請用此 Handle URI 來引用此文件:
http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/58339
標題: | 相機模組之鏡頭髒汙檢測 Lens Dirt Detection for Camera Module |
作者: | Chien-Ching Li 李建慶 |
指導教授: | 傅楸善(Chiou-Shann Fuh) |
關鍵字: | 髒污檢測,瑕疵檢測,人工智慧,卷積類神經網路, Dirt Detection,Defect Inspection,Artificial Intelligence,Convolutional Neural Networks, |
出版年 : | 2020 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 本論文提出一個髒汙檢測解決方案,用於鏡頭髒污檢測(Lens Dirt Detection)。主要對象為手機鏡頭模組,由於鏡頭髒汙會影響手機的良率,進而產生手機瑕疵。由於鏡頭瑕疵產生的位置與形狀於原影像中不易偵測,故須對原影像作影像處理故於本文中嘗試了傳統電腦視覺的方法和人工智慧的方法。 透過傳統電腦視覺,我們將影像透過高通濾波器(減掉高斯模糊),產生後的影像使用區塊直方圖均化來達到髒汙偵測並消去自然波紋,最後再將處理過的影像,透過區域亮度差異設計演算法,並用多執行緒(Multi-Thread)的平行化處理來使程式加速運算。 另外近年來,卷積類神經網路(Convolutional Neural Network)在影像識別與分類上具有出色的性能,故將瑕疵視作物件,並用YOLO_V3(You Only Look Once Version 3)將物件最小方框(Bounding Box)當作訓練資料(Training Data)訓練模型,並以此將原髒汙進行偵測。 In this thesis, we propose a defect inspection solution for lens dirt detection. The main target is mobile phone len. Due to the variable location and shape of lens dirt, original images are hard to detect directly. Thus we use image processing to make the dirt clearer. Using traditional machine vision algorithms, we process the images with a high-pass filter (subtracting Gaussian blur) and use histogram equalization to both dark and light part to remove the ripple. Last, we use the difference of location pixel to detection the dirt. Then use multi thread to accelerate the speed. Recently, Convolutional Neural Network (CNN) has an outstanding performance in image recognition and classification, so we apply YOLO_V3 to lens dirt detection. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/58339 |
DOI: | 10.6342/NTU202001487 |
全文授權: | 有償授權 |
顯示於系所單位: | 資訊工程學系 |
文件中的檔案:
檔案 | 大小 | 格式 | |
---|---|---|---|
U0001-1307202022020300.pdf 目前未授權公開取用 | 11.34 MB | Adobe PDF |
系統中的文件,除了特別指名其著作權條款之外,均受到著作權保護,並且保留所有的權利。