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基於少訓練樣本之光學檢測影像品質評估與元件標記方法
本成果開發的人工智慧演算法可由少量的自動光學檢測影像訓練樣本進行自動化學習，來達到在未事先對位的假設下，自動光學檢測影像品質評估與元件標記的目標，並對特定元件進行量測展示。透過檢測影像品質的評估參數自適化學習，減少工廠端檢查人員參數設定的問題。當檢測影像符合量測品質要求後，再進行元件對位與自動標記，最後進行量測。除技術成果外，本成果也提供元件標記視窗介面、測試標記結果視窗介面程式與原始程式碼，方便使用。本研發成果可以使用在目前已安裝之Windows電腦設備上，不需要額外使用GPU顯示卡，以節省在工廠端與伺服器端之運算硬體成本。本技術以主機板為例獲得2020年第25屆大專校院資訊應用服務創新競賽亞太交流英文組第一名與產學合作組第二名，並於2021年獲得未來科技獎。
閱讀詳細內容基於少訓練樣本之光學檢測影像品質評估與元件標記方法
本成果開發的人工智慧演算法可由少量的自動光學檢測影像訓練樣本進行自動化學習，來達到在未事先對位的假設下，自動光學檢測影像品質評估與元件標記的目標，並對特定元件進行量測展示。透過檢測影像品質的評估參數自適化學習，減少工廠端檢查人員參數設定的問題。當檢測影像符合量測品質要求後，再進行元件對位與自動標記，最後進行量測。除技術成果外，本成果也提供元件標記視窗介面、測試標記結果視窗介面程式與原始程式碼，方便使用。本研發成果可以使用在目前已安裝之Windows電腦設備上，不需要額外使用GPU顯示卡，以節省在工廠端與伺服器端之運算硬體成本。本技術以主機板為例獲得2020年第25屆大專校院資訊應用服務創新競賽亞太交流英文組第一名與產學合作組第二名。
閱讀詳細內容Galaxy局部描述元
目前的影像局部描述元演算法主要是依賴灰階影像之資訊來描述以salient point為中心之區域，並結合多個影像局部描述元來描述整張灰階影像。這樣的作法缺乏彩色的資訊，因而很容易將不同影像中不同顏色，但是其影像灰階值相同的物體誤判為同一個物體。本技術提出Galaxy局部描述元，在影像彩色不變性顏色空間中，考量離salient point較近之鄰近區域像素自動給予不同的權重，以避免較遠之區域的彩色不變性空間顏色變化過渡影響到真正在salient point附近區域之比對，使得Galaxy局部描述元可以對抗環境光影變化影響，達到比傳統方法更加的優越的物體比對效果。
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