104學習精靈

OCR

OCR
關注
邀請朋友
邀請朋友

Line

Facebook

複製連結

取消
關於教室
關注人數 0 人
104人力銀行從職缺中挑選出常見技能所成立的官方教室，提供大家進行共學互動。
學習主持人
持續分享知識，
有機會成為官方教室主持人
教室標籤
  • OCR
    • 關於教室
    關注人數 0 人
    104人力銀行從職缺中挑選出常見技能所成立的官方教室，提供大家進行共學互動。
    學習主持人
    持續分享知識，
    有機會成為官方教室主持人
    教室標籤
  • OCR
    • Hi~ 歡迎分享學習資源，有學習問題可匿名向Giver發問！
    我要分享
    我要提問

    OCR 學習推薦

    全部
    影片
    文章
    緯育TibaMe
    關注
    緯育TibaMe

    2022/12/07

    企業如果想導入AI瑕疵檢測技術該怎麼做？三大產業成功案例分享
    ▍專家認為，製造業是 AI 在台灣最具發展潛力的產業領域
    製造業的產品檢測，搭配高解析度的攝影機與光學元件配置進行機器視覺系統的建置，結合自動化流程設定，即得自動光學檢測辨識 ( Automatic Optical Inspection , AOI )，可輕鬆檢測小到人眼無法看到的物件細節、兼具高效辨識穩定性。
    • 搭配AI建模的瑕疵檢測，有效提升辨識精準度、生產力、效率。
    • 檢測漏檢率僅0.1%，超過人眼辨識10倍以上。因此在生產線上，機器視覺系統每分鐘能快速且精確的檢測數百個，甚至數千個物件，遠勝於人工的檢測能力。
    • 應用產業：PCB、半導體產業、手機零件、醫療器材、各製造業(ex: 相機光學鏡片、高爾夫球、紡織業..等)高單價商品，AI建模提升辨識良率精準度外，提升產線的良率也非常重要。
    • AOI不僅是篩檢瑕疵品的剔除者，也蒐集不良品資料，由瑕疵檢測細項數據分析、歸納找出每階段製程不良的原因，減低不良品生成，提升產線良率。
    ▍產業檢測必備，AI 優化 AOI 影像辨識率
    AI深度學習技術利用神經網路，將需辨識的圖像類型加上標示，進而從這些圖像中辨識物件已知的功能特徵，異常和類別進行系統模型的訓練。
    在訓練期間，訓練系統 AI模型辨識明確的缺陷瑕疵、存在多種形式的缺陷、和學習物件的正常外觀，包括顯著但可容許的變化。將 AI 助攻 AOI用於產品外觀檢測，涵蓋人工檢測的靈活度、機器檢測所具備的高可靠性，錯誤率更低，辨識速度更快的特性。
    AOI自動光學檢測辨識系統，以非接觸式運用機器視覺擷取影像進行分析，應用層面遍及高科技產業研發、製造品管、電子機械業、醫療業等多種產業。
    因AOI為非接觸式擷取影像進行分析，為業界廣泛應用於半成品或製程不影響產能的影像抽檢，特別是部分產業，例如印刷電路板(PCB)在極高良率要求，以AI智慧化檢測系統來減低AOI過篩誤判的現象，更能優化後續篩檢，提增影像辨識精確度。
    ▍如果想學習AI瑕疵檢測並導入企業該怎麼做
    AOI 搭配 AI深度學習技術，已成功部署於產業進行實務運用，讓深度學習更普及於市場上各產業優化的必備技術。
    TibaMe的「AI產品瑕疵檢測-應用CNN物件偵測實作班」，能讓學員瞭解常見產品瑕疵影像任務種類與深度學習如何應用在產品瑕疵影像辨識的整體概念，使學員在應用與研發相關系統時，能充分瞭解須注意的重點。
    授課講師具有台大資工所背景，曾參與多項知名公司AI專案開發經驗，並於科技軟體公司擔任工程師，具備豐富的AI專案實務開發與軟體整合經驗。
    這堂課，你將學會：
    一、業界專業視角定義瑕疵影像分類，確認每個瑕疵影像邊緣
    二、以物件偵測找出瑕疵並標註範圍與各瑕疵類別比對
    三、AI建模學習瑕疵類別與範圍
    四、以實際影像進行檢驗，比對模型辨識準確度(Accuracy)與辨識位置
    五、AI影像辨識建模的基本功
    六、了解各類經典AI模型
    七、實作AI建模分析
    產學接軌，榮獲2022年AIGO金質培訓課程
    🏭 培訓成果亮點企業(一)：正文科技股份有限公司
    「醫療器材讀數智慧辨識 MEOCR」是一個結合了物件偵測以及 OCR 技術的服務，可將量測完的醫療器材照片自動轉換成對應的量測讀數。此服務讓 APP 使用者透過手機拍攝照片完成健康數據的紀錄 ，改善原本使用者判讀不正確、輸入錯誤、輸入流程費時等使用者體驗不佳的問題。
    🏭 培訓成果亮點企業(二)：新呈工業股份有限公司
    「AI檢測連結器卡榫」使用 YOLO 物件偵測的技術，利用產品卡榫特徵/顏色進行區隔並進行模型訓練，將攝像頭抓取到的圖像擷取，送入CNN網路處理預測結果得到檢測的目標，最後進行網絡預測判斷連結器是否安裝卡榫，結合 Kneron dongle 提升運算速率外可節省硬體(主機)成本金額花費。
    🏭 培訓成果亮點企業(三)：東鄉工業有限公司
    「原材表面缺陷檢查系統」適用於鋼捲、銅鋁箔、軟式電路板、PET膜等電子化工原材表面檢查，自動光學檢測領域結合了光學、機械、電機和資訊等多種技術領域，廣泛應用於各種產業或相關的產品。
    想得到的實際應用影像檢測分析技術，都在「AI產品瑕疵檢測-應用CNN物件偵測實作班」這門課，培訓成果看得見，結訓後將課堂所學直接導入企業，創造最大商業價值！
    立即了解課程內容>> https://bit.ly/3UI3fvy
    企業如果想導入AI瑕疵檢測技術該怎麼做？三大產業成功案例分享
    0 0 2640 1
    學習精靈

