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課程時長 14 時間：
課程簡介
工業電腦視覺簡介
- 製造業機器視覺系統概覽
- 常見缺陷：裂紋、刮痕、錯位、缺件
- AI與傳統規則式視覺檢查的比較
影像擷取與前置處理
- 相機類型與影像擷取設定
- 降噪、對比增強與正規化
- 資料增強以提升訓練穩健性
物件偵測與分割技術
- 傳統方法（閾值處理、邊緣偵測、輪廓）
- 深度學習方法：CNN、U-Net、YOLO
- 如何在偵測、分類與分割之間做選擇
缺陷檢測模型開發
- 準備已標註資料集
- 訓練缺陷分類器與分割器
- 模型評估：精確率、召回率、F1分數
工業場域部署
- 硬體考量：GPU、邊緣裝置、工業電腦
- 即時檢查流程架構
- 與PLC和工廠自動化系統整合
效能調校與維護
- 因應光照與生產條件變化
- 模型重新訓練與持續學習
- 警報、記錄與品質保證報告整合
案例研究與領域應用
- 汽車裝配與焊接中的缺陷檢測
- 電子與半導體的表面檢查
- 製藥與食品業的標籤與包裝驗證
總結與後續步驟
最低要求
- 具備機器學習或電腦視覺概念經驗
- 熟悉Python程式設計
- 對品質控管或工業自動化有基本了解
目標受眾
- 品質保證團隊
- 自動化工程師
- 電腦視覺開發人員
客戶評論 (1)
如何在日常工作中使用和探索AI
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