CN113311006A - 自动光学检测***及其检测隐形眼镜边缘瑕疵的方法 - Google Patents

自动光学检测***及其检测隐形眼镜边缘瑕疵的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种自动光学检测***及其检测隐形眼镜边缘瑕疵的方法，可以是将隐形眼镜边缘分为多个区段，然后对这些区段交互进行相似性分析，并根据相似性分析的结果，检测隐形眼镜边缘是否有瑕疵。因此，所述自动光学检测***不需用到合格的参考影像来与隐形眼镜作比对，而是利用隐形眼镜边缘本身的每个部分来进行自我检测，以提升检测的精准度。

Description

自动光学检测***及其检测隐形眼镜边缘瑕疵的方法
技术领域
本发明涉及一种检测***，尤其涉及一种自动光学检测(Automated OpticalInspection，AOI)***及其检测隐形眼镜边缘瑕疵的方法。
背景技术
隐形眼镜边缘的瑕疵包括变形、缺口、裂痕和毛边等，而且为改善人工目视检测的效率，目前业者使用AOI***来进行自动化检测。AOI***可分为硬件及软件两大部分，硬件部分为利用摄像装置搭配适当的光源以撷取隐形眼镜影像，而软件部分着重在算法的开发，例如通过开发的边缘检测算法，AOI***可检测出隐形眼镜边缘是否有瑕疵。
然而，已知的边缘检测算法通常是将撷取到的隐形眼镜影像与合格的参考影像作比对，以检测出隐形眼镜边缘的瑕疵，但其缺点为针对一些较细微的瑕疵将仍难以被检测出。另外，光照不均匀也会影响检测的精准度。因此，如何设计出一种AOI***及其检测隐形眼镜边缘瑕疵的方法则成为本领域的一项重要课题。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种AOI***，包括载盘、光源模块、影像撷取模块和***主机。载盘用来承载隐形眼镜，光源模块则置于载盘下方，并用来发射平行光至隐形眼镜上。影像撷取模块置于载盘上方，并对应于隐形眼镜的位置，用来取得隐形眼镜的轮廓影像。***主机耦接影像撷取模块，用来将轮廓影像上的隐形眼镜边缘分为多个区段，然后对这些区段交互进行相似性分析，并根据相似性分析的结果，检测隐形眼镜边缘是否有瑕疵。
除此之外，本发明实施例另提供一种检测隐形眼镜边缘瑕疵的方法，执行于AOI***中，AOI***包括载盘、光源模块、影像撷取模块和***主机，所述方法包括如下步骤。首先，利用载盘承载隐形眼镜，并利用光源模块发射平行光至隐形眼镜上。其次，利用影像撷取模块取得隐形眼镜的轮廓影像。接着，利用***主机将轮廓影像上的隐形眼镜边缘分为多个区段，然后对这些区段交互进行相似性分析，并根据相似性分析的结果，检测隐形眼镜边缘是否有瑕疵。
为使能更进一步了解本发明的特征及技术内容，请参阅以下有关本发明的详细说明与附图，然而所提供的附图仅用于提供参考与说明，并非用来对本发明加以限制。
附图说明
图1是本发明实施例所提供的AOI***的示意图。
图2是本发明实施例所提供隐形眼镜的轮廓影像的示意图。
图3是本发明实施例所提供检测隐形眼镜边缘瑕疵的方法的步骤流程图。
具体实施方式
以下是通过特定的具体实施例来说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所提供的内容了解本发明的优点与效果。本发明可通过其他不同的具体实施例加以施行或应用，本说明书中的各项细节也可基于不同观点与应用，在不悖离本发明的构思下进行各种修改与变更。另外，本发明的附图仅为简单示意说明，并非依实际尺寸的描绘，事先声明。以下的实施方式将进一步详细说明本发明的相关技术内容，但所提供的内容并非用以限制本发明的保护范围。
应当理解的是，虽然本文中可能会使用到“第一”、“第二”、“第三”等术语来描述各种组件或者信号，但这些组件或者信号不应受这些术语的限制。这些术语主要是用以区分一组件与另一组件，或者一信号与另一信号。另外，本文中所使用的术语“或”，应视实际情况可能包括相关联的列出项目中的任一个或者多个的组合。
