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智能工廠來了!：一場水五金與手工具的創新實驗紀錄

為了解決瑕疵檢測影像處理的問題，作者陳泳翰 這樣論述：

當隱形冠軍遇上精密機械龍頭， 傳統製造業的未來將如何轉型？ 走進地方工廠的機器人，不怕髒、不怕累，打造智能分工新生態， 不僅提升世界競爭力，更要將產業根留台灣。   　　泛指水龍頭、閥門等五金零組件的「水五金」，曾經全球產量有五成來自台灣， 　　扳手、套筒等用來拆解、組裝物品的「手工具」，曾為台灣賺進千億出口產值， 　　在1970經濟起飛的年代，扎根台灣的中小企業，只要肯拚不怕沒機會！ 　　然而面對產業外移、人力短缺的時代困境， 　　當世界趨勢疾呼工業4.0的同時， 　　產業規模小，以外銷先進國家為主的水五金與手工具，將如何智慧轉身？　   　　歷時兩年半的「水五金與手工具產業智動化計畫」

，簡稱「水手計畫」，同時也象徵著水手們乘風破浪的勇敢無懼精神。來自上銀科技的精密機械工程師，攜手四間傳統工廠：隴鈦銅器、勝泰衛材、銳泰精密、伯鑫⼯具，讓機器人實現產線智慧化、自動化的願景，不僅減輕第一線的人力負擔，也改變了黑手工廠形象，吸引更多年輕世代投身其中。   　　本書詳實紀錄持續發生中的轉型歷程，以及相關產業在台灣的發展脈絡。裡頭有夢想，有嘆息，有新舊觀念的衝撞、世代之間的磨合，也有衝突過後的反省與合作，真實呈現出「工業4.0」的目標，執行上會遇到的各種障礙。不只看見機器人的潛力，也看見它的門檻與侷限；慶幸的是，即使有那麼多困難，依舊有許多懷抱理想的有志者，選擇勇敢面對難題，不斷精進機

器人的能力，試著為台灣傳統產業的未來，開闢出一條新路。   　　啟動智慧轉型的齒輪，  　　這次我們從最典型的水五金與手工具出發， 　　見證台灣傳統製造工業的改變時刻！   專業推薦   　　沈榮津  行政院 副院長  　　呂正華  工業局 局長 　　絲國一  台灣智慧自動化與機器人協會 理事長 　　陳炳宇  台大創新設計學院 執行長　 　　詹魁元  台灣大學機械系 教授 　　林立青  作家 　　徐景亭  東海醫院設計工作室 創辦人　 　　超認真少年 人氣Youtuber　   各界推薦   　　傳統產業轉型本就相當不易，除了面對原本不甚熟悉之新興科技外，更重要的是心態上的轉型以及跨產業、跨領

域、跨世代的溝通、協調、合作。《智能工廠來了！》給了一個不錯的案例，望能給大家更多的啟發，共同再造另一個台灣經濟奇蹟。——台大創新設計學院 執行長　陳炳宇   　　一個產品的成功，背後有許多研發與製造的挑戰以及市場面的辛酸，克服這種種困難除了需要該領域的知識之外，更多時候領導者的「信念」、「不怕失敗」、「勇於嘗試」更是確保是否能夠堅持下去的關鍵。本書從水龍頭與扳手等看似微不足道的元件出發，提到這些元件在製作過程仍須克服的層層關卡。台灣的機械產業也就是這樣一步一腳印的從零件的製造代工為起點，一路解決訂單產能的問題，提升到改善品質減少瑕疵，到現在所建立讓產線更彈性的先進製造程序。跨公司的合作，才能

讓真人跟機器人能夠更無衝突的共同存在。本書詳實記錄產業在做轉型面臨到的實際困難，也描述轉型的策略與機會，推薦給在機械領域努力或是對機械領域有興趣的你。——台灣大學機械系 教授　詹魁元 　　 　　這是一本令人驚嘆的書，作者透過具體的企業運作細節，加工技術的進步提升，產線的精進自動化讓我們看見五金產業的前世今生，用文字構築了台灣在地基礎工業的基石，也指引著台灣未來可能的方向該如何繼續面臨挑戰。這本書是真正的台灣精神。——作家　林立青

