學位論文

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    基於熱點圖標記法則發展元件佈局檢測系統應用於PCB之研究
    (2022) 古佳儫; Koo, Jia-Hao
    Printed Circuit Board(PCB)是電子元件的支撐體，上面存在許多元件，且每個元件都非常重要，因此工廠在生產PCB的過程中，品質管理也是一大考驗。元件佈局檢測是自動光學檢測(Automated Optical Inspection)中重要的檢測項目之一，透過元件佈局檢測能夠快速掌握整個PCB所有目標元件的座標位置，從這些座標中可以統計出目標元件數量以及位置是否正確，對於PCB的品質管理有極大的幫助。本論文以CenterNet神經網路架構為基礎，開發一套元件佈局檢測系統，在 PCB的元件佈局檢測中，提出熱點圖(Heatmap)標記法則，使得各類元件在佈局檢測上都能有不錯的準確度，在多種類元件佈局檢測中，提出獨立特徵擷取層(Frontend)的架構，使模型具備彈性，不需要重新訓練，並且根據熱點圖標記法則，對於相同類型的熱點可以將特徵擷取層共享，來減少模型參數。本論文使用的神經網路架構，簡化了CenterNet原本的模型，並對訓練好的模型進行優化，使其能在邊緣裝置上實現即時檢測，並維持不錯的準確度，使其能夠更方便應用於工廠的檢測。
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    以CenterNet 演算法則及數位彎曲感測器為基礎的即時手勢辨識系統之研究
    (2021) 張弘凱; Chang, Hung-Kai
    本論文將實現以數位彎曲感測器作為手指手勢的即時辨識系統，包含硬體方面的智慧手套之設計與製作；以及軟體方面，使用CenterNet演算法則來將偵測出手勢並且辨識類別。從硬體到軟體，形成一個完整的即時手勢辨識系統。另外本論文也解決了當今以感測器的手勢辨識幾乎都不重視前背景分離，都是以辨識的正確率為主。本論文成功的使用CenterNet來將前背景訊號分離，而不須額外的觸發，解決了在時間序列中前景手勢與背景手勢難以分離的問題，實現即時的手勢辨識系統。