5-1 結論
本論文使用光學檢測方法, 利用區域性的平均亮度取得分割圖形化藍寶石 基板的微米結構的二值化參,並利用影像處理連通性將物件分離。分離後的 單一物件計算其面積, 長寬比, 將是缺陷的物件找出。在曝光不均部份, 利用二階導數將最有可能產生曝光格線的線條找出，得出
以下結論：
提出一個快速的缺陷演算法,應用在圖形化藍寶石基板缺陷檢測上。
發展一個演算法,應用在圖形化藍寶石基板低對比格線檢測上。
均獲得良好的檢測成果。
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5-2 未來展望
在手動研究光學方式檢測外觀的瑕疵, 此套系統仍有許多研究可供進 行。
在黑白瑕疵的檢測部份, 如何能將判斷程序優化, 以價格低廉的 CCD 與鏡頭, 光源搭配, 就能檢測出, 這些研究是一個實務上一定會面臨到的 研究問題。
在曝光不均的部份, 有些肉眼看起來很明的條紋, 機器視覺單就數字 並不是很容易就能將其判斷出來, 人眼雖然只有 30 萬畫數, 每秒取樣 15 張, 但加上經驗以及智慧的判斷, 這都是 AOI 領域中能夠進一步研究的 課題。
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參考文獻
[1]鑫源盛科技股份有限公司。檢索於 2012/03/09 http://www.ttic-tech.com.tw/02.asp?PageType=2。
[6]AUTOMATION 自動化科技學會會刊 2009.06。
[7] 日商日亞化學股份有限公司，「具備凹凸成型基板之半導體發 光元件發明」，專利案號-091116475， 2002。
[8] H.W. Huang, C.C. Kao, J.T. Chu, H.C. Kuo, S.C. Wang, and C.C.
Yu, “Improvement of InGaN–GaN light-emitting diode performance with a nano-roughened p-GaN surface,” IEEE Photonics Technology
52
Letters, Vol. 17, pp. 983, 2005.
[9] C.C. Yang, R.H. Horng, C.E. Lee, W.Y. Lin, K.F. Pan, Y.Y. Su, and D.S. Wuu, “Improvement in extraction efficiency of GaN-based
light-emitting diodes with textured surface layer by natural lithography,” Japanese Journal of Applied Physics, Vol. 44, pp.
2525, 2005.
[10] J. Shakya, J.Y. Lin, and H.X. Jiang, “Time-resolved electroluminescence studies of III-nitride ultraviolet photonic-crystal lightemitting
diodes,” Applied Physics Letters, Vol. 85, pp. 2104, 2004.
[11] C.C. Kao, H.C. Kuo, H.W. Huang, J.T. Chu, Y.C. Peng, Y.L. Hsieh, C.Y. Luo, S.C. Wang, C.C. Yu, and C.F. Lin, “Light output
enhancement in a nitride-based light-emitting diode with 22 degree undercut sidewalls,” IEEE Photonics Technology Letters, Vol. 17, pp. 19, 2005.
[12] 吳麗雲，「圖案化藍寶石基板之濕式蝕刻」，國立中央大學，碩士論 文，2006。
[13] 林佳裕, 「壓印技術製作表面微結構應用於圖樣化藍寶石基板發光二極 體之研究」，國立中央大學，碩士論文，2009
[14] Otsu, N., "A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. SMC-9, NO.1,
53
pp.62-66,1979。
[15] Ragael C. Gonzalez, Richard E. Woods, "Digital Image Processing 2/e"。
[16] Spanier, Edwin. Algebraic Topology. Springer. 1994.December. ISBN 0-387-94426-5。
[17] Lindeberg, Tony "Edge detection and ridge detection with automatic scale selection", International Journal of Computer Vision, 30, 2, pp 117--154, 1998。
[18] Canny, J., A Computational Approach To Edge Detection, IEEE Trans.
Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 8:679-714, 1986。
[19] Carsten Steger, Markus Ulrich,Christian Wiedemann, Machine Vision Algorithms and Applications,2008。
[20] Okawa, Y. "Automatic inspection of the surface defects of cast metals,"
Comput. Vision Graphics Ine. Process., 25, 89-112, 1984。
[21] Godfried T. Toussaint, "Solving geometric problems with the rotating calipers," Proceedings of IEEE MELECON'83, Athens, Greece, May 1983。
[22] Cooper, D.B., and Elliott, H., "A Maximum Lidelihook Framework for Boundary Estimation in Noise Images," IEEE 1978 Pattern Recognition &
Image Processing, pp. 25-31。
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附錄
5x 與 10x 之優缺
10x 每個 pixel 約為 0.6 um, 以 cell pitch 5um 為基本, 約為 8 pixels 如此可以很清楚的看到 defect 結構,缺點是 FOV(0.6mm x 0.5mm) 太 小,需要掃瞄多次才能將所有圖片 scan 完成
圖 A-1 10x 鏡頭顯示檢測結果
照明的影響
當同樣一個區域, 在不同照明底下, 其對比的深度影響到了判斷的依 據,最直接的影響是二值化的阀值,本論文利用區域自適形的條件阀值, 以
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一小塊區域為基礎分析其亮度, 如此, 在偏暗, 對比不張的圖片上, 亦可 分析出缺陷的所在位置。
圖 B-1 較暗的圖片顯示檢測結果
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圖 B-2 較亮的圖片顯示檢測結果