首先，请参阅图1，图1是本发明实施例所提供的AOI***的示意图。如图1所示，AOI***1包括载盘10、光源模块12、影像撷取模块14和***主机16，其中光源模块12和影像撷取模块14可以是通过纯硬件来实现，或者是通过硬件搭配固件或软件来实现，但本发明并不以此为限制。在本实施例中，载盘10用来承载隐形眼镜20，且实务上，载盘10内可盛有缓冲液30，使得隐形眼镜20浸泡于缓冲液30中以达到保护作用，但本发明亦不以此为限制。另外，光源模块12置于载盘10下方，并用来发射平行光至隐形眼镜20上。需说明的是，平行光又称为方向光，它是一组没有衰减的平行光线。因此，AOI***1将可避免受光照不均匀的影响。
影像撷取模块14则置于载盘10上方，并对应于隐形眼镜20的位置，用来取得隐形眼镜20的轮廓影像，如图2所示。实务上，影像撷取模块14可例如是由电荷耦合元件(CCD)和镜头所组成，但本发明并不以此为限制。另外，影像撷取模块14耦接***主机16，并将取得到的轮廓影像传输至***主机16。在本实施例中，***主机16可例如是由个人计算机和***设备所组成，但本发明亦不以此为限制。总而言之，本技术领域中具有通常知识者应可理解到***主机16包含操作***(图1未示)，且操作***将载有边缘检测算法，以指示***主机16用来将轮廓影像上的隐形眼镜边缘分为多个区段，然后对这些区段交互进行相似性分析，并根据相似性分析的结果，检测隐形眼镜边缘是否有瑕疵。
举例来说，为了方便以下说明，本实施例仅以***主机16将图2的轮廓影像上的隐形眼镜边缘分为16个区段，即区段1～区段16的例子，但其并非用以限制本发明。也就是说，每一区段代表一小部分的隐形眼镜边缘，且实务上，没有瑕疵的边缘(区段)与没有瑕疵的边缘(区段)作相似性分析应该会得到高的相似性测度(Similarity Measure)，但有瑕疵的边缘(区段)与没有瑕疵的边缘(区段)作相似性分析则得到低的相似性测度。另外，因为每一个瑕疵都有它的独特性，所以即使有某一瑕疵的边缘(区段)与有另一瑕疵的边缘(区段)作相似性分析也不会得到高的相似性测度。因此，在本实施例中，相似性分析的结果将用以相似性测度表示，而且***主机16可将任二个边缘(区段)的相似性测度和一门限值作比较，以检测出隐形眼镜边缘是否有瑕疵。请注意，本发明并不限制门限值的具体数值，本技术领域中具有通常知识者应可依据实际需求或应用来进行设计。
如图2所示，因为区段1有缺口瑕疵但区段2没有瑕疵，所以区段1和区段2的相似性测度应低于门限值，且这时候的***主机16尚未能知道是区段1有瑕疵而区段2没有瑕疵。因此，当区段1和区段2的相似性测度低于门限值时，***主机16则检测出隐形眼镜边缘有瑕疵，并可判断区段1和区段2的至少一者为有瑕疵的隐形眼镜边缘。接着，为了进一步确认有瑕疵的是区段1和/或区段2，所以***主机16可再对区段1和区段3进行相似性分析，以及对区段2和区段3进行相似性分析。然而，由于区段3也没有瑕疵，所以当区段1和区段3的相似性测度也低于门限值，但区段2和区段3的相似性测度高于门限值时，***主机16则可判断区段1为有瑕疵的隐形眼镜边缘。
类似地，***主机16可再对区段1和区段4进行相似性分析、对区段2和区段4进行相似性分析，以及对区段3和区段4进行相似性分析。因此，在其它实施例中，即使区段1～区段4为两个区段有瑕疵的话，***主机16也可根据这六个组合(即区段1和区段2、区段1和区段3、区段1和区段4、区段2和区段3、区段2和区段4，以及区段3和区段4)的相似性测度，判断出区段1～区段4为哪两个区段有瑕疵。总而言之，本发明并不限制从这些区段中取出两个区段以进行相似性分析的顺序。另外，假如区段1～区段4为三个以上区段有瑕疵的话，***主机16就得再以其它区段和区段1～区段4交互进行相似性分析。也就是说，区段分得越多的话，区段所能交互进行相似性分析的组合则越多，而且根据越多组合的相似性测度，***主机16就可有效判断出越多个有瑕疵的区段，亦即提升了检测的精准度。因此，本技术领域中具有通常知识者应可依据实际需求或应用来决定分割的区段数目。
