TWI479126B

TWI479126B - 光編碼器之組裝與評估之自動光學檢測裝置及其方法

Info

Publication number: TWI479126B
Application number: TW102131617A
Authority: TW
Inventors: chen sheng Lin; Guo Ann Tzeng; Pin Yi Wu; Ying Chao Hsieh; kai sheng Chen
Original assignee: Univ Feng Chia
Priority date: 2013-09-02
Filing date: 2013-09-02
Publication date: 2015-04-01
Also published as: TW201510487A

Description

光編碼器之組裝與評估之自動光學檢測裝置及其方法

本發明為一種光編碼器組裝與評估，尤指一種分析光線透射光柵線性編碼器後的輸出信號品質之光編碼器組裝與評估之自動光學檢測裝置及其方法。

按，隨著optical encoder開發技術之不斷發展精進，高精度與高解析度的optical encoder廣泛用於在機械工業、自動化設備以及精密定位領域工業界。但為了得到更高的定位精度，對於光柵的輸出訊號品質有了更高更嚴謹的要求，在光學尺系統中的光柵位移測量訊號的品質非常重要，因它將是影響定位誤差的重要因素。訊號的正弦性是評價訊號品質的指標，而影響光柵輸出訊號品質的因素有很多，如光柵在製程過程中的直線度不好、光源的亮度變化與安排、光柵主副的平行度、光學的繞射都會影響輸出訊號的品質。

有許多提高optical encoder訊號的品質與解析度的做法，例如將雷射與電光調制器產生外差光源，透過擴束系統與聚焦透鏡將光束聚焦至光柵，當光柵產生位移將會引入相位變化至各階繞射光，並且使不同階數繞射光疊合產生干涉。利用此方法能精密的量測位移，並有效的降低雜訊影響並提高解析度、高靈敏度與高穩定度。

利用Talbot自成像檢測系統來量測在不同距離時相位光柵的自成像的品質，以發光二極體作為光源，透過準直透鏡擴束準直後通過相位光柵，在光柵後的特定Talbot距離，產生振幅光柵影像，再經由CCD取像傳送至電腦，分析自成像品質。

Rong-Seng Chang等人提出使用莫爾條紋理論與小波轉換的方法來實現微米距離的量測。藉由讓光柵及CCD相機之像素的重疊產生莫爾條紋影像，然後利用小波轉換法來計算兩疊紋間的寬度，然後藉由此寬度來推算出光柵所移動的微距離。

Satoshiis等人提出利用繞射光柵的轉動來量測工具機位移量的光學尺，其量測準確度達到0.8um的精度如圖1.7。此研究應用光柵所產生的繞射光同時進行雷射光源強度的調整，以抵抗由於環境變動對輸出干射光訊號的影響，來提高量測準確度。

一般光電晶體接收器初始接收到的光電訊號具有很大的雜訊，由於光源的光束波面能量並非均勻分佈，使得能量無法均勻分佈在副尺上，這將會影響到位移訊號的判讀，所以須增加額外的後端電路做濾波與放大的處理才能得到比較良好的訊號品質。而在光學尺的組裝上主尺與副尺間的歪斜程度也將會影響到測量的靈敏度與精確度。

是以，要如何解決上述習用之問題與缺失，即為本發明之發明人與從事此行業之相關廠商所亟欲研究改善之方向所在者。

故，本發明之發明人有鑑於上述缺失，乃搜集相關資料，經由多方評估及考量，並以從事於此行業累積之多年經驗，經由不斷試作及修改，始設計出此種發明專利者。

本發明之主要目的在於提供一種使影像的解析度提高進而得到良好的輸出品質的光編碼器組裝與評估之自動光學檢測裝置及其方法。

為了達到前述目的，本發明光編碼器組裝與評估之自動光學檢測裝置及其方法，可分析光線透射光編碼器後的輸出信號品質，至少包括：一檢測移動平台，包括一光源、一光柵主尺、一光柵副尺以及一攝影機，其中該光柵主尺、該光柵副尺以及該攝影機係設置於該光源所發出光線之路徑上，該光柵主尺以及該光柵副尺係可相對移動而使該光源產生亮度變化，而該攝影機可擷取該光源產生亮度變化後之複數影像；以及一處理裝置，供接收該影像，並使用兩個閥值，第一個閥值用來過濾某一波峰的值大於此閥值時才是真正的邊緣，其餘的波峰則當成是雜訊，而第二個閥值則可解決當一條邊緣受雜訊影響，可能被斷成好幾斷的情形，使用逐段線性灰階轉換法，可根據待測目標的特性，突顯感興趣的目標或者灰度區間，拉伸特徵目標的灰度細節，相對抑制不感興趣背景的灰度，包括一光柵調整單元、一影像處理單元以及一繪圖單元，該光柵調整單元供分析該影像之莫爾條紋的寬度與光柵夾角，以進行該光柵主尺以及該光柵副尺的對位與調整，藉由使用線性迴歸法，即可得到相距的像素點數目，轉換為莫爾條紋的寬度，再反求出該光柵主尺以及該光柵副尺之間的夾角角度，該影像處理單元對該影像之莫爾條紋以演算法去除影像雜訊與去除背景擷取該影像關鍵資訊及檢測該影像光場之均勻度，該繪圖單元可將影像處理單元處理後之該影像輸出為一圖表。

