議題提供單位


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。

2019/11/06 【AOI瑕疵分類】報名步驟說明

請直接點選「資料」頁面中的「檔案下載」,簽署 NDA 後即報名成功。

簡介

自動光學檢查(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。

本議題為開放式議題,提供持續性長期解題,並設有里程碑獎勵,Baseline為前階段的最佳成績,PrivateLeaderboard將不定期更新。

Reference
[1] https://zh.wikipedia.org/wiki/自動光學檢查

活動時間

本次里程碑設於 2020/11/04 23:59:59,其 Private Leaderboard於 2020/11/05 00:00:00公布,以此成績做為頒獎依據。

Private Leaderboard在里程碑前不定期更新,本階段(04/30-11/04)為每兩週更新一次。


競賽獎項


里程碑當日23:59:59前上傳之最終成績,在Private Leaderboard超過Baseline(0.998521)的前三名,驗證程式模型後,將頒發以下獎項:


第一名 hicloud 20 萬點優惠點數

第二名 hicloud 15 萬點優惠點數

第三名 hicloud 10 萬點優惠點數


超過baseline的解題者將可獲頒獎狀乙張


本獎項由中華電信提供
備註1:hicloud 優惠點數可折抵服務費用,折抵完後自動開始依牌價7折計費。
備註2:中華電信保有資格審核、優惠內容修改與中止權利。
備註3:超過Baseline者,模型通過驗證後,始得發放獎品及獎狀。

點數試算範例請參考:https://aidea-web.tw/computing


評估標準

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: $$Accuracy = {\text{Number of correct predictions} \over \text{Number of total predictions}}$$

資料說明

本議題所提供之影像資料,包含 6 個類別(正常類別 + 5 種瑕疵類別)。
下載資料 aoi.zip 檔案包含:

  • train_images.zip:訓練所需的影像資料(PNG格式),共計 2,528 張。
  • train.csv:包含 2 個欄位,ID 和 Label。
    • ID:影像的檔名。
    • Label:瑕疵分類類別(0 表示 normal,1 表示 void,2 表示 horizontal defect,3 表示 vertical defect,4 表示 edge defect,5 表示 particle)。
  • test_images.zip:測試所需的影像資料(PNG格式),共計 10,142 張。
  • test.csv:包含 2 個欄位,ID 和 Label。
    • ID:影像的檔名。
    • Label:瑕疵分類類別(其值只能是下列其中之一:0、1、2、3、4、5)。

上傳格式說明


上傳檔案的格式請以 CSV 格式(逗號分隔)儲存於單一檔案,內容須對應 test.csv 的 ID 欄位值序號順序,並提供包含以下欄位資料:

  • ID:影像的檔名。
  • Label:瑕疵分類類別(其值只能是下列其中之一:0、1、2、3、4、5)。
  • *請先報名議題
    *請先報名議題

    規則

    • 上傳次數限制為 5次/天。
    • 活動評估結果以最後上傳的結果為基準,若評估分數一致時,以上傳時間優先為主。
    • 若活動發生舞弊行為,則舞弊之解題者將被取消參加資格,並依排名順位遞補。
    • 本議題不開放組隊,係為議題提供單位之要求。議題活動中經查核,如發現上傳答案卷相同者,一律強制退出本議題活動,並刪除本議題內所有上傳資料。
    • 個人解題成果請務必妥善保管,以免遭他人盜用、抄襲,造成個人權益受損。
    • 獎勵授予方面,本平台視單一帳號為個人所屬,獎勵只限一人領取,平台不再接受獎狀並列多名解題者。
    • 測試資料的答案上傳後,將分為兩部份計算:
      • 活動時間截止前,系統僅參照部份測試資料的真實數值(Ground Truth)來驗證與計算分數,並公佈於 Public Leaderboard;此資料佔全部測試資料的 40%。
      • 活動時間截止後,系統將會參照剩餘測試資料(60%)的真實數值(Ground Truth)來驗證與計算分數,並公佈於 Private Leaderboard,以作為最終成績和最後的排名依據。
    • 禁止使用任何人工標記,超過Baseline者,模型通過驗證後,始得發放獎品及獎狀。

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