Technology is rapidly becoming more compact and engineers are investigating new applications that are possible with this compact technology. For example photography has recently become an obvious part in our lives due to the shrinking of cameras. If there was a way to implement a light spectrum sensor into our phones there are a lot of applications this could be used for. For example the visual light spectrum can be used to detect the difference between materials in ways that our eyes can not. It could also be used to detect the amount of UV-light when outdoors or be used as an infrared camera. In order for this to be possible the spectrum sensor can’t be too big which makes the common spectrometer a bad choice for the application. This thesis compares two methods of detecting visual light spectrum suitable for On-Chip applications. One method utilize well-defined optical filters while the other works by incorporating an algorithm that boosts the performance of less well-defined optical filters. A simulation was created to assess the performance of the methods and one of these spectrometers were then designed into a circuit board to test the performance in real environments. The results concluded that the algorithmic method currently has better performance to the same price but that the purely optically filtered method is set to be stronger in the future. / Dagens teknik blir snabbt mer kompakt och ingenjörer undersöker nya tillämpningar som är möjliga med den här kompakta tekniken. Till exempel fotografi har nyligen fått en självklar plats i våra liv när kameratekniken blivit mindre. Om det fanns ett sätt att implementera en ljusspektrumsensor i våra telefoner så hade det funnits en mängd applikationer för detta. Till exempel så kan ljusspektrumet användas för att märka skillnad på material som våra ögon inte kan. Det kan också användas för att mäta mängden UV-ljus när man är ute, eller användas som en infraröd kamera. För att det här ska vara möjligt så kan inte spektrumsensorn vara alltför stor vilket gör en traditionell spektrometer blir olämplig. Den här avhandlingen jämför två metoder för att mäta det synliga ljusspektrumet som är passande för att placeras direkt på ett kretskort. En metod använder specifika optiska filter medan den andra metoden använder en algoritm för att förbättra utslaget hos mindre specifika optiska filter. En simulation skapades för att bedöma de två metoderna och ett kretskort designades sedan för att implementera en av spektrometrarna på och testa beteendet i verkliga miljöer. Resultaten visade att den algoritmiska metoden just nu har bättre prestanda men att den rent optiskt filtrerade metoden troligtvis kommer vara starkare i framtiden.

Visual inspection is a crucial final step when manufacturing products, as it determines if a product can be sold or rejected. The inspection is often performed manually by trained inspectors, which is time-consuming and often subjective. By automating the inspection, it can be performed faster and more accurately. Additionally, with faster and better results from inspection, faults in production can be noticed quickly and prevented, thus saving both money and resources. The automation often involves capturing images of the productand then analysing the images with a computer program. When capturing the images, the product must be in focus and under correct lighting. This master thesis set out to compare autofocus methods in the context of capturing images of optical filters for inspection. As the optical filters were highly reflective in the visual spectrum, the comparison was limited to autofocus methods proven to work on reflective surfaces. The literature proposes four autofocus methods for reflective surfaces. These four methods were compared regarding time, resolution, and working range. As these methods were designed for microscopes with high amplification and limited working range, they were overly complex and not applicable to the context of capturing images of optical filters. Therefore a more straightforward method with a lower resolution and larger working range that uses readily available components is proposed. The proposed method is a hybrid method using light triangulation and contrast detection, two standard autofocus methods for matte surfaces. The light triangulation quickly gives a rough focus, and then the final focus can iteratively be found with contrast detection. In the tests performed, the proposed method found focus and captured an image within 12 seconds. The proposed method achieved a resolution of just over 0.1 millimetres with a working range of 200 millimetres. / Visuell inspektion är ett avgörande sista steg under tillverkning, då det avgör ifall en produkt kan säljas eller ska kasseras. Inspekitonen genomförs ofta manuellt av tränade inspektörer vilket är tidskrävande och ofta subjektivt. Genom att automatisera inspektionen kan den genomföras snabbare och mer exakt. Dessutom med snabbare och bättre resultat från inspektionen så kan fel under produktionen upptäckas tidigt och förebyggas vilket sparar både pengar och resurser. Automatiseringen genomförs ofta genom att bilder på produkten tas och analyseras med ett datorprogram. När bilderna tas så är det viktigt att produkten är i fokus och under rätt belysning.  I detta mastersarbete så jämfördes olika autofokusmetoder i samband med att ta bilder på optiska filter för inspektion. Då de optiska filtren är högreflektiva i det synliga spektrumet så begränsades metoderna i jämförelsen till metoder som har visats fungera på reflektiva ytor. Litteraturen föreslår fyra autofokusmetoder för reflektiva ytor. Dessa fyra metoder jämfördes med avseende på tid, upplösning och arbetsområde. Då dessa metoder var designade för mikroskop med hög förstoring och begränsat arbetsområde så blev det tydligt att de var alltför komplicerade och inte applicerbara i samband med att ta bilder på optiska filter. Därför föreslås en enklare metod med lägre upplösning och större arbetsområde som använder lättillgängliga komponenter.  Den föreslagna metoden är en hybridmetod som använder ljustriangulering och kontrastdetektering, två vanliga autofokusmetoder för matta ytor. Ljustrianguleringen ger snabbt ett ungefärligt fokus och därefter kan det slutliga fokuset iterativt tas fram med kontrastdetektering. I testerna som genomfördes så hittade den föreslagna metoden korrekt fokus och en bild togs inom 12 sekunder. Metoden uppnådde en upplösning på drygt 0,1 millimeter och ett arbetsområde på 200 millimeter.