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課程簡介
工業Computer Vision簡介
- 製造業中機器視覺系統概述
- 典型缺陷:裂紋、劃痕、錯位、缺失組件
- AI與傳統基於規則的視覺檢測對比
圖像採集與預處理
- 相機類型與圖像捕捉設置
- 降噪、對比度增強與歸一化
- 數據增強以提高訓練魯棒性
目標檢測與分割技術
- 經典方法(閾值分割、邊緣檢測、輪廓檢測)
- 深度學習方法:CNNs、U-Net、YOLO
- 在檢測、分類與分割之間選擇
缺陷檢測模型開發
- 準備標註數據集
- 訓練缺陷分類器與分割器
- 模型評估:精確率、召回率、F1分數
工業環境中的部署
- 硬件考慮:GPUs、邊緣設備、工業PC
- 即時檢測流水線架構
- 與PLC及工廠自動化系統集成
性能調優與維護
- 處理變化的光照與生產條件
- 模型再訓練與持續學習
- 警報、日誌與QA報告集成
案例研究與領域應用
- 汽車裝配與焊接中的缺陷檢測
- 電子與半導體中的表面檢測
- 製藥與食品中的標籤與包裝驗證
總結與下一步
最低要求
- 具備機器學習或計算機視覺概念的經驗
- 熟悉Python編程
- 對質量控制或工業自動化有基本瞭解
受衆
- QA團隊
- 自動化工程師
- 計算機視覺開發者
14 時間: