epson掃描器的問題，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

以3D深度學習及點雲匹配技術進行機械手臂自動化複雜零件分類

為了解決epson掃描器的問題，作者賴以衛 這樣論述：

以機械手臂進行零件分類是自動化生產線的主要工作之一，利用結構光掃描器搭配AI深度學習及點雲匹配技術，可快速辨識產線上各個零件的類型，並自動計算每個零件的拾取資訊，然而，隨著零件類型、數量及幾何複雜度的提升，深度學習的數據準備作業將耗費大量時間，且以越複雜的零件進行點雲匹配時，其匹配的誤差也會隨之增加。為克服此等問題，本論文以點資料處理技術對零件的點雲進行處理，改善數據準備耗時及點雲匹配誤差的問題，據以開發一套「複雜零件隨機夾取/分類系統」，達到自動化零件分類之目的。本論文透過對零件之掃描點雲進行一系列濾波、分割及資料集擴增處理，由少量掃描點雲自動化產生大量點雲資料集，藉以進行深度學習的訓練，

於自動化作業現場快速判別零件種類；接著以RANSAC搭配ICP法進行零件的3D CAD模型與其掃描點雲的精準匹配，將事先分析CAD模型所產生的夾取資訊轉換為零件實際擺放的夾取資訊，並依零件辨識結果及其座標轉換，以機械手臂完成零件的夾取與分類。本論文除了詳述如何以點資料處理技術建構深度學習辨識模型及達到點雲之精準匹配，也簡述如何以3D CAD模型求取零件夾取資訊，最終以多種不同幾何特性的複雜零件驗證所提方法的可行性及所開發系統的實用性。

以3D點資料之深度學習搭配機械手臂進行自動化零件分類

為了解決epson掃描器的問題，作者丁凱庭 這樣論述：

本研究探討3D深度學習應用於零件辨識的可能性，並結合機械手臂，開發一套「隨機取放零件分類系統」，進行零件拾取與放置，達到自動化零件分類之目的。在零件拾取方面，本研究使用3D結構光掃描器擷取零件群之點雲，透過減採樣在維持幾何特徵的前提下降低點雲密度，以提升運算速度；接著使用叢聚法劃分零件群之點雲，再以重心為依據從中挑選適合吸取之零件，並計算其吸取點。本研究將3D深度學習模型PointNet應用於零件辨識，為了解系統對不同幾何形狀之零件的判別能力，分別針對水管零件（3種）及玩具零件（6種）兩組案例，透過3D結構光掃描器擷取不同光源及隨機位置之零件點雲，建立多樣化之訓練數據。將每種零件各準備240

筆點雲，經過200 Epoch的訓練，水管零件群及玩具零件群的準確率分別為96.296%與96.759%。另一方面，為探討數據數量對準確率以及訓練時間之影響，將每種零件之數據數量下降至120筆進行訓練，其結果顯示雖減少系統訓練之時間，但準確率也隨之下降。機械手臂實際運行結果顯示，不同零件之成功吸取率的平均值介於82%至92%之間。深度學習辨識系統應用於不同零件群，皆具有高於97%的成功辨識率，且辨識單一或多個零件所需時間未具有明顯差異。相較於匹配辨識系統，深度學習辨識系統具有即時判斷的能力。在零件群未堆疊狀態下，系統透過一次性的掃描，即可分析及辨識所有零件；在有堆疊狀態下，需於每次拾取後重新執

行掃描步驟。因此系統在執行有堆疊狀態時，將花費大部分時間在掃描、3D點雲資料處理及辨識過程。