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整合式邊緣AI運算平台之封裝基板ID辨識

為了解決ocr文字辨識online的問題，作者蔡政達 這樣論述：

摘要 IASBTRACT II致謝 IV目錄 V表目錄 VIII圖目錄 IX一、 緒論 11.2 研究動機 11.2 研究目標 2二、 文獻探討 32.1 工業人工智慧 32.1 EDGE AI 42.3 人工智慧、機器學習、深度學習 52.3.1 深度學習如何運作 62.4 電腦視覺與深度學習 82.4.1 卷積神經網路CNN的特性 92.5 物件偵測 102.5.1 OBJECT DETECTION模型的架構 102.5.2 YOLOV4 模型的架構 11三、 系統硬體架構及軟體開發環境建置 123.1系統硬體架構 123.1.1 樹莓派

4(RASPBERRY PI 4) 123.1.2 電子顯微鏡 143.1.3 HDMI TO CSI-2 MODULE 153.1.4 安裝電子顯微鏡於樹莓派並進行測試 153.1.4.1 安裝HDMI to CSI-2 Module於樹莓派 153.1.4.2 啟動樹莓派的相機模組 173.1.4.3 使用樹莓派終端機測試取的電子顯微鏡影像 183.2軟體開發環境&系統流程圖 193.2.1 PYTHON 程式語言 193.2.2 OPENCV 193.2.3 安裝RASPBERRY PI OS 至MICRO-SD卡 203.2.3.1下載及安裝專屬工具：Raspbe

rry Pi Imager 203.2.4 在樹莓派安裝OPENCV 233.2.4 在PC端建置PYTHON虛擬環境並安裝相關套件 253.2.5 建立標記工具及使用 253.2.5.1 安裝標記工具 263.2.5.2 使用標記工具 263.2.5.3 VOC格式轉換成Yolo格式 273.2.6 WIN10 SERVER(GPU) & DARKNET YOLOV4環境建置 283.2.6.1 前置準備安裝相關軟體及模組 293.2.6.2在Windows編譯Darknet 443.2.7 專案開發軟體系統流程 563.2.7.1 軟體系統流程圖_物件偵測＋文字辨識(

1類別) 563.2.7.2 軟體系統流程圖_物件偵測＋文字辨識(36類別) 583.2.7.3教練模型與專用模型運作循環 59四、 實驗操作及結果 604.1 整合實驗平台說明 604.2 訓練資料收集 614.3 訓練資料清洗(轉換) 634.4 訓練資料標註 644.4.1 以人工方式標記訓練資料 644.4.2 以自動標註程式標記訓練資料 654.4.3 使用VOC轉換成YOLO格式之程式 664.4.4 DATE AUGMENTATION 664.4.5 訓練圖片及標註資料彙整 674.5 建立訓練組態資料結構 684.5.1組態資料結構說明 684.

5.2 自動化生成組態資料結構程式使用說明 704.6 訓練模型 724.6.1 DARKNET訓練模型語法說明 724.6.2 TINY模型網路架構選用說明 734.6.3訓練模型評估指標說明 754.6.4 訓練模型結果說明 784.7 部署測試(推論) 824.7.1 將模型權重打包封裝成推論用程式 824.7.2 將推論程式部署到邊緣運算平台 844.7.3 推論驗證及辨識結果 85五、 研究結論與建議 985.1 結論 985.2 未來工作 99六、 參考文獻 100

ADDIE教學設計模型結合人工智慧技術於IP導向範本式作業之輔助批改系統設計與研究

為了解決ocr文字辨識online的問題，作者陳建宇 這樣論述：

經實驗分析「IP 導向範本式作業」以每位學生的座號為實驗 IP 的一部分，用以區別實驗結果。同時防止學生拷貝其他同學的作業，而正因為每份作業都是獨一無二，造成批改的工作過於繁鎖，所以為了降低批改的時間，同時提升學習成效，本論文提出了一套系統，採用 ADDIE 教學設計模型的理論，將傳統教學模式與「輔助批改系統」結合並應用神經網路，協助導師在教學的流程上，縮短時間成本以利提升教學品質。一直以來考試成績往往是最能夠證明學生對於課程的理解，但有一個問題，若要總結學生的學習狀況，都是在學期結束之後。為了能夠在學期結束前就預先知曉學生的學習狀況，本論文應用監督式學習法，透過迴歸模型進行學習成效的預測，

以學生的作業成績預測其考試成績，以此來預測學生在下一次的考試狀況，若結果不佳則可即時得知，並且能夠在接下來的施教上加強學生對於課程與考試理解。因此，本實驗在個人電腦上執行的結果顯示，輔助批改系統之執行，平均每份作業批改之耗時可縮短至 20.35 秒，影像辨識在訓練集的部分可以達到 100% 的準確率，預測模型訓練集與測試集的準確率可以分別達到 74.44% 與 64.29%。