在一較佳實施例中，該光源為紅外線穿過該光柵主尺以及該光柵副尺，再由攝影機擷取紅外線產生亮度變化之複數影像。

在一較佳實施例中，該光柵主尺固定於主尺固定架，該光柵副尺固定於副尺固定架上。

在一較佳實施例中，該檢測移動平台可調整X、Y、Z與傾角之軸向。

在一較佳實施例中，該光柵調整單元係將影像之莫爾條紋的中心軸給找出來，由程式運算出其莫爾條紋寬度，由此得該光柵主尺以及該光柵副尺間的偏轉角度，在檢測後運用旋轉台將其反向調整計算出的角度，使該光柵主尺以及該光柵副尺間的偏轉角度能為最小。

在一較佳實施例中，該影像光場之均勻度分析係由程式擷取光場的影像，並制定檢測點數目以調整檢測的範圍大小，將量測的結果以表格顯示出檢測點的座標、灰階值及均勻度分析標準，同時可將量測出的結果顯示為二維與三維的假色分影像更利於觀察。

並且，本發明更包括一種光編碼器組裝與評估之自動光學檢測方法，可分析光線透射光編碼器後的輸出信號品質，至少包括下列步驟：提供一光源；定位一光柵主尺與一光柵副尺設置於該光源所發出光線之路徑上；調整一檢測移動平台使光柵主尺與光柵副尺係可相對移動而使該光源產生亮度變化；調整一攝影機擷取該光源產生亮度變化後之複數影像；設定兩個閥值，第一個閥值用來過濾某一波峰的值大於此閥值時才是真正的邊緣，其餘的波峰則當成是雜訊，而本系統第二個閥值則可解決當一條邊緣受雜訊影響，可能被斷成好幾斷的情形，使用逐段線性灰階轉換法，可根據待測目標的特性，突顯感興趣的目標或者灰度區間，拉伸特徵目標的灰度細節，相對抑制不感興趣背景的灰度；分析該影像之莫爾條紋並判斷是否歪斜以進行該光柵主尺以及該光柵副尺的對位與調整，藉由使用線性迴歸法，即可得到相距的像素點數目，轉換為莫爾條紋的寬度，再反求出兩光柵之間的夾角角度；若無歪斜，對該影像之莫爾條紋以演算法去除影像雜訊與去除背景擷取該影像關鍵資訊及檢測該影像光場之均勻度進行分析，若歪斜，則調整該檢測移動平台後再分析；將該影像輸出為一圖表並判斷是否為平滑正弦波；若不為平滑正弦波，則再進行一次分析後將該影像輸出；以及分析為平滑正弦波即檢測完成。

在一較佳實施例中，該檢測該影像光場之均勻度，至少包括下列步驟：擷取該影像並設定檢測點數目；調整檢測點位置；同時進行假色運算、擷取檢測點亮度、3D繪製；以擷取檢測點亮度值來分析該影像光場之均勻度；以及將假色運算、3D繪製、光場之均勻度的數據存取。

本發明之創新性在於利用精密檢測移動平台進行自動品質量測與評估，藉由攝影機透過視覺與影像處理方式可準確量測輸出信號之波型，同時可針對雜訊與非均勻性做一較好的處理，提高訊號的品質，硬體方面，使用檢測移動平台，不需要人工調整並且能減少誤差，利用多軸的高精密自動定位可以達成全自動檢測。

藉此本發明同時設計一檢測評估軟體，運用機器視覺檢測技術方式來量測莫爾條紋的訊號，用攝影機進行取像至處理裝置，也就是電腦，使用影像處理技術分析莫爾條紋的資訊，並移動光學尺(包括光柵主尺與光柵副尺)使其連續取像繪製成訊號圖，使其跟原廠光學尺電路輸出訊號做一比較。同時設計一光場檢測系統，檢測影像之均勻亮度，因光場的分布訊息也將影響到訊號品質。光學尺光柵在相互對準時，因些許的晃動會造成偏轉，導致於訊號品質衰減，在此本研究設計一套檢測軟體可分析其偏轉角度，可在對準工作上做一調整，可使光學尺有效對準，達到最佳品質。

