Transcript 檔案下載一
光編碼器之組裝檢測系統 逢甲大學自動控制工程學系 林宸生、陳凱盛、吳品熠、謝穎超、許志豪、陳志豪 摘要 本作品中，提出了自動光學檢測系統的光電編碼器的組裝和評估。 該系統分析當光透射光柵線性編碼器後的輸出信號品質。在檢測系統架 構方面，光柵副尺主要透過精密移動平台移動，主尺固定於機構上與 CCD保持垂直在同一個光路上，利用CCD攝影機能將雙光柵之間移動產 生的明暗變化給記錄下來。使用演算法去除圖像雜訊與去除背景擷取影 像關鍵資訊。傳統線性編碼器之輸出信號主要透過電路之濾波、放大、 整流等方式來得到一完整輸出之正弦訊號波型。本作品藉由機器視覺與 影像處理方式可準確量測輸出信號之波型，同時可針對雜訊與非均勻性 做一較好的處理，提高訊號的品質。並分析莫爾條紋的寬度與光柵夾角 之間的關係，進行光柵的對位與調整，實施有效的組裝與影像判斷，使 影像的解析度提高進而得到良好的輸出訊好品質。 主尺與副尺定位 調整CCD焦距使其可 清楚擷取影像 擷取影像 莫爾條紋影像處理 調整旋轉軸 YES 莫爾條紋 分析是否歪斜 莫爾條紋的產生原理，是一種基於遮光原理的方式，按照重疊線條 交點的軌跡來表示莫爾條紋的亮度分佈。假設光柵節距 遠大於光源波長 時，由於衍射現象不明顯，可用遮光原理來解釋莫爾條紋的形成。對於 夾角成，柵距分別為和的光柵來說，當一塊光柵的線條疊在另一塊光柵 的透光縫隙中時，根據遮光原理，在無線條交點的位置上將沒有光線透 過，因而形成條紋的最暗帶；而在兩光柵的線條交點上則透光。莫爾條 紋的結構可以由兩光柵的線條交叉點的軌跡來確定。應用遮光陰影原理 求解莫爾條紋的寬度和方位時，常用方法有光柵幾何法和光柵方程法。 三種莫爾條紋圖1所示。 NO 光編碼器影像訊號分 析 繪製分析圖表 NO 分析是否為平滑正弦波型 YES 檢測完成 圖3系統流程 圖1 橫向莫爾條紋 、縱向莫爾條紋 及光閘莫爾條紋 光編碼器影像訊號分析結果 影像背景去除 在圖2中藍色圓圈內為光編碼器的影像亮度辨識範圍，亮度的強度 是光編碼器影像分析的主要訊號，因此取這個範圍的灰階像素強度平均 值當作光編碼器訊號的亮度程度，為了讓圈選的分析範圍更為接近實際 需要的區域，因為一般邊常會受到雜訊的影響，使得最後找出的邊可能 有幾種情形發生，第一種情形是受雜訊影響使得是同一條邊的線段，分 成了幾部分，第二種情形是把不是邊的線段當成了邊偵側出來，最後一 種情形是偵測出來的線段被雜訊影響而變形，以上幾種情形都必須在完 成線段偵測之後，要經過後處理來改善這些情形，但是Canny 偵測線段 的演算法在偵測過程中解決這些問題。本實驗採用Canny Edge Detection 來提取出光編碼器的圖像強度分析範圍，其運算方式如下： 圓圈內為光編碼器的影像亮度辨識範圍 圖2 影像分析範圍及濾除背景影像分析範圍 圖4 編碼器影像訊號濾除雜訊原圖 系統流程 將光柵主尺固定於主尺固定架中，確認主尺與副尺定位並互相貼合 後，接著調整CCD攝影機焦距使其能擷取到清楚的影像，利用影像擷取 卡擷取影像至電腦，對擷取的影像做莫爾條紋的影像處理分析。分析主 尺及副尺是否產生歪斜，若產生歪斜，調整角度旋轉軸進行調整，然後 再次進行取像與分析，經過調整後若未發生歪斜則將取得的影像進行光 編碼影像訊號分析，每平移ㄧ次，便擷取ㄧ張影像，執行影像分析，分 析其亮度值，並將光編碼影像訊號分析的結果記錄下來，繪製成圖表。 觀察圖表之輸出波型是否符合理想之正弦波型，若未達理想狀態則再次 進行光編碼影像訊號分析步驟直到輸出結果為理想為止。系統流程圖如 圖3所示。 圖5 編碼器影像訊號濾除雜訊曲線圖 光編碼器之組裝檢測系統 逢甲大學自動控制工程學系 林宸生、陳凱盛、吳品熠、謝穎超、許志豪、陳志豪 光場均勻檢測 圖9(a)為光柵暗紋相間半柵距時所擷取之影像，由檢測資料可知亮 度的分佈介於23至45之間，因暗紋相間半柵距入射光源透過得較少， 此時光場亮度為最暗。由檢測資訊之數值分析的方法可在假色圖中， 找出光場分布不均勻之區域，如圖9(b)紅色圓所圈選之範圍，指標MLV 差值為22，RMSLV約為7.9，TPALV為16，ALV約為8，由以上四種指 標的數值看來皆遠大於0，由此可知光編碼器的光場均勻度為不佳，而 藉由檢測資訊之數值分析的方法可在假色圖中，找出光場分布不均勻 之區域，此範圍之亮度值與待測影像光場相比數值差距較大之區域， 當四種指標的數值都為0或趨近於0時，光場均勻度為最佳，相反數值 越大則為越差。