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本研究整合了IMAQ影像分析軟體與光學顯微鏡，為自動化之影 像檢測系統，整個研究分為軟體辨識和硬體建立之部分。軟體的部份將建立一辨識程序，使系統自動地分辨出缺陷的部份，並計算其所佔之區域面積，研究之初先定 義缺陷的特徵，包括形狀、顏色、大小，最後再進行程式的修改與調整以符合實際的需求。硬體的部份除了決定顯微鏡的倍率與光源形式外，也將設計定位的夾治具 以提高取樣的精度，最後將軟硬體結合為一套完整的系統。
接著本研究以電解拋光後的試片為標的進行系統的測試，分別對不同拋光參數處理過的試片進行量測，並由系統自動計算表面的缺陷數量與面積大小，同時也用目測的方式進行手動計算，以驗證本系統的準確性與可靠度。
藉由本系統的建立，將可以準確地評估表面處理後工件的表面品質，以了解不同加工參數對於拋光結果的影響，提供新的評估指標以有效的修正製程參數以得到更高品質與效率的製程。
Keyword: 電解拋光、品質檢測、缺陷評估、影像分析
ㄧ、前言與研究背景
隨著各種製程技術的日漸成熟與精密化，在製程中的後處理品質檢測上也扮演了相當重要的角色，要提高製程的穩定性與良率，往往需要從品質檢測中找出缺陷的原 因與改進的方法，並藉由結果的分析找出可能影響製程品質的參數或步驟，但是要達到如此的目標，就需要能夠將所觀察到的缺陷量化，同時也要具備準確與方便的 優點，才能適用於現今分秒必爭的研究與研發，因此建立一套擁有高精密度與高效率的自動化品質檢測系統，是非常重要的研究目標。針對這個方向，目前已有許多 研究單位利用影像分析與辨識的方法來建立出一套可以應用在量化研究目標與後處理檢測的系統，例如使用影像處理軟體進行微生物菌體計數之研究[1]、生物醫 學之細胞形狀分析[2]等，皆是結合影像擷取設備(CCD或顯微鏡)與影像分析軟體所建立出的自動化系統，可以大幅縮短計數時間並取得較客觀的數據。本實 驗也將以同樣的影像處理方式，對於電解拋光後的表面品質進行研究。
電解拋光是一種金屬表面的精密加工技術，可提高金屬表面的平整度與抗蝕性 [3]，但是在製程中容易受到製程參數的影響而在工件表面上留下缺陷[4]，目前在缺陷的檢測與計量部份仍以目測計算的方式為主[5]，易受到人為的主觀 判斷影響且無法精確地量化及標示缺陷的所在位置與區域大小，因此本研究將以IMAQ影像處理軟體為基礎分析電解拋光後的表面品質，利用自動化的方式計算以 達到精確量化的目標，得到的數據將可以作為未來評估拋光參數影響程度的重要指標。
所謂的缺陷就是以試片上非平整的部份來定義，包括圓孔、凸點、凹洞等，因為平坦的區域較亮、凹陷的區域較暗，可以有效的定義缺陷的輪廓。所以本實驗主要是 利用缺陷在影像上的色階值不同作為缺陷輪廓定義的依據。再藉由調整影像的門檻值(Threshold)[6][7]來區別缺陷與非缺陷的區域，並進行圈選 出的圖形之像數的計算，最後全部相加後再除以總像數以得到缺陷所佔的面積百分比。

二、研究流程與設備建構
1.實驗流程
實驗流程分為影像處理，如圖一所示，與驗證實驗，如圖二所示，兩大部分，首先將整套影像量測系統建構完成，再設計驗證實驗以比對系統的準確性。


圖一、影像處理流程圖
在缺陷量測的部份，首先須決定顯微鏡的觀察倍率、高度位置和相對應之光源，並製作適當夾治具固定試片以方便比對試片拋光前後表面狀況。試片分類的部份依缺陷的特徵以有無圓孔作為區別，設定其處理方式與步驟，再消去細小的雜點，最後計算所含像數值的總合。
接著依照已知參數設計電解拋光實驗以測試系統的準確性，將拋光完成之試片以光學顯微鏡觀察並擷取影像，影像大小為640 X 480。再代入系統中處理，以IMAQ計算表面缺陷所佔的面積。計算所得的結果再比對以網格化處理的手動計算方式以比對IMAQ系統的優缺點。

