裝置管理員相機消失的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

基於深度學習之螺絲表面瑕疵檢測系統設計與實現

為了解決裝置管理員相機消失的問題，作者許峻銘 這樣論述：

2011年德國提出工業4.0的概念以來，智慧製造技術已逐漸引入各個製造領域，資訊數位化、缺陷檢測智慧化和資料庫平台管理是智慧製造的核心技術。面對日益提高的品質管理與生產需求，臺灣的扣件產業也面臨需以智慧製造提升高值化產品能力的需求。扣件產業傳統上大都以人工方式進行產品檢測，人為因素常造成檢測效率不佳的問題。近幾年部分扣件製造商引入自動光學檢測 (AOI, Auto Optical Inspection)技術，使得檢測效率大幅地提升；然而，AOI於扣件產業實務應用上常面臨檢測參數設定不易、不同螺絲需重新設定檢測參數以及AOI機台對環境參數過於敏感等問題，特別是AOI在少量多樣的產線應用在設備費

用上有其限制性，因此本論文提出了一種基於深度學習圖像識別技術的螺絲表面瑕疵檢測系統，在產線上以視覺檢測方式檢測螺絲生產過程中螺絲表面是否損壞，可以根據檢測的結果進行瑕疵螺絲的篩選，檢測結果同時上傳至資料庫進行統計與分析，據以分析瑕疵螺絲的檢測率，並進一步提升生產流程效率。本論文設計之螺絲表面瑕疵檢測系統包括檢測機與檢測資料管理平台，其中檢測機裝置配有3支4K相機並採用輸送帶運送螺絲，使用機械手臂進行螺絲排料，並以觸控螢幕的人機介面進行操控。檢測機具有採樣、訓練與檢測三項功能，首先執行螺絲的螺紋與頭面採樣程序並取得螺絲樣本集，接著將螺絲樣本集採用遷移學習方式分別對ResNetV2 50、ResN

etV2 101、InceptionV3與MoblieNetV2 等四個神經網路進行螺絲表面瑕疵檢測模型訓練，根據訓練結果挑選較佳神經網路模型導入檢測程式，最後進行螺絲表面瑕疵檢測，檢測程序以輸送帶將螺絲送至相機拍攝區取得影像，根據檢測結果控制機械手臂進行正常與瑕疵螺絲分類，並將檢測結果上傳至資料庫，管理員可以藉由檢測資料管理平台觀察螺絲檢測統計數據。本論文完成之系統以200個驗證樣本與合作廠商線上AOI檢測機進行交叉測試比對，提案檢測準確率達94.5％，高於目前合作廠商線上AOI檢測機之準確率75%。