台灣的工具機產業逐年進步，製造出更高精密的工具機為重要目標。而在精密機械技術中，鏟花(Scraping)是一種重要的手工加工技術，在機械的組裝過程中，鏟花可以對機械的零組件進行微量的鏟削，用來改善組合件的密合情形或滑動件的平面度及潤滑情形。而目前鏟花加工及油溝承斑的合格與否往往是由鏟花師傅獨自進行，不僅耗時費力，也可能會導致鏟花工件的品質標準不一致的情形。
本研究目的在於測試并改良本實驗室開發之自動鏟花系統，並將其應用在實際鏟花環境中。該系統包含相機鏡頭、鏟花刀具及能夠進行三軸運動的機構。在設定光學環境下，利用相機鏡頭擷取鏟花表面紋路並通過Matlab程式進行影像處理與分析，藉此檢測鏟花的品質和分析待鏟位置，再使用鏟花機構與已知承斑待鏟位置對鏟花工件進行加工。研究擬通過一系列鏟花深度實驗了解鏟削效能，再藉由系統改善鏟花路徑、參數規劃等方式改善鏟花品質，以達到業界鏟花加工標準。

Scraping is a fundamental technique for the production of precision machine tools. The accuracy of machined components is lower than the accuracy of machine used to make the components. The scraping techniques were used to improve component surface flatness or to develop proper oil pockets for slider and thus the machine tool accuracy and performance can be improved. However, scraping is a time consuming process.
The purpose of this study is to develop an auto-scraping system which can be used to identify the tinted area and scrape the tinted area. Basically, the developed system includes a machine vision system and a mechanism with tri-axial movement for scraping. With this system, the image of the work surface captured by the vision system was processed and analyzed to identify areas by specific color space. And this system uses two scraping paths with different setting depths in order to meet industry scraping standard.

目錄
摘要 I
目錄 II
圖目錄 VI
表目錄 1
第一章 緒論 2
第二章 文獻回顧 5
2-1 傳統鏟花技術 5
2-2 鏟花承斑自動檢測技術 10
2-3 自動鏟花技術 16
2-4 本章結論 19
第三章 研究方法與步驟 20
3-1 實驗方法 20
3-2 實驗設備 22
3-3影像處理基本概念 26
3-3-1 色彩空間 26
3-3-2 Otsu Method介紹 27
3-3-3影像處理基本概念 29
第四章 鏟花承斑影像辨識與路徑規劃 33
4-1 鏟花承斑辨識系統光源 33
4-2基於鏟花承斑特性之Otsu算法改進 36
第五章 鏟花實驗 42
5-1 鏟花路徑規劃 42
5-2 實驗步驟 45
5-3 棋盤式鏟花設定深度實驗 45
5-4 密佈式鏟花設定深度實驗 49
第六章 棋盤式搭配密佈式鏟花路徑實驗 62
第七章 結論與未來展望 69
7-1 實驗結論 69
7-2 未來展望 70
參考文獻 71

[1] 賴承佑 (2014)，數控工具機設計與製造技術發展趨勢-機械資訊4月刊，台灣。
[2] Richard King (2008)，「手動及電動機械鏟花技術訓練」講義，基礎鏟花技術手冊，財團法人精密機械研究發展中心，台灣。
[3] 陳紹賢、陳彥升、林育賢 (2011)，鏟花技術與高精度工具機之關係，機械月刊三月號，第37卷，第3期，頁P57-65。
[4] K. S. Fu, R. C. Gonzalez, C. S. G. Lee, 1987, “Robotics: Control, Sensing, Vision, and Intelligence”, New York, McGraw-Hill, pp. 313-328.
[5] Y. Takeuchi, M. Sakamoto and T. Yoshida (1986),” The recognition of bearings by means of a CCD line sensor and the automation of scraping works” , Journal of the Japan Society for Precision Engineering, vol.52, pp.2087-2092.
[6] H. Tsutsumi, A. Kyusojin, and T. Nakamura (1996),” Development of an Automatic Scraping Machine with Recognition for Bearing of Scraped Surfaces-Recognition of Black Beating by CCD Camera (1st Report)”, Journal of the Japan Society for Precision Engineering, vol.62, pp.219-223.
[7] 陳正和、黃峻彥 (2013)，運用機器視覺於鏟花加工面自動檢測系統之研究，國立勤益科技大學，機械工程系碩士論文。
[8] 覺文郁、王泓澍、陳博韋、江明冀、陳嘉宏、蔡偉成、張維中、邱國慶 (2009)，鏟花工件檢測裝置與技術開發，中國機械工程學會第二十六屆全國學術研討會，台南。
[9] K. C. Fan, J. S. Torng, W. Y. Jywe, R. C. Chou, J. K. Ye (2012), “3-D measurement and evaluation of surface texture produced by scraping process”, Measurement, vol. 45, pp. 384-392.
[10] Y. C. Tsai, J. H. Li, J. N. Lee, W. Y. Jywe (2013), “Auto-scraping Apparatus”, United States Patent, No.US 8,459,079 B2.
[11] H. Tsutsumi, R. Yamada, A. Kyusojin, T. Nakamura (2007), “Development of an Automatic Machine with Ricognition for Bearing of Scraped Surface – Construction of Automatic Scraping Machine”, Journal of the Japan Society for Precision Engineering, Contributed Papers, vol. 62, pp.554-558.
[12] 葉俊沅，2017，自動鏟花系統之研究與開發，國立清華大學，動力機械系碩士論文。
[13] ALASDAIR MCANDREW (2005), Introduction to digital image processing with Matlab, THOMSON
[14] OTSU NOBUYUKI (1979), “A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms”, Journal of the IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 9(1), pp.62-66.
[15] 洪維恩，2013，“Matlab程式設計”，第二版，台北：旗標出版股份有限公司，第21章，頁2-41。
[16] 章明，2013，自動鏟光學檢測、桃園：桃園縣台灣電路板協會，2013，頁29-32
[17] 劉思伶，2016，自動鏟花系統之開發，國立清華大學，動力機械系碩士論文。
[18] 周睿承，2009，一種對於鏟花工件表面輪廓的光學量測法，國立台灣大學，機械工程學系碩士論文。
[19] 單軸機器人技術手冊，上銀