圖二、驗證實驗流程圖
2.設備與系統建構
系統分為軟體與硬體兩大部分，實驗所採用的顯微鏡為Zoom 125C，並配合SONY公司的CCD擷取影像，採用的O.M.之光源為單軸光，由於單軸光在高倍率情況下容易受球像差和強度不均的影響，造成影像品質不 佳，所以本研究選定較低之操作倍率以降低其影響，設定操作倍率為90倍與180倍兩種，並在實驗之前先依據硬體的設定範圍以測試的方式調整至最佳的光源均 勻度，以此值作為接下來實驗操作之光源強度。
軟體是以NI的IMAQ影像分析軟體為核心工具，其特點為可結合影像擷取系統將所得之影像進行各種的處理，包括色階分析、像數計算、影像定位、影像修改等，是一套相當便利與功能強大的應用軟體。

3.實驗設定
因為在有圓孔的情況下，如圖三所示，其周圍突起部分的色階值與平面部份差異太小，因此不易利用門檻值的選取將整個缺陷部份抓取出來，只能抓取成月弧形的形 狀，如此就無法完整的計算缺陷真正所佔有的面積，因此為了減少計算的誤差，進行計算前必須先將實驗觀察中有出現圓孔形缺陷的試片獨立出來，並以另一套的設 定程序分析，除此之外，亦利用更低倍率觀察表面，使圓孔變小來減少色階誤判的情形，無圓孔時使用180倍，有圓孔時使用90倍。
軟體主要以IMAQ為主，處理的步驟是將原始影像轉換為HSL(Extract color planes: Luminance plane)，接著進行二值化步驟，選取適當的門檻值(Threshold)以抓取缺陷的特徵值，再進行色彩反轉將缺陷部份轉為可計算的色階 (Invert Binary image)，並濾除細小的雜點(Morphology: Remove small objects)，最後再計算缺陷的總像數值(pixels)。


圖三、圓孔示意圖
三、驗證實驗與結果討論

1.拋光實驗
電解拋光是一種陽極溶解的表面處理方式，在加工過程中伴隨產生的氣泡將會破壞製程穩定，形成缺陷。本研究將是用此表面缺陷評估系統探討電解拋光製程中所形成的缺陷種類和數量。實驗選取了九組不同參數的拋光實驗，用來作為系統測試的樣本。
電解拋光完後的試片先進行表面粗糙度的量測，取九點數值平均，結果如表一所示。其中第六、第七、第八、第九組在觀察時發現有圓孔的情況。

2.缺陷量測與分析
圖四為試片的原始影像，圖五為經過IMAQ軟體處理過的影像，比對圖四與圖五，可以觀察出大部分的缺陷都有被選擇到，但是部份孔形缺陷如圓圈所示，其中心 的部份因影像門檻值的差異而無法被選取，會影響面積估算的精準度，所以須以影像處理的方式將其填滿。另外部份圓孔形缺陷並不足封閉的幾何形狀，亦是面積估 算時誤差的來源，但是自動將其幾何形狀修正為封閉曲線相當困難，所以本研究將另以更低倍率的O.M.拍攝表面照片，並互相比較以評估其影響。
表一、粗糙度結果(μm)
組別
1
2
3
4
5

Rmax
0.44
0.66
0.72
1.26
1.32

組別
6
7
8
9


Rmax
1.94
1.23
1.33
2.51




圖四、原始影像


圖五、IMAQ處理完成之影像
接著討論在有圓孔缺陷時的處理情形，實驗分別以180倍與90倍兩種倍率觀察試片表面形貌，再經由軟體分析，以圖六與圖七說明在較高倍率時，軟體對於圓孔及凸起區域的辨識度不佳，只能勉強選出中心孔洞部份，其邊緣突起部份由於色階差太過接近，因而無法辨識完全。

圖六、180倍率下圓孔原始照片(第六組)


圖七、180倍率下圓孔處理後照片
因此實驗再以降低倍率的方式重新觀察和處理，以圖八和圖九為例，所圈選的區域其辨識程度明顯地較高倍率佳，也比較容易抓取出較完整的圓孔形貌，這是由於降 低倍率之後，缺陷也會隨著縮小，其輪廓對比提高，對於周圍突起部份的影響就會跟著降低，再利用多樣取點的方式，將可以減少計算的誤差值。

圖八、90倍率下圓孔原始照片(第六組)


圖九、90倍率下圓孔處理後照片
完成粗糙度量測後，以本系統量測表面缺陷的程度，每片試片皆取五個點觀察，再將統計完的總像數值平均，最後計算出所佔的面積比率。計算完成的結果以表二所列。

表二、IMAQ計算結果
組別
缺陷像數
(pixels)
比例
(%)
缺陷個數
(個)