1‧‧‧檢測移動平台

11‧‧‧光源

12‧‧‧光柵主尺

121‧‧‧主尺固定架

13‧‧‧光柵副尺

131‧‧‧副尺固定架

14‧‧‧攝影機

15‧‧‧X軸移動平台

16‧‧‧Y軸移動平台

17‧‧‧Z軸移動平台

第一圖係為本發明較佳實施例之實施示意圖一；第二圖係為本發明較佳實施例之實施示意圖二；第三圖係為本發明較佳實施例之實施示意圖三；第四圖係為本發明較佳實施例之實施示意圖四；第五圖係為本發明較佳實施例之灰度值分佈圖一；第六圖係為本發明較佳實施例之灰度值分佈圖二；第七圖係為本發明較佳實施例之程式畫面圖一；第八圖係為本發明較佳實施例之流程圖一；第九圖係為本發明較佳實施例之程式畫面圖二；第十圖係為本發明較佳實施例之流程圖二；第十一圖係為本發明較佳實施例之實施示意圖五；第十二圖係為本發明較佳實施例之波形圖一；第十三圖係為本發明較佳實施例之波形圖二；第十四圖係為本發明較佳實施例之實施示意圖六；第十五圖係為本發明較佳實施例之實施示意圖七；第十六圖係為本發明較佳實施例之影像截面直方圖一；第十七圖係為本發明較佳實施例之影像截面直方圖二；第十八圖係為本發明較佳實施例之實施示意圖八；第十九圖係為本發明較佳實施例之實施示意圖九；第二十圖係為本發明較佳實施例之實施示意圖十；第二十一圖係為本發明較佳實施例之實施示意圖十一；第二十二圖係為本發明較佳實施例之實施示意圖十二；第二十三圖係為本發明較佳實施例之實施示意圖十三；第二十四圖係為本發明較佳實施例之實施示意圖十四；第二十五圖係為本發明較佳實施例之實施示意圖十五；第二十六圖係為本發明較佳實施例之實施示意圖十六；第二十七圖係為本發明較佳實施例之程式畫面圖三。

為達成上述目的及功效，本發明所採用之技術手段及構造，茲繪圖就本發明較佳實施例詳加說明其特徵與功能如下，俾利完全了解。

本發明一種光編碼器組裝與評估之自動光學檢測裝置，可分析光線透射光編碼器後的輸出信號品質，如第三圖所示，至少包括：一檢測移動平台1以及一處理裝置(圖中未示)，較佳地，該處理裝置可為一電腦系統。

該檢測移動平台1包括一光源11、一光柵主尺12、一光柵副尺13以及一攝影機14，其中該光柵主尺12、該光柵副尺13以及該攝影機14係設置於該光源11所發出光線之路徑上，該光柵主尺12以及該光柵副尺13係可相對移動而使該光源11產生亮度變化，而該攝影機14可擷取該光源11產生亮度變化後之複數影像。其中，該光源11為一紅外光LED所發出，且設置於光柵副尺13上。

該處理裝置供接收該影像，包括一光柵調整單元、一影像處理單元以及一繪圖單元，該光柵調整單元供分析該影像之莫爾條紋的寬度與光柵(光柵主尺12與光柵副尺13)夾角，以進行該光柵主尺12以及該光柵副尺13的對位與調整，該影像處理單元對該影像之莫爾條紋以演算法去除影像雜訊與去除背景擷取該影像關鍵資訊及檢測該影像光場之均勻度，該繪圖單元可將影像處理單元處理後之該影像輸出為一圖表。

在本發明中，提出了自動光學檢測系統的光電編碼器的組裝和評估。該系統是分析當光透射光柵線性編碼器後的輸出信號品質。採用機器視覺檢測技術方式來量測莫爾條紋的訊號，利用CCD攝影機14能將光柵主尺12與光柵副尺13之間移動產生的明暗變化給記錄下來。CCD攝影機14進行取像至電腦，使用影像處理技術分析莫爾條紋的資訊，運用演算法去除圖像雜訊與去除背景擷取影像關鍵資訊及檢測影像光場之均勻度，將影像訊號分析的結果記錄下來，繪製成圖表。

本發明藉由機器視覺與影像處理方式可準確量測輸出信號之波型，同時可針對雜訊與非均勻性做一較好的處理，提高訊號的品質。並分析莫爾條紋的寬度與光柵夾角之間的關係，進行光柵(光柵主尺12與光柵副尺13)的對位與調整，實施有效的組裝與影像判斷，使影像的解析度提高進而得到良好的輸出訊好品質。

