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前言
        計算機視覺的應用大致上可以分成定位 (Location)、量測 (Measurement)、識別（Recognition）、缺陷檢測 (Defect Inspection)四大類，其中以定位的應用最為廣泛，機器視覺系統同時涵蓋了多項功能，例如檢視主機板上的電子組件。機器視覺也可以用來控制機械手臂，在機械手臂上加裝CCD，利用影像辨識的定位，帶動機械手臂來做一些高危險性的醫療研究，例如：病毒研究、藥物混合等，都可以用這種方式來做控制，除了精準之外，對人類的生命也比較有安全保障。

影像定位后的坐標轉換
        市面上影像比對的函數庫(Library)很多，使用者可以自行選用合適的函數庫。本文以下所提的系統采用Euresys公司開發的 eVision EasyMatch，這是一種基于灰度相關性的圖像匹配函數庫，速度非常快，而且能夠達到次像素(sub-pixel)精度的匹配結果。對于旋轉、比率變化(縮/放)和平移等，都能精確找到模板圖像(Golden Image)的位置。故本文僅對影像定位后的二維坐標產生的“位移”與“旋轉”做探討。

        坐標位移
 

        坐標旋轉
 

        坐標位移+旋轉
        遇到同時發生坐標位移&旋轉時，先計算位移，再套用旋轉的公式，即可算出最后的結果。

系統架構
        本系統為介紹如何設計出結合“機械運動”與“計算機視覺”的自動化定位系統。

基本架構

        GEME-3000主控制器： 含HSL控制卡, 安裝Windows? XP操作系統
        3-Axis定位平臺：三菱伺服馬達+滾珠螺桿
        運動控制器：HSL-4XMO控制模塊。
        計算機視覺組件：使用IEEE1394 CCD采集影像，利用Euresys eVision的EasyMatch進行影像比對(Pattern Match)，作定位偏移的補正計算。

                                          [圖1] 系統架構實機圖

系統流程
        本系統為介紹如何設計出結合“機械運動”與“計算機視覺”的自動化定位系統。

系統校正

        Mitsubishi 驅動器調校：10,000 pulse/roll
        滾珠螺桿的螺距vs. Pulse/Roll：
        如，螺距=10mm/roll，10,000 pulse/roll ? 1um/pulse 
        F.O.V. (Field of View) 的選定：F.O.V.要大于定位點的大小，太小?可接受的“初步定位”誤差變小；太大?因定位點影像太小，影像定位誤差大。
        CCD工作距離的選定：工作距離要大于打孔頂針，以免對焦時打孔頂針撞到工件。當F.O.V.及工作距離確認后，即求出 LENS & Ext. Ring。
教導作業

         啟動系統3軸回Home，待３軸回定位后，再由人工將工件置于3軸之定位平臺上并作“初步定位” ；
         手動控制Z軸緩慢下降，使其接近定位平臺上方 (約0.5~1.0mm)；
         手動控制X/Y軸，使打孔頂針剛好在工件第一個孔位上方；再將Z軸緩慢下降，使其插入第一個孔位內。如定位不準，可以手動移動工件，使其定位更準確。
         精確定位后，將Z軸上升至CCD的實時影像可看到完整“定位點”后，執行下列“流程圖” 。