檢索結果：共7筆資料 檢索策略： "Deep-learning".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="瑕疵檢測"
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本論文提出了基於深度主動學習之表面瑕疵切割方法，是一種藉由將主動學習機制添加至深度學習網路，使其可以透過人工干預進行網路優化的瑕疵檢測技術。 主動學習方法旨在設計一套演算流程，透過分析尚未進行標註的…
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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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印刷電路板的瑕疵檢測是電子設備生產過程中不可缺少的一道過程，目前傳統的方法是基於範本比對的影像處理方法。隨著印刷電路板的功能越來越豐富，同樣尺寸的印刷電路板上的電路佈局也愈加複雜，這使得傳統的演算法…
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本論文目的為透過基於深度學習之多目標檢測模型預測印刷電路板瑕疵目標，其中涵蓋模型的實現及子網路預測架構之改良。並提出混合子網路將整體效能更全面提升，與標準子網路相比擁有更精確的預測瑕疵位置能力。So…
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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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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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瑕疵檢測對於工業生產線來說至關重要，如果有瑕疵的產品在品管部門沒有被檢查出來而流入市面，輕則影響消費者觀感而引起客訴事件，重則引發產品爆炸火災，造成身命財產安全疑慮進而影響公司聲譽，所以能在產品出廠…