檢索結果：共4筆資料 檢索策略： cdept.raw="機械工程系" and ckeyword.raw="深度學習" and ckeyword.raw="瑕疵檢測"
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人工智慧之深度學習技術已逐步應用於生產線上之產品瑕疵檢測，深度學習需使用大量影像訓練才有良好的辨識效果，然而在實際的產線中，瑕疵品相對良品的比例低很多，造成瑕疵品的訓練樣本數過少，導致深度學習的檢測…
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台灣製藥產業對於藥錠的表面瑕疵檢測多以人力進行檢測，利用人工檢測的方式不但缺乏時間效率，且容易有不穩定及誤判之問題。近年來深度學習的發展快速，使得神經網路也逐漸應用在許多領域。如想基於卷積神經網路(…
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隱形眼鏡生產是一項大量生產工業，由於美觀及消費水平的提升和衛生習慣的進 步，隱形眼鏡 在全球 的需求量逐年提升 ，其製造過程中難免會有瑕疵的產生，傳統的 隱 形眼鏡 瑕疵檢測是以人工目視篩選 或單 …
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隨著全球製造業的快速發展，產品質量和生產效率成為企業競爭力的核心。尤其在高精度製造領域，例如螺絲的生產，每一個微小瑕疵都可能對整體結構的安全性和穩定性產生嚴重影響。傳統光學檢測技術在製造業中的廣泛應…