檢索結果：共6筆資料 檢索策略： "林清安".cadvisor (精準) and year="109"
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工業界中常使用的金屬材料常需經電鍍處理以強化其抗腐蝕的能力，但電鍍處理常導致金屬材料表面的反光性變強，若表面上出現刮痕、撞痕等瑕疵，則需仰賴人力從不同角度去觀看金屬片，以找出瑕疵，此將耗費大量時…
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隨著科技的發展與人力成本的上升，許多自動化生產線皆以機械 手臂完成產線上的應用。不斷改良的感測器技術以及立體視覺的開發， 使機械手臂的應用越來越彈性化，以零件隨機拾取為例，當零件任意 放置於工作面上…
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全球經濟蓬勃發展帶動企業擴增資本支出，加上逐年上升之勞工薪資成本，全球製造業者多以自動化生產線取代過往之傳統生產方式。根據製造行業及加工方法上的區別，自動化生產線分為很多類型，其中木工樑柱需使用模組…
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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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為了減低使用電腦輔助製造軟體所需之能力與時間，特徵辨識是一項重要且關鍵之技術，一般而言，特徵在不同加工領域有不同的加工方式，因此難有一套標準的規則來定義特徵，但木屋樑柱的特徵明確且易於辨識，因此本論…
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本研究探討3D深度學習應用於零件辨識的可能性，並結合機械手臂，開發一套「隨機取放零件分類系統」，進行零件拾取與放置，達到自動化零件分類之目的。在零件拾取方面，本研究使用3D結構光掃描器擷取零件群之點…