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結合深度學習與機器視覺於巨量電鍍組件之自動掛載系統開發

為了解決顯示卡mobile01的問題，作者葉家瑋 這樣論述：

傳統工業電鍍零件需要依靠人力掛架才能送至電鍍池，此過程需耗費大量人工作業，人力不足加上人員流動率高居不下，因此本研究透過深度學習演算法結合傳統影像處理技術整合機械手臂開發自動化掛載系統，取代傳統人工掛載。此外傳統自動化光學檢測技術是透過機器視覺演算法做目標定位檢測，由於傳統機器視覺須從每張圖像中提取重要特徵，隨著類別數量的增加，特徵提取就會變得相當困難，且每個特徵定義需要大量參數，因此本研究結合深度學習與機器視覺技術，針對巨量電鍍組件(束環工件)之自動掛載系統提出解決方案。自動化掛載系統首先經由圓盤振動整料機分離出單一束環工件，結合單向往復推動機構與紅外線偵測將束環工件定位至背光板上，經由I

DS公司的uEye XS2自動對焦相機提取影像，透過深度學習之目標檢測(you only look once, YOLO)演算法辨識束環零件之位置感興趣區域(region of interest, ROI)，並結合機器視覺技術針對束環工件之位置、特徵及方向快速定位，再透過TCP通訊協議，傳送夾持點位之命令至機械手臂，經由機械手臂上之電磁閥驅動線圈吸取工件，最後透過優化路徑將其掛載至吊架上。基於Tensorflow框架結合Keras 深度學習網路庫接口，本研究採用YOLO深度學進行目標物檢測之演算法，透過468張標的影像進行模型訓練、並以53張影像進行測試，獲得平均精確度(average pre

cision, AP)為97.00%，本系統採用C#程式自行研發控制介面，透過介面可以了解系統運作情況，控制電腦採用Intel i7-9700 CPU、GPU:NVIDIA GeForce RTX2060獨立顯示卡，最終測試成果顯示自動掛載系統經優化後每分鐘可完成13.2具之束環工件掛裝。