在第一圖中圓圈內為光編碼器的影像亮度辨識範圍，亮度的強度是光編碼器影像分析的主要訊號，因此取這個範圍的灰階像素強度平均值當作光編碼器訊號的亮度程度，為了讓圈選的分析範圍更為接近實際需要的區域，本發明採用Canny Edge Detection來提取出光編碼器的圖像強度分析範圍，影像中的位置可能在任何位置，任何方向，且強度也不同，所以為了找出邊的位置、方向及強度Canny使用一維的高斯函數(1)式，其運算方式如下：

其一階導函數為(2)式：

其二階導函數為(3)式

其中σ為標準差

這時我們考慮一完整的邊在影像中將呈現出何種情形，當我們將一理想的邊和高斯函數作旋積(convolution)，如果我們要找出影像中邊的位置所再，我們可以透過將原始影像和一階導函數作旋積之後，找出圖形中波峰所在，或是將原始影像和二階導函數作旋積之後找出zero crossing的點，即可以找出我們要找的邊，而影像和高斯函數作旋積可藉由(4)式計算求得。

g (x ,y )=D [Guass (x ,y )*f (x ,y )](4)

此式又等價於(5)式：g (x ,y )=D [Guass (x ,y )]*f (x ,y )(5)

(5)式中D 代表對其作微分，Guass (x ,y )為高斯函數。

Canny就是就由以上的想法來找出邊的所在，但是這些是不夠的，因為一般邊常會受到雜訊的影響，使得最後找出的邊可能有幾種情形發生，第一種情形是受雜訊影響使得是同一條邊的線段，分成了幾部分，第二種情形是把不是邊的線段當成了邊偵側出來，最後一種情形是偵測出來的線段被雜訊影響而變形，以上幾種情形都必須在完成線段偵測之後，要經過後處理來改善這些情形，但是Canny偵測線段的演算法在偵測過程中解決這些問題。

而本系統的偵測方式還有兩個閥值必須決定，配合著這兩個閥值便可以解決上述的三種邊緣偵測的問題，第一個閥值的作用為，當一段邊緣受雜訊影響的時候，會產生出波峰，因此如果將所有波峰所在位置當成是邊緣的話，將會產生出誤判的情形，所以第一個閥值便是用來過濾這種情形，當某一波峰的值大於此閥值時才是真正的邊緣，其餘的波峰則當成是雜訊。

而本系統第二個閥值則是要解決當一條邊緣受雜訊影響，可能被斷成好幾斷的情形，解決方式為一種遞迴的做法，對影像中的每一點觀察其8方向的鄰點，看是否有邊的點存在，如果有且大於這個閥值，那麼此鄰點可能是跟此點是屬於條一條線段，因此就將此鄰點加入同一條線段之中，之後不斷的對影像中的每一點作同一偵測和判斷，如此即可將影像中被截斷的線連接起來。由於光源11或擷取設備等原因，將會影響擷取到的影像偏暗，影像的灰度值較低，較暗區域中的細節差異較小。為了增強圖像的整體對比度，使細節，可將圖像的灰度範圍拉開始其覆蓋較大的灰度區間，使圖像易於分析。本發明使用逐段線性灰階轉換法，其優點為可根據待測目標的特性，突顯感興趣的目標或者灰度區間，拉伸特徵目標的灰度細節，相對抑制不感興趣背景的灰度級。逐段線性灰階轉換法的公式為(6)式。

本發明所是用的逐段線性灰階轉換需要三個控制點，此三點用來控制逐段線性灰階轉換函數圖形。在一般情況下假設x ₃ x ₂ x ₁ ，y ₃ y ₂ y ₁ ，x 的灰度介於0 ~M 之間，轉換後圖像y 的灰度介於0 ~N 之間。接著藉由通過控制點來分析逐段線性灰階轉換的作用。

(一)

若中間的兩線段斜率接大於1或其中一線段斜率大於1時，如果此時原始影像對比度較低的話，可透過使用這兩個控制點來對灰度範圍做拉伸，可使其影像的對比度大大增加，使影像須強調的部分更為明顯。

(二)

若中間的兩線段斜率接小於1時，作用與上述剛剛好相反，將用於降低影像的對比度。

(三)

若中間的兩線段斜率接等於1時，逐段線性灰階轉換函數為一條線性函數，它將與原始圖形一樣並無變化。

(四)x ₃ =x ₂ =x ₁ ，y ₁ =y ₂ =0，y ₃ =255

此時逐段線性灰階轉換函數變為閥值函數，將產生一二值化影像。

根據上述的運算方式我們可以得到一精確濾除背景的光編碼器圖元強度分析範圍如第二圖所示。

當光柵主尺12與光柵副尺13相互平行移動時，用CCD攝影機14可觀察到影像由漸暗、暗、漸亮、亮，重複性的週期性變化，則可藉由這些亮暗的影像量測出週期性的亮度訊號(6),(7)，而對應的訊號為光電晶體的所接收到電壓值，兩者之間的關係式可寫成(8)式：G (x ,y )=ε ₁ *f (x ₁ ,y ₁ )+ε ₂ *f (x ₂ ,y ₂ )+…+ε _n *f (x _n ,y _n )(7)

