96 年度教育部推動技專校院與產業園區產學合作計畫
計畫名稱:智慧型線上即時液晶顯示器光學元件瑕疵檢測系統之開發與研製 計畫編號:E-01-292
計畫主持人:郭中豐
計畫主持人學校系所:國立台灣科技大學自動化及控制研究所 計畫類型: ■個別型 □整合型
計畫主持人學經歷:
學歷:美國亞歷桑那州立大學機械系 碩士、博士 (1986.01-1990.12) 現任:國立台灣科技大學高分子工程系教授兼任自動化控制研究所所長 (2006.08-迄今) 經歷:國立台灣科技大學高分子工程系教授 (2003.08-2006.07)
國立台灣科技大學體育室主任 (1999.08-2000.07) 國立台灣科技大學纖維及高分子工程研究所教授 (1998.08-2003.07) 國立台灣科技大學學生事務處學務長 (1998.08-2002.07) 國立台灣科技大學纖維及高分子工程研究所副教授 (1992.08-1998.07) 經濟部工業局資訊電子組簡任技正兼副組長 (1991.01-1992.07) 經濟部工業局資訊電子組、資訊科、電子科、自動化科技正兼科長(1982.06-1985.12) 國立雲林工專機械設計科科主任 (1981.08-1982.06)
計畫領域(請依計畫性質勾選):
■機械與機電 □電子電機資訊 □化工與材料 □土木建築
□商管 □人文與設計 □農業水產 □醫事與藥理 □家 政餐旅食品 □護理與保育 □其他
計畫規模(含補助款與配合款):
□新台幣 200 萬元以上 □新台幣 100 萬(含)~ 200 萬元
■新台幣 50 萬(含)~ 100 萬元 □新台幣 50 萬元以下
單位:新台幣元 經費配置 教育部補助 廠商配合款 學校配合款
金 額 520,000 250,000 100,000
百分比(%) 60% 29% 11%
計畫 摘要
本計畫擬整合智慧型控制理論於液晶顯示器光學元件瑕疵檢測系統之開發與研 製,含括自動傳輸系統、瑕疵辨識系統以及遠端監控系統。自動傳輸系統擬以灰色預 測模型來尋找系統行為發展的變化規律,依據所掌握的規律進行預測,再將預測結果 與系統的設定目標進行比較,這就是所謂的事前控制,這種方式能針對受控系統所造 成的誤差提前制訂因應的控制量進行控制,以增進控制的效果,並再以模糊推論的方 式,來改進灰色預測控制器的控制效能,再藉由遺傳基因演算法來調整模糊推論中之 預測步距的歸屬函數,以自我調整的策略,視其動態響應,制訂出適當的預測步距,
達成理想的控制目標,以增進自動傳輸的穩定性。瑕疵辨識系統則以小波理論進行抗 旋轉運算以及特徵值運算,運用理想解類似度順序偏好法做為分類器,其具有同時考 慮理想解(Positive-ideal Solutions)與負理想解(Negative-ideal Solutions)的情況,因此可 以避免產生一瑕疵族群距理想解最近又距負理想解最近,以及距理想解最遠又距負理 想解最遠,而不知如何比較的缺點,進而提高整體辨識率的優點。並結合高解析度掃 瞄影像擷取器即可進行線上即時瑕疵檢測。再利用Java開發瑕疵檢測系統之應用模組 為圖形化使用介面之整合研究,以達到省時與高精確度的目標。遠端監控系統則應用 路由器於整合式中央監控系統,以Java程式為軟體平台,建構整合式網路環境,透過 人機介面,使管理者隨時監控系統狀況,掌握即時資訊,建立快速反應機制。
計畫 執行 團隊
計畫主持人
郭中豐 國立台灣科技大學高分子工程所教授兼任自動化控制研究所所長 計畫兼任助理
