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整合水平關節機器人與深度學習於化學纖維紡嘴智慧自動檢測系統開發

為了解決poe攝影機的問題，作者陳冠霖 這樣論述：

紡織業中的纖維分為許多種類，依製造的方式分為天然纖維及化學纖維，其中化學纖維的製作過程是將纖維素經過化學藥品處理成液體後，再透過紡口板上的紡嘴壓抽成絲，而紡口板是製作化學纖維最重要的元件之一，因此，在長時間製造化學纖維時，可能會導致紡嘴阻塞而影響生產的化學纖維品質，所以需要對紡口板進行檢測，而傳統的檢測都是藉由人工的方式，可能會導致穩定性不佳以及人工成本過高，因此，開發一套智慧自動檢測系統以取代人工並提高檢測的穩定性。本系統使用水平關節機器人搭配深度學習以及自動光學檢測來檢測化學纖維紡口板上之紡嘴的阻塞情況，不僅可以取代人工上下料且降低人工成本，並利用深度學習提高檢測系統的準確性及穩定性，使

整體系統達到全自動化的檢測系統。本系統的架構以雙Basler ace工業相機利用GigE方式連接、雙工業遠心鏡頭以及水平關節機器人組成，透過工業相機將當前影像進行處理並藉由深度學習模型檢測阻塞情況。本論文為檢測紡口板上之紡嘴，其紡口板分為兩種，環形排列和直行排列。環形排列的紡口板上有72孔紡嘴半徑為90 μm，直行排列則是有96孔紡嘴半徑為85 μm，當取得影像時會先將影像分割成數個250 x 250像素的小圖片，並將分割後的影像進行深度學習的標註和深度學習的訓練，透過大量的圖片數據讓訓練時進行多次的疊代，其主要是提升檢測的精確度，訓練完成後可在0.8秒內檢測單孔紡嘴的阻塞情況。本論文使用的深

度學習是採用全卷積神經網路進行訓練，且採用語義分割的方式將影像中阻塞的像素點進行阻塞分類，最後分別計算出每一紡嘴阻塞的總面積。