V (G )=ρ *G +K (9)

式(6)中f(x_n ,y_n )為(x_i ,y_i )位置的亮度值，ε₁ ，ε₂ …ε_n 為不同亮度值所對應的系數。式(7)中G 為N 次取像之平均灰度值；N 為取影像數。式(8)中ρ 為影像亮度值對應電壓值參數，K 為影像亮度值調整參數。影像經由以上的處理過後，可以把每一次光變碼器移動的亮度訊號給繪製成一曲線圖，並與市售光編碼器所量測之訊號做一比對。

莫爾條紋在影像擷取過程中常會受到外在環境的限制與干擾，例如光學系統失真、系統雜訊、曝光不足或過度等，所以往往截取到的原始影像品質一般模糊不清，難用來直接作分析。因此，一般需要對這些原始圖像進行灰度變換、雜訊濾波等圖像增強處理，才可進一步分析。

在大部的影像處理中除了圖像需顏色辨識外，一般圖像的演算法都是在灰度影像下做處理，除了可簡化演算法與計算量外，還可加快處理速度與易於對演算法進行改善。

在實驗中使用的光柵(包括光柵主尺12與光柵副尺13)可能受到灰塵的污染或本身的劃痕等，這些因素引起光場強度的不均勻等，這些都會帶來雜訊，使擷取的莫爾條紋圖像包含雜訊的幹擾。為了減少雜訊，提取圖像中有用資訊，必需對採集到的圖像進行雜訊濾波處理。在此，本發明選用適應性中值濾波(Adaptive Median Filter)來對逐段線性灰階轉換的莫爾條紋影像做處理。適應性中值濾波(AMF)為中值濾波(MF)的改良型，是一種非線性的濾波器，它在濾波上可保留影像物體的邊緣與細節，並降低物體的失真與模糊。這是傳統的中值濾波器所做不到的。適應性中值濾波(AMF)是使用一個大小為m×n的矩形視窗S _xy 所定義的濾波器，在濾波運算期間，遮罩的大小會因為濾波器區域內影像的統計特性而改變其遮罩大小，此演算法的關鍵有三個主要的目的：(1)移除脈衝訊號，(2)提供其他可能不是脈衝雜訊的平滑化，(3)減少物件邊界過度的細小化與增厚化等失真。適應性中值濾波器演算法如下：

符號表示：

z _min =S _xy 內灰階最小的強度值

z _max =S _xy 內灰階最大的強度值

z _med =S _xy 內灰階強度的中值

z _xy =在座標(x ,y )的灰階強度值，即遮罩S _xy 之中心位置

S _max =S _xy 最大遮罩可允許的大小

適應性中值濾波演算法依照兩步驟運作：

步驟一：A 1=z _med -z _min A 2=z _med -z _max if A 1>0且0<A 2，跳到步驟二else 增加遮罩S _xy 的大小if S _xy <S _max ，重複步驟一else 輸出z _med

步驟二：B 1=z _xy -z _min B 2=z _xy -z _max if B 1>0且0<B 2，輸出z _xy else 輸出z _med

設物體邊緣取樣點共有m個，而線性回歸直線方程式為，令此直線與物體邊緣輪廓曲線各點的距離平方和為最小

在此

藉由使用線性迴歸法，我們可將莫爾條紋的中心骨架給描繪出來並與將線性迴歸後之直線方程上的y點值做相減，即可得到相距的像素點數目，此相距的距離即為莫爾條紋的寬度如(11)式，通過求取莫爾條紋的寬度，反求出兩光柵之間的夾角角度如(12)式。

本發明以自動光學檢測系統的光電編碼器的組裝和評估系統為主，配合自行判斷方法與流程，進行光柵的對位與調整，實施有效的組裝與影像判斷。

接下來介紹本發明之系統，主要包括檢測移動平台1內之光柵主尺12、光柵副尺13、CCD攝影機14、以及處理裝置內之影像擷取卡、PRECISION MODULAR PLATFORM-XYZ θ TxTy、PRECISION ACTUATOR-LOADED LINEAR STAGE、副尺固定架131、主尺固定架121，其架構如第三圖所示，其中，該光柵主尺12固定於主尺固定架121，該光柵副尺13固定於副尺固定架131上。而光源11為紅外線穿過該光柵主尺12以及該光柵副尺13，再由攝影機14擷取紅外線產生亮度變化之複數影像。