180倍
90倍
180倍
90倍
180倍
90倍

1
1106.4

0.360

6.4


2
3242.8

1.055

17.8


3
4830.4

1.572

31.8


4
14367.2

4.676

76.8


5
20785.6

6.766

100.8


6
12667
17832.8
4.123
5.804
79.6
190.8

7
13572
14223.8
4.419
4.630
120
190.2

8
20007
14059.6
6.512
4.576
147
227.6

9
32857
33430.2
10.69
10.88
168
353


由測試的結果發現在無圓孔的情況下，使用高倍率較容易觀察出缺陷的完整形狀，且一般的普通缺陷在IMAQ軟體下皆可近乎完整的被選出，所以實驗主要是以180倍為觀察倍率，再對有圓孔的部份進行第二次90倍低倍率觀察。
經過IMAQ處理過的影像，可以將明顯的缺陷部份表示出來並予以量化，對照表一粗糙度表與表二可以發現粗糙度與缺陷數具有絕對的相關性，粗糙度越低，平整 度就越高，自然缺陷數也就越少。但是可以發現Rmax為1.0時可視為一臨界點，Rmax<1.00以下的缺陷比例大約在2% 以下，但是Rmax 超過1時可以發現缺陷比例增加很多(第三組Rmax = 0.72μm，缺陷比1.57 %、第四組Rmax = 1.32μm，缺陷比4.67 %)。此外第六組的粗糙度與缺陷數的趨勢關係與其他各組有明顯的不同(Rmax = 1.92μm，缺陷比4.12%)，這是因為圓孔過多而造成軟體辨識度較低，但粗糙度值卻不會受此影響，所以兩者的相關性較不準確。
由於第六至第九組的表面有圓孔形缺陷產生，因此實驗分別計算高倍率與低倍率的處理結果，其中第六組與第八組的結果有較大的差異。在第六組試片上的圓孔形缺 陷分布相當多，如圖八所示，在高倍率下幾乎只能達到60%的辨識程度，但是降低倍率後相似度卻可以提高至80%左右，所以低倍率下的計算結果較接近實際情 況，但是仍較其他組的辨識度低。在第八組的照片中所發現到的圓孔形缺陷數量相當的少，如圖十所示，因此對於辨識度沒有太大的影響，造成結果差異主要是因為 其單位缺陷的顆粒相當的大，如圖十一所示，因此在高倍率時所選取到的缺陷像數也就比較多。其他第七與第九組較沒有類似圓孔過多或顆粒太大的情形，因此像數 增加的部份只是因辨識度提高而增加。

3.手動計算比對
完成軟體計算之後，本實驗依據先前文獻的缺陷計算方式，在相同的條件下以畫方格的方法去評估缺陷所佔的方格數，計算方法如圖十二所示，結果如表四所示。
以表四的結果分析，其計算結果明顯地比表二利用影像處理後來的高，差距約接近一倍左右(第四組IMAQ = 4.67 %、手動 = 8.93 %)，這是由於利用網格計算時，有些大小不足一格之缺陷也會被列入計算，方式是以計算者的主觀判斷為依據去決定是否為缺陷、缺陷的大小、面積佔多少比例以 上才算一格等，因此會依每個人的不同而使得結果有所出入，容易受到疲勞、情緒等因素影響量測準確度。另外在使用網格時無法取太多的樣本數，網格密度也無法 太高，否則會造成計算的時間過長而浪費時間。
此外，從影像擷取、處理分析到計算完成，軟體僅需數十秒的時間，並可同時將所得結果以EXCEL檔案格式儲存，相對手動計算的方式需要數分鐘才能將缺陷圈 選出來，且需要花費額外的時間進行數據的處理，一但樣本數量過大，就更不易快速且準確的計算。所以不論是在精確度或是效率來比較，使用影像分析系統皆具有 相當大的優勢。


圖十、第八組O.M.照片(90倍)


圖十一、第八組O.M.照片(180倍)

圖十二、手動計算方式例圖
表四、手動計算結果
組別
缺陷格數(格)
(180倍)
缺陷格數(格)
(90倍)
比例
(%)
(180倍)
比例
(%)
(90倍)

1
5

1.557


2
7

2.187


3
10.4

3.25


4
28.6

8.937


5
32.2

10.062


6
24
35.2
7.5
11

7
23.2
29
7.25
9.062

8
30.8
28.2
9.625
8.812

9
74.2
56
23.1875
17.5


四、結論
根據以上的結果討論，可得到影像處理軟體在各種不同條件下使用的結論：
1. 光源對於影像品質有很大影響力，因此使用影像軟體計算的條件須調整至最佳光源強渡，並使光源分布均勻。
2. 電解拋光後的試片依缺陷形貌可分為有圓孔與無圓孔兩種，有圓孔的部份使用低倍率(90倍)觀察可降低誤差，無圓孔則使用高倍率(180倍)可較完整計算缺陷面積。
3. 手動計算的誤差值相當的大，會因為人為因素而有所不同，且相當耗費時間。
4. 軟體計算比手動計算較為精準且有效率，只需要將拋光後的試片由顯微鏡拍攝之後代入處理即可，未來將會更進一步地將拍攝部份與分析部份由自動化系統結合，以達到更高的效率。
五、參考文獻
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