藉由檢測資料知亮度的分佈介於86至131之間，而指標 MLV差值為45，RMSLV約為12.2，TPALV為33，ALV約為10，由以上 四種指標的數值看來皆遠大於0，由此可知光編碼器的光場均勻度即為 不佳。藉由檢測資訊之數值分析的方法可在假色圖中，找出光場分布 不均勻之區域，如圖9(b)紅色圓所圈選之範圍。 (a)偏轉影像-1 (b)偏轉影像-2 (c)偏轉影像-3 (d)偏轉影像-4 (e)偏轉影像-5 (f)偏轉影像-6 圖13光柵偏轉影像分析 表1 圖13檢測之結果 Testing (a) 圖7 檢測點設置圖 圖8各檢測點數據分析 (b) (c) (a) (b) (d) 圖9光編碼器影像訊號在參考點(a)20cm右側10μm處(b) 20cm右側19.5μm處 莫爾條紋檢測結果 (e) 灰階是為了簡化影像的計算量，逐段線性轉換是為了增強圖像的 整體對比度，使細節看得比較清晰，清楚凸顯了我們所需要的部分。 進行完影像強化後，接著藉由適應性中值濾波器演算法，將逐段線性 灰階轉換後的影像做一濾波的動作得到一去除雜訊後的影像。 藉由自 適應性的選取閥值，可把圖像的物體與背景給分割出來如圖10，並使 用Canny演算法，把影像邊緣給提取出來如圖11，接著為了提取有效的 莫爾條紋邊緣，使用鍊碼尋找莫爾條紋的上下邊緣，接著求取莫爾條 紋的中心骨架，利用演算法求取莫爾條紋中心軸如圖12。 圖10 Otsu分割後之像 圖11邊緣偵測後之結果 圖12 線性迴歸後之中心莫爾條紋 可算出圖13中莫爾條紋的寬度為160pixel，而本作品中的像素點大小 為1.875μm，因此可推算出實際寬度300μm，即可推算出此時兩光柵間 夾角為 。經過算出的偏轉角，可借由旋轉平台往回調整，即可測量到 較佳的光柵平行後之訊號值。本作品將各種不同的光柵偏轉影像進行 截取分析圖13，並將分析結果整理如表1。使用本作品所設計出的程 式一一對擷取的影像進行檢測，並將結果記錄於表中。 (f) moiré fringe Results Preset angle 4.6∘ Calculated width (μm) 249.4(μm) Calculated angle 4.596∘ Error (%) 0.08% Preset angle 5.5∘ Calculated width (μm) 208.1(μm) Calculated angle 5.509∘ Error (%) 0.157% Preset angle 5.7∘ Calculated width (μm) 200.6 (μm) Calculated angle 5.715∘ Error (%) 0.260% Preset angle 6.5∘ Calculated width (μm) 176.3 (μm) Calculated angle 6.503∘ Error (%) 0.05% Preset angle 7.6∘ Calculated width (μm) 151.9 (μm) Calculated angle 7.549∘ Error (%) 0.667% Preset angle 8.2∘ Calculated width (μm) 140.6 (μm) Calculated angle 8.157∘ Error (%) 0.524% 結論 在精密移動平台中為每次調整0.3125μm的位置擷取影像分析，莫爾 條紋檢測系統經過本作品所提出之影像處理方法與流程，能有效的將莫 爾條紋的中心軸給找出來，並由程式運算出其莫爾條紋寬度，進而得之 光柵間的偏轉角度，在檢測後運用旋轉台將其反向調整計算出的角度， 使光柵間的偏轉角度能為最小，因偏轉角愈大將影響到光編碼器訊號的 精準度，藉由此一系統，能有效用於柵間的定位與效正。 在檢測光編 碼器影像訊號分析系統中，分為未濾除雜訊之影像訊號與濾除雜訊之影 像訊號兩種進行比較討論。本作品未來將與台灣資訊微電子工程股份有 限公司進行技術轉移，這是一個得來不易的機會，經合作後未來將使這 項作品更廣泛地發展及應用於產業界上。