本研究目的為改良既有的金屬拉鏈自動化光學檢測機，降低成本與減少體積以利於商業化之需求。開發之系統選用TMS320 DM6437數位訊號處理器(DSP)為核心，整合運動控制與影像視覺模組。其中運動控制模組選用以RS232通訊之伺服驅動器控制馬達的運轉，而影像視覺模組採用RCA接頭之類比相機。至於軟體是使用DSP專屬開發介面以C語言撰寫，完成之影像處理程式通用於金屬與塑鋼材質拉鏈，操作者只需簡易參數設定即可切換使用。程式設計中最重要的演算法包含投影直方圖與樣板比對演算法，前者可藉由分析拉鏈之輪廓定位每一個鏈齒，後者則透過已建立之標準樣板篩檢不合格的鏈齒。經量測系統分析與機台分辨功能試驗，三種樣品拉鏈之重現性與再生性綜合變異分別為5%、8%與2%，且預設速度下分辨能力測試結果正確率高達99.98%。研究成果證實開發之機台適用於產線上即時檢測鏈齒瑕疵。

This study aims to improve the prototype automatic optical zippers inspection system. For the purpose of commercialization, a new system consists of a digital signal processor module (DSP) rather than a personal computer. Equipped with several communication interfaces, the DSP can easily control motors through RS232 and input/output images via RCA adaptor. The control software is coded in C language. The codes can be applied to either metal or plastic zippers if the parameters are properly set. The key image processing techniques include histograms and pattern matching algorithm. The former helps to locate each zipper tooth and the latter differs the defected parts from normal parts based on the correlation coefficient between the template and samples. From the measuring system analysis, the data show that the repeatability and repeatability variances of the system are 5%, 8% and 2% for three different zippers. In addition, the accuracy of inspecting ability is near 99.98% as the conveyor runs at the default speed. The results prove that the zipper inspection system fits the requirements of commercial production lines.

[1] 拉鏈國家年產值，http://news.tvbs.com.tw/entry/366599，2006。
[2] A. Asadpour, H. Golnabi, “Design and Application of Industrial Machine Vision Systems,” Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, vol. 23, no. 6, 2007.
[3] J. P. Lewis, “Fast Template Matching,” Vision Interface, vol. 95, pp.120-123, 1995.
[4] B. C. Jiang, C. C. Wang, J. Y. Lin, & C. C. Chu, “Machine Vision- Based Defect Detection in IC Images Using the Partial Information Correlation Coefficient,” IEEE Trans. Semiconductor Manuf., vol. 26, no. 3, 2013.
[5] 陳威宏，「電纜連接器滑軌自動化光學檢測系統之開發」，碩士論文，國立台灣科技大學，2011。
[6] 林彥邦，「回流管接頭瑕疵之光學檢測」，碩士論文，國立台灣科技大學，2013。
[7] 劉偉祥，「自動化光學檢測系統於拉鏈表面瑕疵之開發設計」， 國立臺灣科技大學 碩士論文，2011。
[8] 朱漢祥，「拉鏈自動化光學即時檢測系統之開發」，碩士論文，國立台灣科技大學，2013。
[9] 高浩翔，「連續與非連續式金屬拉鏈自動化光學線上檢測機台之改良研究」，碩士論文，國立台灣科技大學，2014。
[10] 胡彥磊，「基於圖像處理和DSP的啤酒瓶汙損檢測」，山東大學 碩士論文，2008。
[11] 劉國偉，「基於GigE視覺之印刷電路板自動光學檢測系統，碩士論文，國立台灣科技大學，2012。
[12] 周政輝，「具影像功能之魟魚型機器人」，國立成功大學，碩士論文，2012。
[13] 鐘國亮，「影像處理與電腦視覺」，東華書局股份有限公司，2011。
[14] 順興拉鏈有限公司，網址：http://www.shzipper.com.hk
[15] 拉鏈結合原理圖，網址：http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%8B%89%E9%8F%88
[16] FIBRESCAN c1360z尼龍拉鏈自動化光學檢測設備，網址：http://www.fibrescan.co.uk/
[17] 德州儀器，網址：http://www.ti.com/ww/tw/
[18] 翔寶電子，網址：http://www.1111motor.com/product28.htm
[19] Sony XC-55相機規格，網址：https://pro.sony.com/bbsc/home.do
[20] 美商國家儀器，網址：http://taiwan.ni.com/
[21] 洪文琦、丁建均， Color Space的介紹與 Image J 的使用，2010。網址：http://disp.ee.ntu.edu.tw/class/Color%20Spaces.docx
[22] 吳雅琪，臨床試驗樣本數計算簡介，2011。
[23] 徐世輝，「品質管理」，高立圖書有限公司，2000。
[24] A. J. Duncan, “Quality Control and Industrial Statistics,” 5nd ed.,Irwin , 1986.