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以深度學習進行銅箔表面瑕疵分類系統的整合與開發

為了解決4u機櫃的問題，作者陳立耀 這樣論述：

銅箔是製作印刷電路板（Printed circuit board, PCB）的重要的材料，是一種陰質性電解材料，沉澱在電路板基底層上的一層薄薄的金屬箔。作為PCB的導電體，具備非常容易黏合在絕緣層上的特性，經過腐蝕後形成電路圖樣。在電子信息產業被視為電子產品信號與電力傳輸、溝通的神經網路。在許多產業中，自動化光學檢測（Automated Optical Inspection, AOI）的技術已經越來越普及，而在工廠的自動化產線，AOI設備檢測更是不可或缺。許多原本靠人力檢測的工作，已逐步被自動化設備取代，以達到避免人工疲勞而產生的錯誤，以及快速準確檢測的效果。AOI在傳統的處理方法上，需要花

費工程師大量的時間來開發演算法以及定義特徵。傳統的方式對於樣品的特徵很敏感，假如換了另一批樣品或是另一種製程，就必須重新定義新的特徵以及演算法。如果能以深度學習的方法代替傳統方法，將能省去這些大量被浪費的人力與時間。因此，本研究將銅箔作為研究對象，使用了深度學習的方法，利用卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）作為檢測後的分類系統。並且，設計了一套完善的使用者介面（User Interface, UI）來即時監控生產品質與顯示檢測到的瑕疵，使檢測的資訊能夠一目瞭然。最後，將兩邊系統整合，把人機介面的機台與瑕疵檢測的機台透過通訊協定來交流，達到系統整合

之效果。