特力屋角鋼架的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

中原大學 企業管理學系 賴正育所指導 林秉儀的 透過自動光學辨識系統提升生產檢驗量能 (2021),提出特力屋角鋼架關鍵因素是什麼,來自於人工目測方式、及時偵測、自動光學檢測、卷積神經網路。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了特力屋角鋼架,大家也想知道這些:

透過自動光學辨識系統提升生產檢驗量能

為了解決特力屋角鋼架的問題,作者林秉儀 這樣論述:

在鋼鐵產業的產業鏈中,鋼板是廣泛被下游廠商用來製作各式鋼鐵製品應用的基材。鋼板表面若有瑕疵,輕則影響產品價格,嚴重則可能導致商譽的巨大損失,因此鋼板生產過程中的品質管理一直都是業者十分注重的議題。然而,傳統製造流程中只能以人工目測方式來檢測,不僅耗時也難以做到全面進行表面瑕疵檢驗。因此,透過自動光學檢驗來達到高效自動檢測,無疑是各家廠商在工業4.0時代,改善製程的重點項目。隨著深度學習技術的快速發展,大幅提升影像辨識相關應用的效果,本研究提出基於深度學習技術的自動光學影像表面檢測系統並與後端資訊系統整合。首先透過光學感測器拍攝製程的鋼板表面影像,再透過影像分析技術進行疑似有瑕疵鋼板表面影像的

即時偵測(Real-Time Defect Detection),並針對疑似有瑕疵鋼板表面影像以卷積神經網路(Convolutional Neural Networks,CNN)技術進行缺陷分類,以控制鋼板的品質。後續並整合現有資訊系統達到及時偵測與提出嚴重缺陷警報,並保留追蹤原始缺陷影像與位置。研究結果不僅在學術上能對於深度學習技術相關應用的實務效果有更好的理解,也有助於相關業者在改善製程與提升品質上的參考.