檢索結果：共10筆資料 檢索策略： "Department of Computer Science and Information Engineering".edept (精準) and ekeyword.raw="defect detection"
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隨著電腦視覺技術的發展，越來越多的公司正在用電腦視覺取代人工金屬表面缺陷檢測。然而，傳統的影像處理方法在處理影像時往往面臨巨大的挑戰，包括消除雜訊、消除失真和偵測微小的物體，導致計算效率和檢測精度低…
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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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In the past decade, the computer vision community witnessed the deep learning revolution that fuele…
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工業自動化的時代裡，在高效率與高品質的市場需求下，如何能使產品又快又好的生產出來是許多工業技術改良的目的，因此生產流程中部分依靠人力完成的工作逐漸的被機械設備所取代。 為了確保品質，複雜的生產線中會…
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本論文提出了一種方法，利用對比式學習預訓練模型作為知識蒸餾的輔助工具，以改善瑕疵偵測的性能。本論文採用MVTec資料集，內含15種工業生產影像，其中有10種物件影像、5種材質影像，總計5354個樣本…
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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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缺陷檢測是製造業中一項廣泛應用的技術，其作用在於監控並確保產品的品 質。深度學習模型在缺陷檢測方面顯示出卓越的潛力，然而，要使其成功應用，需 要大量的訓練數據。在實際情況下，蒐集足夠的缺陷數據是一個…
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為了解決電線束組裝之瑕疵檢驗問題，本論文開發出針對電線束之零組件進行裝配檢測、定位檢測與尺寸量測等之自動化光學檢測系統。本研究使用單一攝影機進行實驗。利用影像之平均灰階值對電線束之標籤進行裝配檢測。…
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在大量自動化的產品生產過程中，使用影像處理或機器視覺等技術，取代人工的檢測方式是必然的趨勢，現今數位信號處理器的優異性能，使得許多濾波器的設計與發展等技術可以應用於瑕疵偵測與辨識的領域中，其中以Ga…
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隨著全球製造業的快速發展，產品質量和生產效率成為企業競爭力的核心。尤其在高精度製造領域，例如螺絲的生產，每一個微小瑕疵都可能對整體結構的安全性和穩定性產生嚴重影響。傳統光學檢測技術在製造業中的廣泛應…