本研究以板型渦簧為待測物開發符合業界需求之自動化光學檢測系統。檢測系統以智慧型相機為核心元件，結合光源、輸送彈簧用之輸送皮帶機構、不良品分類之分類機構與控制軟體，實現可應用於線上檢測之機台。而開發完成的人機介面包含影像學習與產品檢測等兩項功能，使用者可使用標準影像在影像學習的過程中定義參考座標系與量測特徵之檢測區域。至於產品檢測，系統將對任意放置之待測彈簧影像進行圖像比對，先判別放置方向後透過測邊處理修正量測座標系，繼而量測待測彈簧之關鍵尺寸。實驗結果證實，本研究所開發之檢測系統在檢測效率為每分鐘180顆彈簧時，分類正確判斷率可達94%。

This research develops an automatic optical inspection system for the flat volute springs to meet the need of industries. The inspection system consists of a smart camera, a light source, a conveyor and a classification mechanism to remove defective products. The human-machine interface provides two main functions, image learning and product inspection. With golden samples, an engineer can define the reference coordinate system and regions of interest through image learning process. As the machine is shifted to inspection mode, the system will trigger the camera once a randomly positioned flat volute spring on the conveyor reaches a predefined location. Next, the spring image obtained from the camera will be processed so that the orientation can be detected and key dimensions will be measured. Based on the design specifications, the classification mechanism of the inspection machine can move all defective products away from the conveyor automatically. Experimental data shows that the inspection system has an accuracy of 94% at an inspection rate of 180 pieces per minute.

[1] 傳統產業加值轉型推動計畫，「金屬彈簧發展」，2012年3月。
[2] 機械工業雜誌，「彈簧景氣2014將復甦」，http://www.
automan.tw/magazine/0_c_industrial_3_00.asp?dyid=343&sh=1
2013年9月。
[3] L. Pook, “A Brief Introduction to Coiled Springs as a Power Source” International Journal of Fatique, Volume 33, Issue 8, August 2011, Pages 1017-1024.
[4] Advameg Inc. ,“How products are made”, http://www.madehow.
com/Volume-6/Springs.html, 2014.
[5] 王榮華，莊明奇，鄭雅芸，「開拓自動化系統的視界─機器視覺」，國立海洋大學電機工程學系，電子月刊，2008。
[6] 晟格科技股份有限公司，http://www.chernger.com，2014。
[7] 旭東機械工業股份有限公司，http://www.wisepioneer.com,tw，2014。
[8] 由田新技科技股份有限公司，http://www.utechzone.com.tw，2014。
[9] 朱漢祥，「拉鏈自動化光學即時檢測系統之開發」，國立台灣科技大學機械工程系，碩士論文，2013。
[10] 張家毅，「應用機械視覺於瓷磚尺寸檢測之研究」，國立台灣科技大學自動化及控制研究所，碩士論文，2010。
[11] 林偉超，「機械視覺於圓鋸片齒型檢測之應用」，國立勤益科技大學機械工程系，碩士論文，2010。
[12] 林彥邦，「回流管接頭瑕疵之光學檢測」，國立台灣科技大學機械工程系，碩士論文，2013。
[13] M. Singaperumal, B. Ramamoorthy, S. Suresraoa and R. Boby, “Identification of Defects on Highly Reflective Coated Ring Components Using Dark Field Illumination and Image Segmentation Using Simple Thresholding Technique” International Journal of Automation and Control, Volume 5, Number 1, 2011, Pages 77-96.
[14] 劉宜德，「軟性電路板自動化視覺導引鑽孔系統之研發」，國立中山大學電機工程學系，碩士論文，2001。
[15] 傳統產業加值轉型推動計畫，「台灣彈簧產業價值鏈分析研究」，2010年7月。
[16] 張英會、劉輝航、王德成，「彈簧手冊」，機械工業出版社，1997。
[17] 鐘國亮，「影像處理與電腦視覺」，東華書局股份有限公司，2012。
[18] National Instruments, “NI Vision Concepts Manual”, 2005.
[19] National Instruments, http://taiwan.ni.com/, 2014。
[20] 睿怡科技，http://www.nevis.com.tw/，2014。
[21] 銓州光電股份有限公司，http://www.onset.com.tw/，2014。
[22] 台灣三住，http://tw.misumi-ec.com/，2014。
[23] 日本多摩川精機，http://www.tamagawa-seiki.com/chinese/，2014。
[24] 泰映科技，http://www.troy.com.tw/，2014。
[25] 台灣西克，http://www.sick.com.tw/，2014。
[26] 江巧玉，「量測系統重複性與再現性的分析研究」，國立成功大學統計學研究所，碩士論文，2002。
[27] 林增祺，「應用MSA之GRR手法評估量測校驗保養時機」，逢甲大學工業工程與系統管理學系，碩士論文，2010。
[28] 毛敬筌，「量測人員與產品有交互作用下之量測重複性與再現性研究」，南台科技大學工業管理研究所，碩士論文，2007。