邱錦勳 國立台灣科技大學高分子工程所博士班研究生
計畫 執行 內容
一、 前言
液晶顯示器(Liquid Crystal Display, LCD)是目前最常見的平面顯示器,而在產業 上稱之為面板。液晶顯示器是以玻璃基板為主體,然後在玻璃基板上下方分別加上光 學元件進行偏光作用,因此光學元件在液晶顯示器的構造組成上是不可缺少的零件材 料。一直以來改進光學元件表面處理的技術、增加光學元件的附加機能、薄膜一體化 與提高光學元件特性等研究和討論不曾間斷過,其重要性可想而知。
目前產業上液晶顯示器光學元件的瑕疵檢測方式,大部份仍然由人工將兩片光學 元件重疊或交叉 90 度的方式置於平面光板上,以肉眼來檢測光學元件是否有瑕疵存 在。這樣的檢測方式需要耗費大量的人力,且人員的經驗及是否專業完全決定整個結 果,產品檢測是一項高重複性和耗費精力的工作,因此在長時間的工作下,人員可能 會有因精神不濟或眼睛疲勞而造成誤判的情形發生,因此開發出一套智慧型線上即時 液晶顯示器光學元件瑕疵檢測系統,有助於提升產品品質及降低人力成本支出。
本計畫為改善現今液晶顯示器光學元件檢測所存在的問題,包括檢驗光學元件瑕 疵辨識率的問題,存在人為對光學元件瑕疵評級判斷的誤差,自動傳輸系統的控制問 題等缺點,提出針對液晶顯示器光學元件瑕疵檢測系統之開發與研製的探討,以達到 工業界提昇液晶顯示器光學元件自動化檢驗的需求。
由於整合智慧型控制理論於液晶顯示器光學元件檢測系統,國內尚無提出具體的
研究,因此本計畫為上述在液晶顯示器光學元件瑕疵檢驗所遭遇的問題提出解決方 案,以多屬性評估方法之理想解類似度順序偏好法分析解決線上瑕疵辨識的問題,對 於各類液晶顯示器光學元件檢驗所困擾之具有彈性調整傳輸速度的問題,本計畫結合 模糊控制理論與現代控制理論設計控制器解決液晶顯示器光學元件自動傳輸的問 題,且利用 Java 開發線上液晶顯示器光學元件瑕疵檢驗之應用模組為圖形化使用介 面之整合研究,使整體系統作業更迅速。並且應用路由器於整合式中央監控系統,以 Java 程式為軟體平台,建構整合式網路環境。透過人機介面(HMI),使管理者隨時監控系統狀況,
掌握即時資訊,建立快速反應機制。
二、 計畫目的
本計畫針對液晶顯示器光學元件之瑕疵檢測系統進行開發與研製,將現有控制器 設計技術以及影像處理技術,改進為液晶顯示器光學元件之瑕疵檢測技術,除可解決 歐美國家將技術壟斷之窘境外,進而提供本國相關液晶顯示器光學元件之瑕疵檢測技 術。並可對參與人員提供機器視覺與影像處理之理論探討、自動傳輸機構之設計概 念、智慧型控制理論之概念及遠端監控系統之概念的教育訓練內容。
三、 合作方式
本計畫委託單位允傑精密科技股份有限公司(以下簡稱甲方)提供廠商配合款為二 十五萬元整,由受委託單位國立台灣科技大學(以下簡稱乙方)自動化及控制研究所負 責執行,兩方合作方式如下:
1. 甲方欲瞭解本案執行情形時,乙方應盡力協助並提供資料,且甲方在實際需 要時可派員參與該計畫。
2. 甲方應提供之協助如下:甲方現有之分析儀器中,若乙方沒有,則甲方將提 供既有設備分析。
3. 諮詢指導:甲方應盡力協助乙方瞭解本計畫之執行情形,並應提供各式相關 參考資料。乙方對本技術要求甲方提供詳細諮詢服務或人員訓練時,應支付 技術服務費予甲方,諮詢服務之時間、地點、費用及方式等細節由甲乙雙方 另行協議之。
4. 甲方責任:甲方應於本合約執行期限屆滿後辦理經費報銷,並送交研究報告 及摘要副本予乙方參閱。
