檢索結果：共19筆資料 檢索策略： "YOLO".ekeyword (精準)
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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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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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車牌偵測是車牌辨識中的關鍵步驟，本論文探討以最新深度學習方法解決開放 環境下的車牌偵測問題。本研究為極少數運用最新的深度學習方法應用於車牌偵測， 包含在各種挑戰的情境下，如惡劣天氣環境、照明與交通等…
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本論文提出一應用於機器人影像認知學習之互動式學習系統，此一系統以模擬幼童認知階段，教導者手上拿取物品並輕微晃動引發幼童注意，藉由語音傳達正確物品名稱，進而教導幼童學習與認知口語指令之物品型態。在實作…
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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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近年來，影像辨識與深度學習逐漸應用於物流業、零售業等等領域，尤其是隨著服務的需求提高，將其導入市場來協助店鋪營運與提升消費者消費的便利性，而這些可節省人力之影像辨識應用也是未來發展的趨勢。本研究以製…
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本論文旨在應用深度學習辨識輸入影像中的彩色球，並提出撞球策略以比 較不同目標球的入袋難易度。本文將一網路攝影機安裝於機械臂終端，並在攝 影機下方安裝一氣壓缸作為撞球桿，使用影像回受控制校正目標球、母…
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本研究目的在於提升YOLOv7在交通號誌偵測上的準確度，並用我蒐集的NTUST台灣交通號誌資料集作為實驗的對象，資料集總共包含29類的交通號誌，包含市區路、山中道路、高速公路的道路場景。由於交通號誌…
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本論文旨在運用微分運動學實現數值法逆向運動學，並結合影像回授控制具特殊結構、機械臂幾何參數量測不易之六軸機械臂，能移動到與理想目標位置及姿態，差距在一定誤差內的工作點。為了驗證數值法逆運動學的可行性…