第四種,以機率的分佈來講的話,那兩個,第一個準確度高,所以你平均值跟真實的值離很近,那整個分散,量測的分散度也很窄,這個是我們最常看到,最喜歡的情況。 那如果在實際應用上來講,這個偏差呢,就是所謂的bios,就是我們量測的平均值跟真正的值,它的差距叫做bios。 那這個bios,以跟我們剛剛的觀念來講,就是跟accuracy相關,那這個其實可以藉由calibration,就是效證來做修正。 也就是說,你如果量測多次,你發現它跟真實值的差距,其實可以把它叫回來。那誤差跟不確定度呢, 就是你分散的程度,它是一種隨機誤差,叫做RE,就random error,那加上偏差就是整個 兩個加在一起的話,就是RE加SE會等於TAE,全部誤差。那這個所謂的不確定度,這個跟precision相關,我們可以藉由 相加起來的平均值,多次平均來加以改善,所以偏差要靠calibration,那這種不確定度的誤差,你可以靠多次的平均來改善。 好,那我們在生產的東西一定會產生誤差出來,那當你產生誤差的時候,你總要有一個規範在那邊,那這個規範呢,我們用 這個規範來跟我們的拍攝呢,來扯上關係。譬如說,有一個弓箭,那你現在要用自動化光學檢測來進行量測,這個弓箭大小 大概長3公分,就30mm,寬大概1mm左右,那你要量測它的寬度,各個部位的寬度。 那如果廠商跟你講說,我產線生產這個東西呢,我的容許誤差是正負0.06mm,也就是說你來幫我量測,那我這個東西量測呢,如果它的誤差呢, 在這個範圍之內,那這個元件就是ok的,是pass的,那如果超過這個就不行,好,你要量測一個誤差這麼小的, 你到底你的解析度要多多少,我們要用這個跟我們第一個單元的要把它link在一起,這樣你才知道要怎麼樣來選擇你的相機。 好,那怎麼樣來選定我們量測的光學規格呢?首先你先算一算,弓箭尺寸量測誤差,容許誤差是0.06mm, 那我們的像素解析度大概要它的4倍以上,也就是它只要它的1 4分之1,因此我們的像素解析度, 我們叫做Pr,就是pixel resolution,大概要1 4分之1的,4倍的話就是除以4,變成0.015mm。 那相機要涵蓋的範圍是30mm,每一個點是0.05mm,這樣一除呢,就知道你的相機 寬的部分呢,至少要2000個pixel,好,那你就開始去找相機囉,那我們翻開相機的手冊,你會發現這一支相機還可以,因為它寬2048, 滿足我們2000的需求,所以你就選了這一臺相機,那接著你想要看看它的放大倍率是多少, 這個相機的sensor size是11.3mm,弓箭FOV大小是30mm,所以你要看這個範圍,你的倍率至少要依照我們第一張,第一單元的 定義呢,就是要把sensor的大小除以FOV,就得到0.3767,也就是說你鏡頭的倍率呢, 要比0.3767等於或小於它,這個只要小於它。那接著,倍率有了以後,我們就要選我們的相機的焦距, 假設你工作距離是150mm,焦距就會等於41,為什麼呢?也是根據我們在第一大單元裡面所講的, 你把u分之一加上V分之一,V現在就等於u乘以你的倍率,那加起來會等於F分之一,這樣你就很容易把焦距算出來就是41了。 所以從量測精密度的要求,也就是說它需要容許的誤差多少,我們可以找出相機所需要的規格,像剛剛講的, 誒,我們知道要0.015mm,然後從這邊再找出你所需要的相機的解析度,那接著再用工作的距離 找出適當的鏡頭,鏡頭的規格呢,有它的倍率,還有它的焦距,誒,所以我們知道給你相關的規格以後, 你就可以用這個來找到你所需要的相機。好,在這一個小單元裡面,我們簡單的用量測的概念來解釋, 並且帶到怎麼樣去選一個相機,那未來你在任何計畫的裡面,你要先知道到底它能容許的誤差是多少, 藉由容許的誤差來找出你相機的規格,再藉由取向的距離找出你所需要的鏡頭,這樣你的系統就可以搭配起來了。 希望在這個單元裡面這個簡單的介紹能夠讓同學從量測的概念去推演到怎麼樣去選擇相機跟鏡頭。 好,我們這個單元就在這邊結束,謝謝各位。