本研究進一步探討以光學系統檢測回流管接頭的瑕疵。由於待測物為金屬環型工件，如何處理高反射性問題與車削紋路影響為本研究重點。實驗中建置的系統採用500萬像素的相機、兩組鏡頭與三組光源的混合搭配以對高反射性材質之待測物的不同部位取像。在影像處理方面，本研究利用空間域的測邊、濾波器及二值化與頻率域的小波轉換及傅立葉轉換等技術搭配自行開發的演算法來過濾車削紋路的干擾。目前完成的檢測的方法是將待測物分為大、小端面與內、外側表面等四部分。其中大、小端面與外側表面的檢測方法著重於效能提升，而內側表面之檢測則是全新的嘗試。本研究開發的人機介面整合了所有檢測的功能，並可將瑕疵位置顯示在原始圖像上。

This research makes a further study on the optical defect inspection for the return tube connectors. Since the specimens under inspection are metal products with ring shape, this work focuses on how to deal with the images from shining metal surfaces with cutting texture. The experimental system includes a 500-megapixel camera, two lenses and three light sources to get acceptable images from different portions of the return tube connectors. In image processing, this work uses the techniques such as edge detecting, filtering, and thresholding to extract characteristics and the techniques like wavelet transforming and Fourier transforming to convert spatial domain images to frequency domain images. The proposed inspection method examines a part from four different views: large end, small end, inside surface and outside surface of the connector. The inspection performance has been improved primarily because of the modification of software. However, a new lenses has significant contribution on getting amplified images from the inside surface. All of the inspection functions have been integrated as a human-machine interface and the defects found can be displayed together with the original image of a connector.

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