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影像處理應用於矩陣LED瑕疵檢測之研究

為了解決gsc瑕疵的問題，作者張先任 這樣論述：

矩陣發光二極體（Matrix Light Emitting Diode, Matrix LED）是業界應用最廣泛的LED材料之一。因為矩陣LED是個低單價的產品，加上檢測機台成本太高，使得廠商購買意願降低，所以矩陣LED瑕疵缺陷仍然由人工進行檢測。隨著人工成本提升和人工檢測的不穩定性，我們需要應用自動光學檢測(Automated Optical Inspection, AOI)解決矩陣LED瑕疵檢測的問題。在這本論文研究中，我們提出了一套有效的矩陣LED檢測系統。該系統提供三種檢測，第一為表面刮傷瑕疵、第二為RGB亮暗點檢測、第三為使用支援向量機(Support Vector Machine

, SVM)進行亮暗點分析。在表面刮傷瑕疵檢測主要由SURF (Speeded-Up Robust Features)特徵匹配結合透視變換進行圖像校正，然後在輪廓檢測部分本文使用FindContours函式，接著找出瑕疵邊緣使用Canny邊緣檢測，該方法的準確度可達98.00％，檢測每顆矩陣LED需花2.95秒。RGB亮暗點檢測使用ROI擷取每顆LED後，使用cvAvgSdv函式計算R、G、B平均值，首先與前一顆LED進行G值的比較，將有色差LED檢測出來，最後與制訂範圍進行判斷，該方法的準確度可達到98.00%，實驗結果顯示，檢測每顆矩陣LED需花0.01秒。最後，使用SVM結合HOG進行圖

像分類，解決矩陣LED亮暗點的問題，其準確率可達98.33％，執行速度上，檢測每顆矩陣LED需花0.38秒。實驗結果顯示，所提出的方法是有效的，並勝過以前的方法。

基於機器視覺與次像素邊緣偵測於LED探針之自動化檢測系統

為了解決gsc瑕疵的問題，作者余立安 這樣論述：

LED (light-emitting diode,發光二極體)從原先做為電子裝置的指示燈使用，如今已被廣泛的應用在工作或一般用途的照明上；而LED需要由LED探針做燈泡特性的量測，以篩選出LED的好壞，因此越來越多LED探針被大量地生產。本論文的研究目的就是提出一套自動的光學檢測系統，以提升LED探針的品質，提高生產效率，降低不良品的產出，並能夠即時回饋產品的資訊，而檢測的流程則使用許多機器視覺與影像處理的技術，包含運用Otsu門檻值搭配Canny的邊緣檢測得到初步的邊緣位置、次像素邊緣檢測取得更精確的邊緣位置、以及物件分群等方法，以提升量測的準確度，最後可以控制探針角度誤差在1%而半徑誤

差在2%左右，並且提出一套能夠精準的區分出有瑕疵探針的方法，實驗證明本論文所提出的方法能夠快速且精準的分析LED探針的尺寸以及好壞。