5. 協助義務:本計畫內購置之圖書儀器等非消耗性設備,乙方得於需要時向甲 方借用上述設備,惟乙方於使用該設備時應遵守相關法令之規定。
四、 結果與討論 (一) 控制器設計
在灰色預測控制器上,考慮使用一個固定的預測步距於控制系統中,若使用大的 預測步距會造成系統響應的上升時間(Rise Time)增長,並可能造成穩態誤差(Steady State Error),但可預防大的超越量(Overshoot);而小的預測步距會有較快的響應,但 可能會造成大的超越量及振盪,因此選用適當的預測步距對於得到好的響應是非常重
要的指標,但傳統以固定步距的灰色預測控制器,不僅要以嘗試錯誤法(Trial and Error Method)來尋求適當的步距,而且控制器無法配合系統環境的變動,且耗費大量時間;
雖然可透過模糊推論的方式,來改進灰色預測控制器的控制效能,然而對於不同的系 統,所制訂預測步距的歸屬函數仍是需要由經驗法則來調整。
本計畫將針對上述問題,為了設計較佳之模糊灰色預測控制器,以遺傳演算法則 來調整模糊推論中之預測步距的歸屬函數(Membership Function);以自我調整的策 略,視不同時間的響應,制訂出適當的預測步距,達成理想的控制目標,以增進控制 效果。
本計畫之控制器是以傳統灰色預測器為基礎所改良設計的,而模糊推論機構所推 論的預測步距的歸屬函數是經由遺傳演評價機構針對不同的受控對象而做調整,使模 糊推論機構能夠對於預測步距做最佳的動態調整,藉以提高系統的控制效果,如圖 1 所示。
e ce GE
GC 參考輸入 R
GP
系統行為預測值
y 預測步距 p
控制量 u 輸出 y
知識庫
控制決策機構 受控對象
解模糊化 推論機構 模糊化
規則庫 資料庫
灰色預測器
遺傳評價機構 適應函數:
累積誤差 上升時間 最大超越量
+ -
圖 1 基於遺傳演算法之模糊灰色預測控制器
(二) 瑕疵檢測
本計畫主要針對常見的灰塵、異物、打痕、氣泡及刮痕五種光學元件瑕疵影像,
如圖 2 所示,取樣瑕疵樣本各 40 張,共 200 張。經由辨識系統計算得到瑕疵影像的 長度數列之後,藉由灰色聚類方法遞迴計算,所得到的綜和評判結果,可以相當準確 的評判出光學元件瑕疵種類,如圖 3 所示。其瑕疵辨識率如表 1 所示,其總體區分成 功率為 100%,且處理一幅影像只需要 0.9 秒。
灰塵
刮痕 異物
打痕 氣泡
圖 2 光學元件瑕疵影像
灰塵
刮痕 異物
打痕 氣泡
圖 3 檢測後瑕疵影像 表 1 瑕疵辨識結果
點類瑕疵 直線類瑕疵
灰塵 異物 打痕 氣泡 刮痕
類型 名稱 樣本
區分結果
40 40 40 40 40點類瑕疵 40 40 40 40 0
直線類瑕疵 0 0 0 0 40
區分率 100% 100% 100% 100% 100%
(三) 遠端監控
乙太網路使用之 TCP/IP 通信協定擁有與 Internet/Intranet 整合提供完整而直接的 互通性一致性及全球資訊的共享且技術完全公開乙太網路被認為幾乎是所有網路相 關的自動化問題的有效解決方案 而加入易學易用高擴充特豐富的使用彈性高效率性 與人性化的人機介面對減少設備維護成本很有幫助透過本計畫之研究,學習各網路元 件間之聯繫與溝通,尤其加入之無線網路元件,不在局限於有線環境,對於在生產製 造上有很大的彈性。實驗中,透過路由器之 DHCP 功能,放大為對多數終端設備之規 模,實現在無線網路環境中操作之便利,並讓遠端管理者即時監控,達到無線網路之 功效。
