其應用從太空航空探勘、國防軍警、生物超音波醫學、保全監控、指紋比對、字跡辨識、人臉辨識、一直延伸到機器人、智慧交通、智慧城市等。在此同時，工業4.0、智慧製造與物聯網已是未來的趨勢，面對全球產業智能發展漸趨白熱，如何提昇競爭力，並再度攻佔重掌產業主導地位是企業刻不容緩課題。
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。唯有透過智能化辨識技術，結合全方位系統觀的自動化與智慧製造規劃，才能設計改善產線製程、品質、監控與回溯問題，迎合現今產業與上下游鏈競爭。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；接著結合OpenCV/ Python/Matlab特色，整合深度學習相關演算法與TensorFlow，開發強健且適應工業4.0多樣需求的自動光學檢測(AOI)與辨識系統，可廣泛應用於各領域精密量測、目標辨識、自動對位、外觀檢測、瑕疵辨識等。本課程同時以執行產業實際案例說明，透過手把手方式引導學員進入人工智慧為基礎的自動光學檢測與辨識實務。
詳見【課程網址】http://www.iiiedu.org.tw/ites/AOI.htm。◆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2018/01/13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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