檢索結果：共12筆資料 檢索策略： "Defect".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="深度學習"
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近年來有許多工業自動光學瑕疵檢測的方法被提出，這些方法往往是針對要處理案例的影像提出專用的特徵抽取演算法或是影像前處理方法來處理瑕疵檢測問題，它們在瑕疵分類表現上都可以達到很高的正確率，但是這些方法…
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高速生產的微型電子元件需要快速且準確的檢測方法，自動光學檢測（Automated Optical Inspection, AOI）常應用於此。然而，AOI易於產生檢測篩選不足且/或篩選過度的問題。本…
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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…
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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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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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電子產品微小化及對於良率要求極為嚴苛，因此在自動光學檢測（Automated Optical Inspection, AOI）容易因敏感度提高而出現過篩現象，常造成AOI瑕疵誤判及人力複檢成本提高。…
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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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隨著台灣高科技產業逐年的發展，穩定的電力供給是維持廠區運行的一大要求，其中地下電纜在台灣電網的輸配電系統中扮演重要的角色，檢測高壓系統故障必然是重要的方向，能即早維護或更換，而局部放電(Partia…