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課程簡介
工業電腦視覺簡介
- 製造業中機器視覺系統的概覽
- 常見缺陷：裂紋、刮痕、對齊不良、元件缺失
- AI與傳統基於規則的視覺檢驗之比較
影像擷取與前處理
- 相機類型與影像擷取設定
- 降噪、對比增強及正規化
- 用於訓練穩健性的資料增強
物件檢測與分割技術
- 經典方法（閾值處理、邊緣檢測、輪廓）
- 深度學習方法：CNN、U-Net、YOLO
- 在檢測、分類與分割之間進行選擇
缺陷檢測模型開發
- 準備標註資料集
- 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
- 硬體考量：GPU、邊緣裝置、工業電腦
- 即時檢驗流程架構
- 與PLC及工廠自動化系統整合
效能調整與維護
- 處理變化的照明與生產條件
- 模型重訓練與持續學習
- 警報、記錄及QA報告整合
案例研究與領域應用
- 汽車組裝與焊接中的缺陷檢測
- 電子產品與半導體的表面檢驗
- 藥品與食品業的標籤與包裝驗證
總結與下一步
最低要求
- 具備機器學習或電腦視覺概念的經驗
- 熟悉Python程式設計
- 了解品質控制或工業自動化的基本概念
目標受眾
- QA團隊
- 自動化工程師
- 電腦視覺開發人員
14 小時