五、 參考文獻
1. Deng,J.L.,”ControlProblemsofGrey System,”System & Control Letters, Vol.1, pp.288-294, (1982)
2. 鄧聚龍、郭洪,”灰預測原理與應用”,全華圖書,1996。
3. 傅立,”灰色系統理論及其應用”,科學技術文獻出版社,1992。
4. 鄧聚龍,”灰色系統基本方法”,華中理工大學出版社,1992。
5. Zimmerman, H.J., “Fuzzy Set Theory and Its Applications,” Second edition, pp.201-215, (1991).
6. Wu, Q.M. and Silva, C.W., “Model Identification for Fuzzy Dynamic System,” Proceeding of the American Control Conference San Francisco, California, pp.2246-2247, June (1993)
7. Pang, K.H. and Mesbah, S.A., “Design of Bang-Bang Controller Based on a Fuzzy-neuro Approach,” Proceedings of the IEEE International Symposium on Computer-Aided Control System Design, 96
th
, 8136. pp.1-6 (1996)8. Surmann,H.,“Geneticoptimization ofafuzzy system forcharging batteries,”IEEE Transactions on Industrial, v 43, n5, pp.541-548, Oct (1996)
9. Sette, S.L., Boullart, L., Van, L., and Kiekens, P., ”Optimizing the Fiber-to-Yarn Production Processwith aCombined NeuralNetwork /Genetic Algorithm Approach”, Textile. Res. J. 67 (2), pp.84-92(1997)
10. Maniezzo,V.,”GeneticEvolution oftheTopology and WeightDistribution of Neural Networks”,IEEE Transactionson NeuralNetworks,Vol.5,NO.1,Jan.(1994).
11. Goldberg, D.E., “Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning,” Addison-Wesley (1989)
12. Davis,L,“Handbook ofGeneticAlgorithms,”Van Nostrand Reinhold (1991).
13. Nara, K., “Implementation of Genetic Algorithm for Distribution Systems Loss Minimum Re-Configuration,” IEEE Transactions on Power Systems, Vol.7, No.3, pp.1044-1050, Aug. (1992).
14. Lansberry,J.E.and Wozniak,L.,“AdaptiveHydrogenerator Governor Tunning with a Genetic Algorithm,”IEEE Transaction on Energy Conversion,Vol.9,No.,pp.179-183, Mar., (1994).
15. Chen, P.H. and Chang, H.C., ”Large-Scale Economic Dispatch by Genetic Algorithm”, IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 10, No 4, pp.1919~1926,November (1995).
16. Chen,P.H.and Chang,H.C.,”GeneticAided Scheduling ofHydraulically Coupled Plants in Hydro-Thermal Coordination”, IEEE Transactions on Power Systems, Vol.11, No 2, P975~981, May 1996
17. Nievergelt,Y.,“WaveletsMadeEasy”,Birkauser, Boston, 1999.
18. Yoon, K. and Hwang, C.L., “Multiple Attribute Decision Making: Method and Applications”,Springer-Verlag Berlin Heidelberg (1981).
19. Shin,H.S.“Group Decision Making forTOPSIS”,AnnualConferenceoftheNorth American Fuzzy Information Processing Society-NAFIPS, Vol. 5, pp. 2712-2717 (2001).
20. Pochampally, K.K. and Gupta, S.M., “A Business-Mapping Approach to Multi-CriteriaGroup Selection ofCollection Centersand Recovery Facilities”,IEEE International Symposium on Electronics and the Environment, pp. 249-254 (2004).
21. Fengli, L., Moyne J.R., and Tilbury, D.M., “Performance Evaluation of Control Networks:Ethernet,ControlNet,and DeviceNet”,ControlSystem Magazine,pp.11, (1999)
22. The Java 2 Platform,Standard Edition V1.3.1,
http://java.sun.com/j2se/1.3/
23. Horton,I.,“Beginning Java2”,JDK 1.3 Edition,Wrox PressLtd,(2002)
24. Jiang,L.,Haishun,S.,Shijie,C.,Youbing,Z.,and Xin,W.,“Grey Prediction Control oftheActivePowerFilter,”The Journal of Grey System, Vol. 3, pp. 229-236, (2001) 25. Yi, D., Yang, R., “Grey Predictor Controller for DC Speed-control System,” The
Journal of Grey System, Vol. 2, pp. 189-215, (1990)
26. Hong,C.M.,Lin,S.C.,and Chiang,C.T.,“ControlofDynamicSystemsby
Fuzzy-based Grey Prediction Control,”TheJournalofGrey System,Vol.1,pp.23-44, (1995)
計畫 成果 報告
本計畫在於摒除過去以人工視覺判斷液晶顯示器光學元件瑕疵的缺失,設計整合 智慧型控制理論於液晶顯示器光學元件檢測系統,解決人為因素所造成無法克服的瓶 頸,將灰色系統理論之灰色聚類法應用在液晶顯示器光學元件瑕疵的辨識上,更提供 了線上系統檢驗液晶顯示器光學元件瑕疵正確的辨識率及快速回應性,且應用灰色預 測理論及模糊控制理論結合遺傳基因演算法設計控制器,控制自動傳輸機構得到精確 的傳輸控制,解決由於傳輸控制不良對後道影像擷取所造成不良的影響,同時為符合 未來程式開發之趨勢,並考量程式之延續開發及改進的特性和多工效能,採用具物件 導向和多執行緒觀念編輯之 Java 為軟體開發工具,使整合智慧型控制理論於液晶顯 示器光學元件瑕疵檢測系統達到液晶顯示器光學元件瑕疵檢驗之整體最佳效能。此外 利用路由器整合企業網路,提供安全、穩定與快速的網路使用環境;透過人機控制介 面,控制 PC-base 執行預定動作,並可與管理者雙向溝通,透過無線或有線終端設備 得到訊息的整合環境,將企業管理部門與生產部門結合,讓資訊交流更方便快速,使 產品品質穩定,符合快速上市的需求,提升產品競爭力,有助於本國科技產業之競爭 力。
對於參與計畫執行之學生獲得之學習項目有:1.更深入瞭解整合智慧型控制理論 於液晶顯示器光學元件瑕疵檢測系統之理論、實作。2.更深入瞭解自動傳輸控制機構
的設計及控制方法。3.配合自動傳輸控制器的設計,印證學理與實作上之差異點。4.
在影像擷取卡與自動傳輸控制卡的使用上,有更深入的瞭解。5.對 Java 設計圖形介面 更為精進。6.對於灰色聚類應用在液晶顯示器光學元件瑕疵辨識上,有更深入的認 識,同時可以在實務上印證理論。7.對於系統模擬及數值技巧實際應用建構,量測與 控制理論印證的處理更加熟練。8.對於灰色預測控制、模糊控制理論與遺傳基因演算 法的應用有深入的認知。9.獲得跨平台 Java 程式開發經驗,可應用至其他系統開發 上。10.網路環境的建置,得到網路管理的技術與方法。11.硬體設備的技術,PC-base 與人機介面控制。
計畫完成後提供相關方法並協助合作企業允傑精密科技股份有限公司檢測系統 之測試,完成液晶顯示器光學元件瑕疵檢測系統之開發。
計畫 結案 後對 合作 企業 之成 效
合作企業允傑精密科技股份有限公司其主要經營之產品項目有半導體設備、半導 體封裝、光電設備、FTP 設備、FPC 設備和 TAB 視覺檢查機。透過此計畫協助其液 晶顯示器光學元件瑕疵檢測系統之開發與研製,藉由提供方法與經驗,有效縮短其研 究開發之時間,並降低相關人事費用,提升公司產品技術與經營績效,達到產學合作 之目的。