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雲科大IRIS中心5項自動光學瑕疵檢測技術吸晴 全國AOI論壇展會大贏家

2020-10-29 17:15經濟日報 吳青常

雲科大IRIS中心主任張傳育教授(左)所帶領AOI研究團隊,在2020年第20屆...
雲科大IRIS中心主任張傳育教授(左)所帶領AOI研究團隊,在2020年第20屆全國AOI論壇與展覽中,發表5項自動化光學檢測技術,由雲科大資訊工程系暨研究所教授林建州博士作專題演講。 吳青常/攝影
自動光學檢測 (AOI)技術隨著產業需求強勁,智慧辨識技術不斷地推陳出新,試圖透過電腦視覺高效能檢測,以找到更細微、更難檢出的瑕疵或目標物,以提升產品及服務品質,國立雲林科技大學智慧辨識產業服務研究中心 (IRIS中心)的AOI檢測技術專家群,挾已有多項研發成果實際導入產業受到產業界矚目,更展現IRIS強大的AI研發能量。

雲科大IRIS中心主任張傳育教授所帶領AOI研究團隊,在2020年第20屆全國AOI論壇與展覽中,發表5項自動化光學檢測技術,並且受邀專題演講,由雲科大資訊工程系暨研究所教授林建州博士,發表AOI瑕疵檢測創新技術「基於點雲資訊之隧道瑕疵檢測」,現場吸引眾多來賓聆聽。

雲科大資訊工程系暨研究所教授林建州博士,發表AOI瑕疵檢測創新技術「基於點雲資訊...
雲科大資訊工程系暨研究所教授林建州博士,發表AOI瑕疵檢測創新技術「基於點雲資訊之隧道瑕疵檢測」。 吳青常/攝影

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張傳育強調:「IRIS研究團隊挑戰的目標是,不管什麼材質都能檢測。」今年成功針對產業提出的「軟質」和「硬質」材料檢測上,創新研發出完美的檢測技術,配合2020年第20屆全國AOI論壇與展覽發表,包括:張傳育教授、林建州教授、陳士煜教授及吳先晃教授,分別發表「記憶體模組電子元件焊點瑕疵檢測」、「融合深度影像及彩色影像校正方法於輪胎瑕疵檢測」、「基於點雲資訊之隧道瑕疵檢測」、「高光譜訊號之皮革瑕疵檢測」及「薄膜電阻基板堆疊自動計數系統」等5項技術,更成為展覽注目焦點。

雲科大IRIS中心主任張傳育教授(前排左四)所帶領AOI研究團隊,包括:林建州博...
雲科大IRIS中心主任張傳育教授(前排左四)所帶領AOI研究團隊,包括:林建州博士(前排左三)、吳先晃博士(前排左五)、IRIS中心經理林員如(前排左六)等團隊成員,在2020年第20屆全國AOI論壇與展覽,發表5項自動化光學檢測技術、大放異彩。 吳青常/攝影

張傳育指出,「記憶體模組電子元件焊點瑕疵檢測」,是以深度學習網路架構進行AI模型的訓練,發展「瑕疵影像分類技術」的AI技術,瑕疵分類正確率達99.5%以上,每個元件的檢測時間只需0.05秒,有效解決傳統光學檢測設備誤判率太高、需要大量人工複檢的問題,也已導入中部地區最大的記憶體封裝廠。

「融合深度影像及彩色影像校正方法於輪胎瑕疵檢測」應用於輪胎瑕疵檢測之影像前處理,為融合深度影像及彩色影像之校正方法,將三維影像強化並融合二維影像,所用系統結合雷射位移與高速彩色攝影機,找出輪胎表面的深度變化,有效改善輪胎表面因黑色造成擷取資料困難的問題。

「基於點雲資訊之隧道瑕疵檢測」則是採用創新式切片分析,精準標示出隧道滲水區域面積,誤判率低於10%,主要透過LiDAR蒐集隧道表面雷射點雲,移除角度與距離的影響因素,將大面積檢測圖像進行切分量測,做出更加精確的檢測結果,並突破傳統思維,將複雜的3D檢測圖像轉化為2D強度影像,化繁為簡,能夠快速且準確的標記出隧道滲水處及面積,提升隧道檢測的作業速度。

雲科大IRIS中心主任張傳育教授(左一)親自為來賓解說。 吳青常/攝影
雲科大IRIS中心主任張傳育教授(左一)親自為來賓解說。 吳青常/攝影

「高光譜訊號之皮革瑕疵檢測」該技術透過FX10與FX17線掃式的高光譜相機進行取像,不同於傳統RGB高光譜影像,提取感興趣區域,藉由極值正規化將影像數值轉換到0到1之間以及最小噪聲轉換,利用濾波消除皮革檢測影像上的雜訊,並選取瑕疵影像,透過高光譜演算法及大津演算法切掉多餘的背景,藉由不同的光譜訊號差異與使用開發的高光譜演算法,來尋找不同的皮革瑕疵點,檢測精準度更高。

「薄膜電阻基板堆疊自動計數系統」以機器視覺來實現薄膜電阻基板數量量測,該系統主要特色在為利用多相機進行取像縫合,以便能在20cm的堆疊基板高度下,達到近100%的計數正確率,適用的單片基板厚度為0.18mm,該系統沒有任何的移動元件,因此更無機台校正的問題。

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