另外，如前所述，AOI***1因使用平行光而避免受光照不均匀的影响，但为了落实克服光照影响检测的精准度，***主机16更是以受光照程度相似的多个区段来交互进行相似性分析。例如，区段1～区段4为受光照程度相似的四个区段，因此，***主机16是以受光照程度相似的区段1～区段4来交互进行相似性分析，并且根据前述六个组合的相似性测度，***主机16可检测出区段1～区段4是否有瑕疵。类似地，区段5～区段8为受光照程度相似的另四个区段，因此，***主机16是以受光照程度相似的区段5～区段8来交互进行相似性分析。也就是说，***主机16可再从区段5～区段8中交互取出两个区段以进行相似性分析，即共可得到新的六个组合(即区段5和区段6、区段5和区段7、区段5和区段8、区段6和区段7、区段6和区段8，以及区段7和区段8)的相似性测度，并且根据这新的六个组合的相似性测度，***主机16可检测出区段5～区段8是否有瑕疵。由于判断细节已如同前述内容所述，故于此就不再多加赘述。
同样地，区段9～区段12又为受光照程度相似的另四个区段，且区段13～区段16为受光照程度相似的最后四个区段，因此，***主机16是以受光照程度相似的区段9～区段12来交互进行相似性分析，并且是以受光照程度相似的区段13～区段16来交互进行相似性分析。如图2所示，因为区段10有变形瑕疵但区段9没有瑕疵，所以区段9和区段10的相似性测度应低于门限值，且这时候的***主机16尚未能知道是区段10有瑕疵而区段9没有瑕疵。因此，当区段9和区段10的相似性测度低于门限值时，***主机16则可同样判断区段9和区段10的至少一者为有瑕疵的隐形眼镜边缘。接着，由于区段11也没有瑕疵，所以当区段10和区段11的相似性测度也低于门限值，但区段9和区段11的相似性测度高于门限值时，***主机16则可判断区段11为有瑕疵的隐形眼镜边缘。由于运作细节皆已如同前述内容所述，故于此就不再多加赘述。
请注意，本实施例皆仅示意受光照程度相似的最初相邻三个区段中为一个区段有瑕疵，并且根据从这三个区段中交互取出两个区段以进行相似性分析的三个组合的相似性测度，***主机16就能检测出这三个区段为哪一个区段有瑕疵，但针对受光照程度相似的多个区段，且这多个区段中为一个以上任意位置的区段有瑕疵时，本技术领域中具有通常知识者应可了解到，***主机16都能根据从这多个区段中交互取出两个区段以进行相似性分析的所有组合的相似性测度，检测出这多个区段中为哪几个区段有瑕疵，故其修改或变更的判断细节于此就不再多加赘述。如前所述，本发明并不限制从这多个区段中取出两个区段以进行相似性分析的顺序，而且区段分得越多的话，区段所能交互进行相似性分析的组合则越多，并根据越多组合的相似性测度，***主机16就可有效判断出越多个有瑕疵的区段。
最后，为了更进一步说明关于AOI***1的运作流程，本发明进一步提供其运作方法的一种实施方式。请参阅图3，图3是本发明实施例所提供检测隐形眼镜边缘瑕疵的方法的步骤流程图。需说明的是，图3的方法可以是执行于图1的AOI***1中，因此请一并参照图1以利理解，但本发明并不限制图3的方法仅能够执行于图1的AOI***1中。
如图3所示，在步骤S310中，利用载盘10承载隐形眼镜20，并在步骤S320中，利用光源模块12发射平行光至隐形眼镜20上。接着，在步骤S330中，利用影像撷取模块14取得隐形眼镜20的轮廓影像，并在步骤S340中，利用***主机16将轮廓影像上的隐形眼镜边缘分为多个区段，如图2所示。然后，在步骤S350中，对这些区段交互进行相似性分析，并根据相似性分析的结果，检测隐形眼镜边缘是否有瑕疵。由于其细节已如同前述内容所述，故于此就不再多加赘述。
综上所述，本发明实施例提供一种AOI***及其检测隐形眼镜边缘瑕疵的方法，可以是将隐形眼镜边缘分为多个区段，然后对这些区段交互进行相似性分析，并根据相似性分析的结果，检测隐形眼镜边缘是否有瑕疵。因此，本发明不需用到合格的参考影像来与隐形眼镜作比对，而是利用隐形眼镜边缘本身的每个部分来进行自我检测，其优点除了简化复杂的图像处理外，针对一些较细微的瑕疵也都能够通过各部分的相似性测度来检测出，亦即提升了检测的精准度。另外，本发明除了使用平行光照射隐形眼镜，更以受光照程度相似的多个区段来交互进行相似性分析，以达到克服光照不均匀影响检测的问题。
