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南臺科技大學 電子工程系 李博明所指導 林侑慶的 基於YOLO之螺絲瑕疵檢測系統 (2021),提出freecad評價關鍵因素是什麼,來自於YOLO、物件偵測、深度學習、三軸平台。

而第二篇論文南臺科技大學 電子工程系 李博明所指導 曾冠榤的 基於YOLO之青花菜澆水系統 (2020),提出因為有 YOLO、物件偵測、深度學習的重點而找出了 freecad評價的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了freecad評價,大家也想知道這些:

基於YOLO之螺絲瑕疵檢測系統

為了解決freecad評價的問題,作者林侑慶 這樣論述:

本論文基於YOLO (You Only Look Once)v3 tiny物件偵測的類神經網路演算法設計一個螺絲瑕疵檢測系統,主要功能是以視覺檢測方式檢測螺絲生產過程中螺絲是否缺螺紋,系統實現包括檢測平台與相關軟體撰寫,檢測平台以NVIDIA Jetson Nano嵌入式開發板為主控中心,利用 Arduino輔助PWM輸出訊號藉由CNC shield v3控制XYZ三軸機構的移動、伺服馬達控制夾具以及直流馬達控制輸送帶轉動,同時使用羅技C525取得螺絲即時影像。 視覺檢測是使用Darknet神經網路框架,並搭配OpenCV(Open source Computer Visi

on)函式庫進行即時影像處理完成螺絲瑕疵辨識。系統首先載入訓練好的YOLO模型,檢測平台以輸送帶將螺絲送至相機拍攝區針對螺絲進行影像攝取,系統核心(YOLO v3)可辨識出螺絲是否為無螺紋之瑕疵品,當螺絲為瑕疵時,平台則會移動夾具到螺絲上方進行夾取動作,並移至瑕疵分類區,當螺絲為正常時,輸送機繼續轉動將正常螺絲送至其分類區。本論文完成之系統以1932個驗證樣本進行功能測試,提案檢測瑕疵螺絲準確率達99.73%、正常螺絲為99.24%。

基於YOLO之青花菜澆水系統

為了解決freecad評價的問題,作者曾冠榤 這樣論述:

本論文是基於YOLOv3(You Only Look Once)物件偵測的類神經網路演算法、Darknet神經網路框架及OpenCV函式庫實現的澆水系統。以青花菜為例進行物件偵測,當鏡頭偵測到青花菜時,經由機械裝置實施澆水動作。  在硬體上使用NVIDIA Jetson Nano嵌入式開發板,透過Arduino輸出PWM訊號控制馬達,運用羅技C525視訊鏡頭拍攝影像,當視訊鏡頭偵測到青花菜後,辨別是否進入工作區,並驅動抽水馬達進行澆水動作。