本發明之實驗架構將儀器固定於光學防震桌上，避免晃動、人為碰撞等因素，而影響實驗誤差與定位精度，該檢測移動平台1藉由X軸移動平台15、Y軸移動平台16以及Z軸移動平台17可調整X、Y、Z與傾角之軸向，且該調整解析度為0.5μ m。將光柵主尺12及副尺固定於所設計的機構上，並讓光柵主尺12穿過光柵副尺13，使光柵主尺12與副尺互相平行貼合，同時調整CCD攝影機14高度，使其在有效焦距內擷取到最清楚的影像。當光柵主尺12與副尺互相平行且貼合，紅外線垂直透射穿過雙光柵，並由CCD攝影機14擷取影像，影像擷取卡轉換成數位訊號，傳送至電腦，也就是處理裝置，由自行設計之程式檢測分析。

在自動化光學檢測中，系統的解析度是檢測準確信的關鍵因素之一，因此針對本系統畫面解析度和實際物體大小的關係做一換算。系統的檢測畫面是採640x480的大小，由於CCD攝影機14的解析度、感測晶片大小和鏡頭倍率，都會影響到畫面像素精度和實際物理量的關係。一般的CCD攝影機14感測晶片大小可分為1英吋、2/3英吋、1/2英吋、1/3英吋，其中感測晶片的對角線長度與成像裝置大小兩者具有相關連。因此影像畫面中，一個pixel的解析度，可由感測晶片的對角線長，和經由透鏡放大後，顯示於畫面的實際長度之間的比例映射關係求得，如下所示：每一像素點所代表的實際長度=感測晶片尺寸/鏡頭放大倍率感測晶片解析度

由上式可知，感測晶片尺寸越小、鏡頭放大倍率和晶片解析度越大，則可得到越精細的解析度。以本系統為例，CCD攝影機14感測晶片尺寸為1/3"，檢測畫面設定為640x480解析度，使用4X放大倍率鏡頭，實際計算後，本系統檢測畫面中一個像素點所對應的實際長度約為1.875μm，實際面積則約為1.875 1.875μm² 。

本發明平面亮度分析其檢測方式是在待側圖上選擇檢測的位置如第四圖，並畫出XY軸的曲線方式，觀察光場平面灰度曲線變化的情況，利用此方式可以比較出，不同光柵影像在橫軸(第五圖)或縱軸(第六圖)的亮度起伏變化。假設整幅圖像的大小為M×N，以圖像左上角為原點建立坐標系，圖像中任意一點的座標為(i,j)，G_ij 為該點的灰度值，並記錄線上所有的灰度值。

確認光柵主尺12與副尺定位後調整儀器使光柵主尺12跟副尺互相貼合，接著調整CCD攝影機14高度使其能擷取到清楚的影像，利用影像擷取卡擷取影像至處理裝置電腦，對擷取的影像做莫爾條紋的影像處理分析。分析光柵主尺12及副尺是否產生歪斜，若產生歪斜，調整角度旋轉軸進行調整，然後再次進行取像與分析，經過調整後若未發生歪斜則將取得的影像進行光編碼影像訊號分析，接著每平移一次，便擷取一張影像，執行影像分析，分析其亮度值，並將光編碼影像訊號分析的結果記錄下來，繪製成圖表。具體而言，該光柵調整單元係將影像之莫爾條紋的中心軸給找出來，由程式運算出其莫爾條紋寬度，由此得該光柵主尺12以及該光柵副尺13間的偏轉角度，在檢測後運用旋轉台將其反向調整計算出的角度，使該光柵主尺12以及該光柵副尺13間的偏轉角度能為最小。

觀察圖表之輸出波型是否符合理想之正弦波型，若未達理想狀態則再次進行光編碼影像訊號分析步驟直到輸出結果為理想為止。程式畫面如第七圖，系統流程圖如第八圖。光場的均勻度分析使用相同之架構，由程式擷取光場的影像，並手動制定檢測點數目，調整檢測的範圍大小，參數都確定後即可開始量測。將量測的結果以表格顯示出檢測點的座標、灰階值及均勻度分析標準，該影像光場之均勻度分析，係由程式擷取光場的影像，並制定檢測點數目以調整檢測的範圍大小，將量測的結果以表格顯示出檢測點的座標、灰階值及均勻度分析標準，同時可將量測出的結果顯示為二維與三維的假色分影像更利於觀察，實驗數據將存檔，利於後續的分析。程式畫面如第九圖，系統流程圖如第十圖。