行動裝置上的AI：使用TensorFlow on iOS Android及樹莓派

為了解決瑕疵檢測影像處理的問題，作者王眾磊,陳海波 這樣論述：

　　◎ 用電腦玩AI不稀奇，在行動裝置上執行才夠力 　　◎ 最新行動端的AI架構，包括NNAPI、CoreML 　　◎ 在Android、 iOS及樹莓派上開發視覺及語音AI應用程式 　　◎ 使用TensorFlow Serving+TPU訓練及最佳化模型 　　◎ TensorFlow Mobile執行影像分類、物體偵測、時尚、聲音識別 　　◎ TensorFlow Lite+GPU的使用，還有ML Kit   　　作為TensorFlow的開發者和使用者，作者完整地講解使用TensorFlow進行端到端開發的實例和開發技巧，同時分享如何使用開源工具進行軟體發展的工程實作和經驗。本書提供全

方位的視角説明為讀者開啟不同的思路，即使作為一本軟體發展和工程開發的書籍閱讀，也會使讀者受益匪淺。   　　全書大綱如下 　　►機器學習和TensorFlow 簡述 　　►建置開發環境 　　►以行動端為基礎的機器學習的開發方式和流程 　　►建置TensorFlow Mobile 　　►用TensorFlow Mobile 建置機器學習應用 　　► TensorFlow Lite 的架構 　　►用TensorFlow Lite 建置機器學習應用 　　►行動端的機器學習開發 　　►TensorFlow 的硬體加速 　　►機器學習應用架構 　　►以行動裝置為基礎的機器學習的未來 　　 　　適合讀者群

：機器學習初學者、對機器學習感興趣者，或大專院校相關科系學生。   本書特色   　　◎ TensorFlow開發者之一的傾力著作，最佳工程實作  　　◎ 全面、深入、實例多，一本掌握Google 深度學習框架 　　◎ TensorFlow行動端開發及端到端應用開發的實戰寶典

結合影像處理於電子指撥開關之自動光學瑕疵檢測應用

為了解決瑕疵檢測影像處理的問題，作者李沅隆 這樣論述：

目錄摘要iABSTRACT ii目錄 iii表目錄 vi圖目錄 vii第一章、緒論 11.1研究動機與目的 11.2文獻回顧 11.3論文架構 3第二章、系統硬體架構 42.1電腦設備規格 52.2 MVTec Halcon 62.3 ADAM-4055 I/O模組 72.4光源設備 8第三章、影像處理理論 113.1色彩空間 113.1.1 RGB色彩空間 113.1.2 HSV色彩空間 123.2圖像分割 143.2.1二值化門檻值法 143.2.2自動全局門檻值法 153.3形態學 163.3.1膨脹(Dilation) 163.3.2侵蝕(Erosion) 173.3.3開運算與閉運

算 193.4 ROI影像感興趣區域(Region of Interest) 213.5樣板比對 213.6最小外接矩形 23第四章、瑕疵演算法 254.1 電子指撥開關影像蒐集 254.1.1影像蒐集流程 254.1.2 溢膠瑕疵 264.1.3針腳歪斜瑕疵 274.1.4字元印刷瑕疵 284.1.5滑片汙損瑕疵 284.1.6 刮傷瑕疵 294.1.7髒汙瑕疵 304.1.8 按鈕斷裂瑕疵 314.1.9底部缺膠瑕疵 314.2 Halcon影像處理結果 324.2.1溢膠瑕疵處理檢測 324.2.2 針腳歪斜處理檢測 344.2.3 字元印刷瑕疵處理檢測 384.2.4正面滑片汙損處理

檢測 404.2.5 刮傷瑕疵處理檢測 424.2.6髒汙瑕疵處理檢測 484.2.7 按鈕斷裂瑕疵處理檢測 524.2.8底部缺膠瑕疵處理檢測 54第五章、實驗設計與結果 565.1 Halcon系統整合結果 575.2人機介面系統整合結果 61第六章、結論與未來展望 646.1結論 646.2未來展望 64參考文獻 65