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增量式學習與生成對抗網路於產品瑕疵檢測

建立日期:2020/11/17
  • 作者: 雲科大智慧辨識中心/張傳育主任
  • 出處: 2020 AOI論壇與展覽
  • 內容: 本篇為「2020 AOI論壇與展覽」演講簡報,內容簡介如下:

    本場由雲科大智慧辨識中心張傳育主任,亦是現任工研院服科中心副執行長,講述在實際的產品瑕疵檢測應用中,廠商通常無法提供大量的瑕疵影像供深度學習神經網路訓練,且即使在實驗室能夠訓練高辨識率的模型,但實際導入現場辨識率卻會大幅降低,為解決上述問題,在基於生成對抗網路產生測試影像的正常影像,再計算異常分數,即可得知缺陷的區域,導入增量式學習技術,來加速實際場域的辨識模型調整,大幅提升生產現場的辨識率。
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