以上所公开的内容仅为本发明的优选可行实施例，并非因此局限本发明的申请专利范围，所以凡是运用本发明说明书及附图内容所做的等效技术变化，均包含于本发明的申请专利范围内。

Claims (10)

1.一种自动光学检测***，其特征在于，所述自动光学检测***包括：
一载盘，用来承载一隐形眼镜；
一光源模块，置于所述载盘下方，用来发射平行光至所述隐形眼镜上；
一影像撷取模块，置于所述载盘上方，并对应于所述隐形眼镜的位置，用来取得所述隐形眼镜的一轮廓影像；以及
一***主机，耦接所述影像撷取模块，用来将所述轮廓影像上的所述隐形眼镜边缘分为多个区段，然后对多个所述区段交互进行相似性分析，并根据所述相似性分析的结果，检测所述隐形眼镜边缘是否有瑕疵。
2.如权利要求1所述的自动光学检测***，其特征在于，所述相似性分析的结果用以一相似性测度表示，并当多个所述区段的一第一区段和一第二区段的所述相似性测度低于一门限值时，所述***主机则检测出所述隐形眼镜边缘有所述瑕疵，并判断所述第一区段和所述第二区段的至少一者为有所述瑕疵的所述隐形眼镜边缘。
3.如权利要求2所述的自动光学检测***，其特征在于，当所述第一区段和一第三区段的所述相似性测度也低于所述门限值，但所述第二区段和所述第三区段的所述相似性测度高于所述门限值时，所述***主机则判断所述第一区段为有所述瑕疵的所述隐形眼镜边缘。
4.如权利要求2所述的自动光学检测***，其特征在于，当所述第二区段和一第三区段的所述相似性测度也低于所述门限值，但所述第一区段和所述第三区段的所述相似性测度高于所述门限值时，所述***主机则判断所述第二区段为有所述瑕疵的所述隐形眼镜边缘。
5.如权利要求1所述的自动光学检测***，其特征在于，所述***主机是以受光照程度相似的多个所述区段来交互进行所述相似性分析。
6.一种检测隐形眼镜边缘瑕疵的方法，执行于一自动光学检测***中，其特征在于，所述自动光学检测***包括一载盘、一光源模块、一影像撷取模块和一***主机，所述方法包括：
利用所述载盘承载所述隐形眼镜，并利用所述光源模块发射平行光至所述隐形眼镜上；
利用所述影像撷取模块取得所述隐形眼镜的一轮廓影像；以及
利用所述***主机将所述轮廓影像上的所述隐形眼镜边缘分为多个区段，然后对多个所述区段交互进行相似性分析，并根据所述相似性分析的结果，检测所述隐形眼镜边缘是否有所述瑕疵。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述相似性分析的结果用以一相似性测度表示，并当多个所述区段的一第一区段和一第二区段的所述相似性测度低于一门限值时，所述***主机则检测出所述隐形眼镜边缘有所述瑕疵，并判断所述第一区段和所述第二区段的至少一者为有所述瑕疵的所述隐形眼镜边缘。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，当所述第一区段和一第三区段的所述相似性测度也低于所述门限值，但所述第二区段和所述第三区段的所述相似性测度高于所述门限值时，所述***主机则判断所述第一区段为有所述瑕疵的所述隐形眼镜边缘。
9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，当所述第二区段和一第三区段的所述相似性测度也低于所述门限值，但所述第一区段和所述第三区段的所述相似性测度高于所述门限值时，所述***主机则判断所述第二区段为有所述瑕疵的所述隐形眼镜边缘。
10.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述***主机是以受光照程度相似的多个所述区段来交互进行所述相似性分析。
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