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工業技術研究院電子與光電系統研究所由電子工業研究所、光電工業研究所與影像顯示科技中心改組合併而成,透過技術的研發、服務、移轉與成立衍生公司,協助台灣的半導體、封測、LED/OLED、資訊與通訊、軟性顯示器、軟性電子、3D立體影像、透明互動系統…等電子與光電產業提升技術能力。電子與光電系統研究所積極建構優質的環境,開發系統整合及應用導向的前瞻技術,深耕產業自主能力,帶動產業創新,推動新創育成,強化國際及學術合作,推升整體產業價值,創造我國產業的全球競爭力。
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自動光學檢查(Automated Optical Inspection,簡稱 AOI)[1],為高速高精度光學影像檢測系統,運用機器視覺做為檢測標準技術,可改良傳統上以人力使用光學儀器進行檢測的缺點,應用層面包括從高科技產業之研發、製造品管,以至國防、民生、醫療、環保、電力…等領域。工研院電光所投入軟性電子顯示器之研發多年,在試量產過程中,希望藉由 AOI 技術提升生產品質。本次邀請各界資料科學家共襄盛舉,針對所提供的 AOI 影像資料,來判讀瑕疵的分類,藉以提升透過數據科學來加強 AOI 判讀之效能。
本議題僅開放成功大學鄭順林教授「機器學習」課程專題使用。
Reference
[1] https://zh.wikipedia.org/wiki/自動光學檢查
活動結束於 2021/1/7 午夜 11 時 59 分。
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參與本議題研究者在提供瑕疵預測類別後,系統後台將定期批次處理以計算分數,評估方式採用計算與實際值的相符正確率(Accuracy)。公式如下: $$Accuracy = {\text{Number of correct predictions} \over \text{Number of total predictions}}$$