檢索結果：共6筆資料 檢索策略： "Object Detection".ekeyword (精準) and cdept.raw="工業管理系"
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產品表面瑕疵檢測一直以來都是熱門的研究領域，所謂有生產活動就會有不良品的產生，問題在於如何更快速，更有效率地將瑕疵檢測出來，讓不良品不會流入消費者或客戶手中。近幾年隨著電腦科學(Computer S…
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組裝在生產中將半成品製成成品的過程，通常經由機器及操作者完成。而在整條產線的最後，安排品質檢測及確保沒有異物在生產線上是必要的。然而，這項人工檢測的過程是非常容易犯錯，以及耗費時間的。因此，此篇研究…
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作業員在產線中扮演靈活彈性角色，而確實執行SOP步驟則成為產線維持品質的關鍵。因此本研究提出一種基於CNN深度學習的智慧彈性操作指引模型，模型核心包含三項任務程序：任務一為物件識別，作業員執行工作的…
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作業指引可以幫助資淺工作者遵循正確的作業程序，確保人機共存組裝線之作 業協調性。本研究針對 GPU 組裝線提出一種透過深度學習的智慧作業指引模型， 使用卷積神經網絡 YOLOv3 的物件檢測機制和決…
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近年來產學界紛紛投入深度學習(Deep Learning)中的「影像辨識(Image Recognition)」領域，使得相關應用越來越多元。本論文探討以「影像辨識」方法解決PVC管件清點耗時的問題…
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於日常生活中，三角錐大量應用於各式施工場域、警戒區域、道路等地方，作為一個界線效果。雖然電腦視覺技術可辨識出三角錐，但因實務上，三角錐擺放通常混亂無章，且攝影機畫面有時無法完全涵蓋三角錐及管制區域，…