ระบบตรวจสอบอัตโนมัติด้วยภาพและการประยุกต์ 2
5(2-6-10)
วิชาบังคับก่อน : 576771 ระบบตรวจสอบอัตโนมัติด้วยภาพและการประยุกต์ 1
ในทุกอุตสาหกรรมการผลิตมีการใช้ระบบตรวจสอบอัตโนมัติด้วยภาพในการตรวจสอบคุณภาพชิ้นงานหรือผลิตภัณฑ์แบบอัตโนมัติ วิศวกรที่สนใจออกแบบและสร้างระบบตรวจสอบอัตโนมัติด้วยภาพจะต้องมีความรู้ทั้งทางด้านฮาร์ดแวร์เพื่อสร้างระบบถ่ายภาพที่มีคุณสมบัติเหมาะสมต่อการประยุกต์แต่ละด้าน และทักษะในการพัฒนาซอฟต์แวร์สำหรับใช้ประมวลผลภาพแบบอัตโนมัติ ผู้เรียนจะสามารถสร้างระบบดังกล่าวเพื่อใช้งานจริงผ่านการเรียนรู้จากตัวอย่างระบบตรวจสอบอัตโนมัติด้วยภาพที่มีการใช้งานในอุตสาหกรรม และประสบการณ์ในการสร้างระบบดังกล่าวด้วยตนเอง
เค้าโครงรายวิชา
1. การสร้างภาพซ้อนและการจับคู่ภาพแบบไบนารีและปฏิบัติการ (15 ชั่วโมง)
2. การเรียนรู้จำตัวอักษรและตัวเลขและปฏิบัติการ (15 ชั่วโมง)
3. การจำแนกภาพแบบไบนารีและปฏิบัติการ (15 ชั่วโมง)
4. การวิเคราะห์คอนทัวร์ของภาพและปฏิบัติการ (15 ชั่วโมง)
5. การสอบเทียบภาพและการแก้ไขภาพและปฏิบัติการ (15 ชั่วโมง)
6. เทคนิคการติดตามการเคลื่อนที่ของอนุภาคและปฏิบัติการ (15 ชั่วโมง)
7. เทคนิคการวัดแบบอินฟราเรดช่วงใกล้และปฏิบัติการ (15 ชั่วโมง)
8. การแปลงฟูริเยร์และการประยุกต์ในการประมวลผลภาพและปฏิบัติการ (15 ชั่วโมง)
ผลสัมฤทธิ์การเรียนรู้
นักศึกษาที่ผ่านรายวิชานี้มีความสามารถ ดังนี้
1. เข้าใจส่วนประกอบของฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์สำหรับระบบตรวจสอบอัตโนมัติด้วยภาพ
2. สามารถประกอบระบบถ่ายภาพเพื่อให้ได้คุณสมบัติทางเทคนิคของภาพตามที่กำหนดได้
3. พัฒนาซอฟต์แวร์สำหรับระบบตรวจสอบอัตโนมัติด้วยภาพเองได้ โดยใช้โปรแกรม LabVIEW
4. ออกแบบและพัฒนาระบบตรวจสอบอัตโนมัติด้วยภาพเพื่อแก้ไขปัญหาอุตสาหกรรมที่กำหนดให้ได้
Machine Vision and Applications II
Prerequisite : Machine Vision and Applications I
Machine vision systems have been used in most of industrial production lines for automated and rapid inspection of parts and products. Engineers who want to build a successful machine vison system must understand the design of optical imaging systems that meets the required image specifications as well as skills on image processing software. The students will learn how to build optical inspection systems through several industry examples and hands-on experiences during class.
Course Outline
1. Overlay creation and binary shape matching and laboratory works (15 hours)
2. Optical character recognitionand and laboratory works (15 hours)
3. Binary particle classification and laboratory works (15 hours)
4. Contour analysis and laboratory works (15 hours)
5. Image calibration and correction and laboratory works (15 hours)
6. Particle tracking and laboratory works (15 hours)
7. Near infrared images and laboratory works (15 hours)
8. Fast Fourier transform (FFT) in image processing and laboratory works (15 hours)
Learning Outcomes
Having successfully completed this course, students must be able to:
1. Understand both hardware and software of the machine vision systems typically used in the industrial settings
2. Assemble optical imaging components to get images with required image specifications
3. Develop machine vision software using a commercial software (LabVIEW)
4. Design and develop a machine vision project to solve a given industry inspection problem