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逢甲大學 資訊電機工程碩士在職學位學程 林宸生所指導 鄭永樑的 滑塊工件之自動光學檢測系統研發與應用 （2020），提出r python比較關鍵因素是什麼，來自於滑塊工件、霍夫變換、均方誤差、影像辨識處理。
滑塊工件之自動光學檢測系統研發與應用
為了解決r python比較 的問題，作者鄭永樑 這樣論述：
在滑塊工件組裝過程中，檢視配件是否有缺件，或是組裝完成後之成品檢驗，都需要人工辨識處理分類。本研究藉由影像擷取滑塊的特性差異，以霍夫變換， 分離出滑塊圖像中直線，圓等特徵差異。在兩張圖片比對，以均方誤差（MSE）對比兩張尺寸完全相同的滑塊圖片，對每個像素進行分析。而利用結構相似性指數函數(SSIM)，從可視區域內獲取結構資訊，以圖像結構的檢測差異來對比滑塊圖片。在影像辨識實驗，將影像辨識處理的數據載入程式，透過樹莓派系統與python-opencv運作，將滑塊工件辨識處理後，最後以實驗方式測試進行分類，顯示於螢幕上。本系統可取代人眼檢視，降低人員視覺疲勞與促進產線自動化，並以低成本的視覺辨識
處理系統，改善市售工業用影像辨識系統價格偏高的問題，藉以降低產線生產設備成本,使視覺辨識技術易於推廣至生產線上。