檢索結果：共4筆資料 檢索策略： "neural network".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="瑕疵分類"
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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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傳統的自動光學檢查（AOI）系統於處理影像時存在準確度和速度問題。本研究提出了一種基於卷積神經網絡（CNN）的三階瑕疵檢測模型，以克服傳統AOI方法的缺點，此模型並可處理多重缺陷和多鏡頭情境。在第一…
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本論文主旨在應用影像處理技術與類神經網路準確辨識出ITO導電玻璃的瑕疵種類以及分析四個特徵輸入值對於此類神經網路的準確性作探討。ITO導電玻璃常見瑕疵現象有裂痕、刮痕、粉塵、其他異物等。本論文針對上…
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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…