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🏭#製造業 為台灣的重要產業，
要怎麼透過 #巨量資料 及 #人工智慧 技術
來增進製造流程的效率呢🤔?
🛠作品簡介：在焊錫表面黏著技術流程中，會採用Automated Optical Inspection… 更多 (AOI)檢測焊錫及元件是否有缺失，AOI機器檢測速度快，但準確率低；而人工雖然有極高的正確，但是花費許多的時間，因此大部分公司採取先透過AOI機器進行初篩，但是AOI的篩選規則較為嚴格，「寧可錯殺一百，不可放過一個不良品」，因此仍大量人工複檢，故人力成本還是很高。 因此我們提出「強化生成對抗網路(GAN)應用於工業自動光學檢測(AOI)圖像辨識」，除了建立AOI辨識模型之外，更加入強化生成對抗網路增加異常的樣本數，以提升模型的準確度，本模型可將原來的誤報率從32.35%降至成2.94%，大幅減低人工複檢所需之人力成本。
🛠作品名稱：強化生成對抗網路(GAN)應用於工業自動光學檢測(AOI)圖像辨識
🛠獲獎： 智慧製造AI創新應用組 第一名🏆🥇
🛠指導老師：王蒞君教授、林家瑜博士 (國立交通大學)
🛠得獎團隊：蔡松軒、陳子定、黃大祐、程弘元、劉嘉玲
🛠影片連結：https://youtu.be/Z8aZVau3dwI
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