三階段卷積神經網絡模型應用於高速生產線之自動光學檢查 ...

2024年7月13日 — ... AOI）技術或設備輔助進行，AOI 是一種常見的技術，主要透過高畫質攝影機擷取影像並進行分析，偵測物品是否有瑕疵，檢測流程通常包括影像擷取、影像 ...

現在CNN的模型多半都有相當深且廣的網路所組成，處理影像的能力已經非常強大，對於瑕疵的辨識幾乎都能達到95%以上的成功率。對於AI來說，處理影像並分類只是a piece of cake， ...

本專案目的為藉由AOI影像訓練深度學習模型辨識產品表面瑕疵，使用框架為Pytorch。實作結果顯示，預訓練VGG16模型的測試準確已達到99.0%。(目前排行榜上最高分為99.9%) ...

本研究針對AOI檢測不良瑕疵，透過卷積神經網路(convolutional neural network: CNN)設計四階段實驗，透過CNN瑕疵影像分類與學習，建立AOI瑕疵檢測辨識模型與機制，期望用來降低 ...

CNN model for detecting defects on AOI images. 此專案為藉由AOI影像訓練深度學習模型辨識產品表面瑕疵，使用框架為TensorFlow。結果顯示預訓練DenseNet模型的測試 ...

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。在第一階段使用CNN的ResNet50模型對兩個獨立的 ...

機器學習. – 1980年代興起的AI分支. – 從0,1 邏輯二分法演進到「機率」考量. – 電腦從大量的資料中找出規律來「學習」. – 是「資料科學」（Data Science）的熱門技術之一.

2023年10月26日 — 本文章將探討如何結合AOI和CNN技術，以提高品質監測的精確性和效率。 ... 具體而言，新一代AOI系統結合了AOI影像和深度學習的偵測模型，能夠更精確地 ...

圖像處理：AI 可以透過卷積神經網絡（CNN）對AOI 拍攝圖像進行處理，並透過訓練模型學習圖像的特徵和細節，提高圖像質量，如消除噪聲和模糊、增強對比度和色彩或是增加解析度。

最多人推薦學習的AI 影像辨識訓練課程，使用最新生成式AI 與PyTorch 框架，連續三年榮獲工業局AIGO 計畫肯定，包含各種瑕疵類型介紹以及實際將AI 深度學習應用在不同類型的AOI