瑕疵檢測CNN

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%) 未來 ...

2019年6月18日 — 越來越多應用不適用一般的CNN classifier，像是瑕疵檢測、癌症預測這些應用。幾萬筆資料中可能只有幾百筆是希望被檢測出來的資料。異常檢測的概念就是 ...

本研究使用卷積神經網路中常見的五種模. 型針對口罩瑕疵檢測進行研究，共使用11,960 張. 口罩圖片分別進行訓練、驗證以及測試，其中用. 來做最終準確度測試的圖片為隨機 ...

2022年12月7日 — TibaMe的「AI產品瑕疵檢測-應用CNN物件偵測實作班」，能讓學員瞭解常見產品瑕疵影像任務種類與深度學習如何應用在產品瑕疵影像辨識的整體概念，使學員 ...

透過自動光學檢測找出的. 印刷電路板缺陷，拍攝其所在位置的影像實際可分為真缺陷和假缺陷，像是缺口、斷線、突. 出和短路等等會影響電子線路發揮應有的功能，因而無法出產 ...

本論文針對螺絲扣件提出一個螺紋的檢測策略，首先利用伽碼校正(Gamma Correction)強化影像的對比度。並使用自動門檻值決定法則(搭配連通區域編碼(Connected Component ...

本文並. 舉金屬圓柱表面(如高爾夫球桿) 的瑕疵檢測應用為實例，來探討深度學習應用於自動光學檢測瑕疵之方. 法，以及當結合機器視覺與深度學習技術時，可能遭遇的問題與 ...

... 瑕疵檢測大多仰賴人工目視檢出，而人工檢測會因不同檢測員或是視覺疲勞，造成誤判或人為誤差，因此設計一套自動化口罩瑕疵檢測 ... CNN-Resnet之檢測則需要~110 ms完成。

使用YOLO物件偵測的技術，利用產品卡榫特徵/顏色進行區隔並進行模型訓練，將攝像頭抓取到的圖像擷取，送入CNN網路處理網路預測結果得到檢測的目標最後進行網絡預測判斷連結 ...