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產業動態 人工智慧工業自動檢測(AOI)與視覺辨識設計 (台北6/20)
資策會 本新聞稿發佈於2019/03/27,由發布之企業承擔內容之立場與責任,與本站無關

本課程首先說明全球工業4.0發展對於相關產業帶來的衝擊,以及傳統光學檢測實務所面臨的挑戰。隨著全世界發展,當前產業被迫面臨的棘手課題是,產品已從過去同規格的大量生產,轉向「少量多樣」與「多量多樣」特色模式。課程引領以Matlab/Simulink分析智慧型影像辨識系統需求框架,利用其完整跨領域分析平台建構系統,同時獲取關鍵參數以降低系統海量辨識多樣類別所需時間,並評估系統可行性與性能

 
■ 發布/輪播新聞稿 新聞稿直達14萬電子報訂戶刊登新聞稿:按此
 
◆AOI產業前景與工業4.0發展趨勢
˙現今AOI產業面臨挑戰衝擊與因應
◆熟悉Matlab/Simulink 系統設計與性能評估工具
˙熟悉Matlab/Simulink 系統設計與性能評估工具
◆Matlab/ OpenCV及 Python 程式設計講解
˙Matlab/Simulink程式設計
˙OpenCV 程式設計
˙PyOpenCV 程式設計
◆Tensorflow資料分析平台
˙Tensorflow程式與資料分析簡介
◆智慧型AOI系統設計方法與步驟
˙AOI機器視覺系統之組成與分析
˙系統分析與評估
˙時域與頻域分析技巧
˙常用於AOI之影像處理演算法原理、特點與適用性
◆物件特徵偵測/辨識與深度學習
˙物件特徵偵測
˙物件特徵辨識
˙物件特徵分類
˙TensorFlow實現
˙系統測試
◆結合人工智慧與自動光學檢測演算法講解
˙自動對焦演算法
˙常見影像處理演算法
˙機器視覺計數演算法
˙機器視覺量測演算法
˙機器視覺比對演算法
˙機器視覺表面形貌量測、三維輪廓技術
˙瑕疵檢測技術
˙微瑕疵檢測技術
˙紅外線光譜檢測技術
˙BP分類演算法
◆案例與演練(於每堂課中進行)
˙課程回顧與評量
˙學員各案研究與討論 (Workshop)
詳細課程內容請參考以下網址:http://www.iiiedu.org.tw/ites/AOI.htm




- 新聞稿有效日期,至2019/04/27為止


聯絡人 :張先生
聯絡電話:(02)6631-6539
電子郵件:alanchang@iii.org.tw

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