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課程介紹

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。

在產業迅速變遷競爭激烈的情況下，發展自動化光學檢測應用時，往往不能將所有的開發案都從零開始，因此業界不是開發自己的影像視覺函式庫，就是用現有市場上的工具軟體。前者的方式必須要能確保自行開發的工具軟體都沒有問題，後者則是需要每一套售出的系統都要付一筆許可費(license fee)，增加產品的成本。然現在市面上也有免許可費的開源碼工具軟體，其中以OpenCV最為流行。在第四單元中將介紹市面上兩種工具軟體讓大家熟悉其使用，其中第一種是付費但有試用版可以使用(Halcon)，最二種則為免付費軟體(OpenCV)。

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(AOI)、字體辨識(OCR)、車牌辨識、臉孔辨識、瞳孔辨識、物體的辨識及分類等等，都需要用到圖形辨識的技術，而用以進行圖形辨識的特徵則由所拍攝得的影像中來萃取出。在第五單元中，將針對各種不同的分類器之設計及特徵的使用做詳細的介紹，以為未來各種不同的應用打下良好的基礎。

學完了自動化光學檢測(AOI)的相關理論後，必須用實際例子來看看如何將所學的知識投入於實際的應用中。最後這個單元我們會先廣泛的介紹AOI在產業上的各種應用，接著將針對個人近年來所執行過的AOI應用的產學案，進行較深入的介紹，讓聽者能實際體會如何將產業所面臨的問題，以所學習到的AOI技術作為工具來解決。

課程排程

日期	單元	課程單元	影片單元	備註
09/10-09/16	1	機器視覺簡介及取像系統的選擇(上)	1-1~1-4
09/17-09/23	1	機器視覺簡介及取像系統的選擇(下)	1-5~1-8
09/24-09/30	2	影像處理基礎複習(上)	2-1~2-5
10/01-10/07	2	影像處理基礎複習(上)	2-1~2-5
10/08-10/14	2	影像處理基礎複習(下)	2-6~2-10
10/15-10/21	2	影像處理基礎複習(下)	2-6~2-10
10/22-10/28	3	影像匹配	3-1~3-5
10/29-11/04	期中考
11/05-11/11	4	機器視覺工具軟體	4-1~4-5
11/12-11/18	5	二維檢測原理與技術(上)	5-1~5-5
11/19-11/25	5	二維檢測原理與技術(上)	5-1~5-5
11/26-12/02	5	二維檢測原理與技術(下)	5-6~5-10
12/03-12/09	5	二維檢測原理與技術(下)	5-6~5-10
12/10-12/16	6	自動化光學檢測應用實例	6-1~6-5
12/17-12/23	6	自動化光學檢測應用實例	6-1~6-5
12/24-01/06	期末考
01/07-01/13	彈性時間