本發明光編碼器組裝與評估之自動光學檢測方法，可分析光線透射光編碼器後的輸出信號品質，至少包括下列步驟：提供一光源11；定位一光柵主尺12與一光柵副尺13設置於該光源11所發出光線之路徑上；調整一檢測移動平台1使光柵主尺12與光柵副尺13係可相對移動而使該光源11產生亮度變化；調整一攝影機14擷取該光源11產生亮度變化後之複數影像；設定兩個閥值，第一個閥值用來過濾某一波峰的值大於此閥值時才是真正的邊緣，其餘的波峰則當成是雜訊，而本系統第二個閥值則可解決當一條邊緣受雜訊影響，可能被斷成好幾斷的情形，使用逐段線性灰階轉換法，可根據待測目標的特性，突顯感興趣的目標或者灰度區間，拉伸特徵目標的灰度細節，相對抑制不感興趣背景的灰度；分析該影像之莫爾條紋並判斷是否歪斜以進行該光柵主尺12以及該光柵副尺13的對位與調整，藉由使用線性迴歸法，即可得到相距的像素點數目，轉換為莫爾條紋的寬度，再反求出該光柵主尺12以及該光柵副尺13之間的夾角角度；若無歪斜，對該影像之莫爾條紋以演算法去除影像雜訊與去除背景擷取該影像關鍵資訊及檢測該影像光場之均勻度進行分析，若歪斜，則調整該檢測移動平台1後再分析；將該影像輸出為一圖表並判斷是否為平滑正弦波；若不為平滑正弦波，則再進行一次分析後將該影像輸出；以及分析為平滑正弦波即檢測完成。

其中，該檢測該影像光場之均勻度，至少包括下列步驟：擷取該影像並設定檢測點數目；調整檢測點位置；同時進行假色運算、擷取檢測點亮度、3D繪製；以擷取檢測點亮度值來分析該影像光場之均勻度；以及將假色運算、3D繪製、光場之均勻度的數據存取。

本發明所使用光柵間柵距為0.02mm的光柵，並使用解析度為0.5μm 的線性精密檢測移動平台1，當線性精密移動旋轉一格則副尺相對於主尺可移動0.5μm 的距離，則每移動一格則擷取一張影像，若旋轉一個週期則可擷取41張影像來分析所擷取到的影像(第十一圖)。在此我們將在相同操作環境底下比較編碼器影像訊號未濾除雜訊與濾除雜訊後之數據之差異，並將濾除雜訊後之數據亮度值轉換成電壓值(第十二圖)跟實際產品所量測之結果做一比較。

原始圖形圖可以明顯的看出未濾除雜訊的結果使輸出的波型具有些許的振盪與不對稱，當光柵由最亮開始漸漸變暗時其亮度值皆會稍微偏高，並於光柵由最暗開始漸漸變亮時亮度值皆會稍微偏低，造成波型的不對稱，而主是因為來自量測中的光場均勻度不佳，使其在量測時出現上述問題，次要原因可能為微調時的架構精密度或人為因素所導致。但如果使用了本發明的方法後可以很清楚的看見，波型訊號的穩定度較佳且對稱性較好，能有效的使雜訊濾除，接著藉由光編碼器影像訊號分析方法，將編碼器影像訊號濾除雜訊後之數據轉換成電壓值與電路濾波後之波型做一比較(第十三圖)。

進行完影像強化後，接著藉由適應性中值濾波器演算法，將逐段線性灰階轉換後的影像做一濾波的動作得到一去除雜訊後的影像(第十四圖)，並在同一位置做一截面分析，可由強化後影像直方(第十五圖)做一比較，可發現能有效的去除脈衝雜訊、平滑非脈衝的雜訊及減少邊界失真，滿足了一開始演算法所強調的三項主要目的。適應性中值濾波器演算法灰階轉換並去除雜訊後影像截面直方圖如第十六圖，強化後之影像截面直方圖第十七圖。

藉由自適應性的選取閥值，可把圖像的物體與背景給分割出來，並使用Canny演算法，把影像邊緣給提取出來，接著為了提取有效的莫爾條紋邊緣，使用鍊碼尋找莫爾條紋的上下邊緣，並去除非條紋的邊緣位置，以簡化後續的處理流程，接著求取莫爾條紋的中心骨架，利用演算法求取莫爾條紋中心軸，透過線性迴歸將這些點回歸成一條直線，而此直線即為莫爾條紋的中心線。