    07/03 00:00

    youtube.com
    超方便！iPhone 圖片轉文字 新功能測試✏️OCR iPad 必學 文字辨識 相機掃描 翻譯
    13 0
    學習精靈

    06/10 00:00

    youtube.com
    [軟體介紹] 什麼是樂譜OCR程式？
    5 0

    推薦給你

    AI 趨勢報－科技愛好者的產地🤖
    關注
    知識貓星球

    喵星人

    12/12 13:49

    Google發表：Gemini 2.0 全新AI模組介紹、四大亮點一次看
    在ChatGPT傳出全球大當機災情的同一天，Google 發布了全新 AI 模型 Gemini 2.0。
    不僅支援多模態物件，Gemini 2.0採用更精準、強大的代理式AI系統，幫助使用者主動提前思考並完善指令，打造更符合使用者需求的全方位AI人工智慧助理！
    ▍Gemini 2.0 亮點搶先看
    ※ 深度學習有效處理複雜問題：採用「深度研究」學習技術功能，大量運用高級推理和長上下文功能充當研究助理，探索複雜的主題並代表使用者編寫報告。
    ※ 多模態能力生成準確內容： 除了文字生成外，Gemini 2.0 還能直接生成圖片和音訊，並且能有效處理口音問題轉化成更準確的訊息內容。
    ※ 實現代理式 AI 的多元運用： 不只是AI助理，Gemini 2.0升級的代理式AI系統，能更主動的做出決策，為使用者提前思考，並在使用者的監督下執行任務。Gemini 2.0將以此為基石，使用在Project Astra助理工具與其他開發者工具中。
    ※ 活化並整合 Google 產品： Gemini 2.0 將逐步整合到 Google 的搜尋、地圖等產品中，為使用者帶來更智能、更個人化的體驗。
    Gemini 2.0預計2025年1月正式推出，在此之前，使用者們可以透過Google AI Studio網站搶先體驗Gemini 2.0測試版的與眾不同。
    ➤ 立即試用：
    ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！
    Google發表：Gemini 2.0 全新AI模組介紹、四大亮點一次看
    blog.google
    Introducing Gemini 2.0: our new AI model for the agentic era
    0 0 3049 1
    你可能感興趣的教室