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瑕疵檢測python的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦張若愚寫的 Python科學計算（第2版） 可以從中找到所需的評價。
另外網站深度學習aoi - vrisiblaznu.cz也說明：... Python"をお読みいただけます。 以step by step的方式學習人工智慧Missing ... · 工研院「深度學習瑕疵檢測技術」糾瑕疵影像快狠準. 深度学习(1): 深度 ...
國立勤益科技大學 電子工程系 顏孟華所指導 蔡棠介的 生成對抗網路應用於AOI樣本數擴增 （2021），提出瑕疵檢測python關鍵因素是什麼，來自於瑕疵、生成對抗網路、AOI檢測良率。
而第二篇論文國立中正大學 企業管理學系碩士在職專班 黃正魁所指導 黃育成的 深度學習外觀瑕疵檢測案例研究 （2021），提出因為有 人工智慧、深度學習、大數據、瑕疵檢測、工業4.0的重點而找出了 瑕疵檢測python的解答。
最後網站以機器學習平台進行圖像辨識之研究則補充：1. 本研究共進行了雜草辨識、蕈類辨識、植物幼苗辨識、建物表面裂. 縫檢測、鑄造產品瑕疵檢測、肺炎檢測、視網膜病變檢測、自閉症 ... 你用Python 實作。 33. 農業科技決策 ...
Python科學計算（第2版）
為了解決瑕疵檢測python 的問題，作者張若愚 這樣論述：
張若愚，畢業於華中理工大學(現華中科技大學)通信工程專業，2004年獲日本姬路工業大學(現兵庫縣立大學)碩士學位。畢業後於日本神戶制鋼綜合研究所從事研究開發工作至今，研究方向為：嵌入式DSP信號處理系統開發，嵌入式MCU控制系統開發，工業控制軟件開發，信號處理、數據處理以及生產系統的計算機模擬。在工作中他積極采用Python作為主要編程語言，在數據處理、信號分析、工業控制、算法模擬等領域取得了較好的研究成果。已完成的研究課題有：嵌入式聲音分離系統、車載音響設備、超聲波探傷系統、壓縮機系統的數字模擬等。本書詳細介紹Python科學計算中最常用的擴展庫NumPy、SciPy、m
atplotlib、Pandas、SymPy、TTK、Mayavi、OpenCV、Cython，涉及數值計算、界面制作、三維可視化、圖像處理、提高運算效率等多方面的內容。所附光盤中包含所有章節的Notebook以及便攜式運行環境WinPython，以方便讀者運行書中所有實例。張若愚，畢業於華中理工大學（現華中科技大學）通信工程專業，2004年獲日本姬路工業大學（現兵庫縣立大學）碩士學位。畢業後於日本神戶制鋼綜合研究所從事研究開發工作至今，研究方向為：嵌入式DSP信號處理系統開發，嵌入式MCU控制系統開發，工業控制軟件開發，信號處理、數據處理以及生產系統的計算機模擬。在工作中他積極采用Pytho
n作為主要編程語言，在數據處理、信號分析、工業控制、算法模擬等領域取得了較好的研究成果。已完成的研究課題有：嵌入式聲音分離系統、車載音響設備、超聲波探傷系統、壓縮機系統的數字模擬等。
生成對抗網路應用於AOI樣本數擴增
為了解決瑕疵檢測python 的問題，作者蔡棠介 這樣論述：
AOI(Automated Optical Inspection)自動光學檢測於台灣製造業中，為應用廣泛之一，因社會勞動力老年化及人口的趨減，加上人會因為疲勞而降低專注力，故製造業逐漸導入AOI光學檢測設備來取代傳統目檢人力，在應用於工廠內之產品瑕疵檢測時，常發生正確率不高／漏檢之問題，主要原因是以訓練樣品數不足為主，因瑕疵品在產品生產初期所發生之數量及類別不多，若出現不同的瑕疵內容，機器未先學習過，就會造成AOI漏檢。因此本研究主要利用GAN(Generative Adversarial Nets)中文譯為生成對抗網路來生成樣本，來彌補AOI開發初期樣本數不足的問題， 利用兩種生成對抗網路
模型Cycle GAN與Bicycle GAN在兩種不同情境的情況下，生成樣本來擴增AOI樣本資料庫，研究的架構中應用YoloV4(You Only Look Once V4)來當替代AOI系統，在資料集分配上，模擬剛開發初期只有少量的樣本時需讓AOI有基本的檢測能力，故只抽取少量的訓練資料來生成，其餘的當作測試集來驗證生成的樣本是否有效。有別於其他研究應用，本文利用VAE(Variational autoencoders)及GAN結合的生成對抗網路，控制特徵潛在空間向量來生成多樣性的AOI樣本，實驗結果說明利用生成對抗網路生成瑕疵樣本，相較於擴增前兩者準確率差異準確率可達12%，在實驗過程中
生成出多樣性的AOI樣本已與原先輸入的圖像截然不同，故也可應用於生成不同的瑕疵樣本來測試AOI系統的檢驗可靠度。
深度學習外觀瑕疵檢測案例研究
為了解決瑕疵檢測python 的問題，作者黃育成 這樣論述：
近年來在工業4.0的時代驅動下，工業製造不斷與自動化設備、物聯網、大數據、5G 及雲端應用等技術結合，智慧轉型成為工業發展的重要趨勢，並逐漸發展出智慧製造(Smart Manufacturing)的重要相關應用。目前製造業與各行各業都面臨缺工問題，並且新一代年輕人觀念改變，工作選擇也有不同想法，如何解決人力短缺造成的影響、提升製造效率、降低生產成本以及提高產品品質等問題，實為值得研究之議題。本研究以深度學習外觀瑕疵檢測案例研究為例，透過自行開發Python軟體與應用深度學習框架，由訓練模型建構產生、並選擇最佳模型與門檻值進行驗證，獲得最佳精確率達到(94.79%)，對於射出成型塑膠件外觀瑕疵
檢測精度、持續研究改善下可望達到更佳精確率，也才能利用深度學習應用、解決工廠人力問題與提升檢測效能，並且嚴格把關不良品外流至等客戶之風險。