本發明將各種不同的光柵偏轉影像進行截取分析，偏轉影像 -1如第十八圖、偏轉影像-2如第十九圖、偏轉影像-3如第二十圖、偏轉影像-4如第二十一圖、偏轉影像-5如第二十二圖、偏轉影像-6如第二十三圖，並將分析結果整理如Table1.。本發明中的像素點大小為1.875μm ，因此可推算出實際寬度，利用公式可算出莫爾條紋的寬度，推算出此時光柵夾角。線性迴歸出的直線與圖像中莫爾條紋的中心線完全匹配，且經過算出的偏轉角，可借由旋轉平台往回調整，即可測量到較佳的光柵平行後之訊號值。

即可推算出此時兩光柵(該光柵主尺12與光柵副尺13)間夾角。線性迴歸出的直線與圖像中莫爾條紋的中心線完全匹配，且經過算出的偏轉角，可借由旋轉平台往回調整，即可測量到較佳的光柵平行後之訊號值。

以下，本發明將各種不同的光柵偏轉影像進行截取分析，並將分析結果整理如下表：

光編碼器的光場均勻度藉由檢測資訊之數值分析的方法可在假色圖中，找出光場分布不均勻之區域，及此範圍之亮度值與待測影像光場相比數值差距較大之區域，如第二十四圖紅色圓所圈選之範圍，第二十五圖為光柵暗紋相間半柵距時所擷取之影像，因暗紋相間半柵距入射光源11透過得較少，所以此時光場亮度為最暗。藉由檢測資訊之數值分析的方法可在假色圖中，找出光場分布不均勻之區域，如第二十六圖紅色圓所圈選之範圍。

藉由第二十六圖可知亮度的分佈介於86至131之間，由此可知光編碼器的光場均勻度不佳。藉由檢測資訊之數值分析的方法(第二十七圖)可在假色圖中，找出光場分布不均勻之區域，所圈選之範圍，在此檢測之光柵所形成之光場都為不均勻，在訊號分析上將造成其分析精度受影響，間接影響其位移準確性。

故，請參閱全部附圖所示，本發明使用時，與習用技術相較，著實存在下列優點：

在檢測光編碼器影像訊號分析系統中，分為未濾除雜訊之影像訊號與濾除雜訊之影像訊號兩種進行比較討論，使用解析度為0.5μm的線性精密移動平台，每次移動一格，並利用CCD攝影機14擷取其影像，由實驗可知在未濾除雜訊前所呈現之波形為不對稱且具有振盪，濾波後所呈現之波形較為對稱且上下震盪較小，最後再經由亮度對應電壓值之公式將濾除雜訊後之完整波形進行轉換，將其轉換後之曲線圖與市售之光學尺電路輸出訊號曲線圖做一比較，可得知訊號曲線近似，同時也驗證了本發明所提出之影像檢測方式的可行性。

莫爾條紋檢測系統經過本發明所提出之影像處理方法與流程，能有效的將莫爾條紋的中心軸給找出來，並由程式運算出其莫爾條紋寬度，進而得之光柵間的偏轉角度，在檢測後運用旋轉台將其反向調整計算出的角度，使光柵間的偏轉角度能為最小，因偏轉角愈大將影響到光編碼器訊號的精準度，藉由此一系統，能有效的用於初始光柵間的定位與效正。

於光編碼器的影像光場之均勻度分析，係使用範圍設定檢測點與假色運算及3D圖形分析光場的均勻性。藉由使用MLV、RMSLV、TPALV、ALV四種指標參數去評估光場的一致性。同時利用假色運算及3D圖形的方式，可以很容易的分析及觀察出，檢測影像中的光場分布狀況。同時可與數值分析的方法做一對照，看是否與原先的光學設計所計算出之模擬數值有誤差之處。

光柵主尺12主要透過XY精密移動平台移動，光柵副尺13固定於機構上與CCD攝影機14保持垂直在同一個光上，利用CCD攝影機14能將雙光柵之間移動產生的明暗變化記錄下來，使用演算法去除圖像雜訊去除背景擷取影像關鍵資訊及檢測影像光場之均勻度。光學尺光柵在相互對準時，因些許的晃都會造成訊號品質衰減，本研究設計一套檢測軟體可分析其偏轉角度，可在對準工作上做一調整使光柵尺有效對準，達到最佳品質。

本發明將影像給擷取至待測分析畫面，分析莫爾條紋的寬度與光柵夾角之間的關係，對所擷取的影像進行灰階、逐段線性轉換、適應性中值濾波、影像分割、雜點濾除、線性迴歸等影像處理方法，進行光柵的對位與調整，實施有效的組裝與影像判斷，使影像的解析度提高進而得到良好的輸出訊好品質。

惟，以上所述僅為本發明之較佳實施例而已，非因此即拘限本發明之專利範圍，故舉凡運用本發明說明書及圖式內容所為之簡易修飾及等效結構變化，均應同理包含於本發明之專利範圍內，合予陳明。