AOI影像瑕疵檢測 | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
AOI影像瑕疵檢測.專案介紹.本專案目的為藉由AOI影像訓練深度學習模型辨識產品表面瑕疵,使用框架為Pytorch。實作結果顯示,預訓練VGG16模型的測試準確已達到99.0%。
本專案目的為藉由AOI影像訓練深度學習模型辨識產品表面瑕疵,使用框架為Pytorch。實作結果顯示,預訓練VGG16模型的測試準確已達到99.0%。(目前排行榜上最高分為99.9%) 未來有時間會再嘗試更新的模型架構(如ResNet、DenseNet),相信能進一步提升測試準確率。
本次影像資料是由工研院電光所在Aidea(人工智慧共創平台)釋出作為開放性議題,提供參賽者建立瑕疵辨識模型。但基於保密原則,平台並未透漏影像資料源自何種產線和產品。
資料來源:https://aidea-web.tw/topic/a49e3f76-69c9-4a4a-bcfc-c882840b3f27[1]
訓練資料: 2,528張(隨機抽取20%作為驗證資料) 測試資料:10,142張 影像類別:6 個類別(正常類別 + 5種瑕疵類別) 影像尺寸:512x512如下圖所示,除了Normal外,其餘皆屬於瑕疵影像,可觀察到Horizontal Defect外觀與Normal較為接近,可能是相對難以辨識的瑕疵種類。
影像隨機水平翻轉(p=0.5) 影像隨機旋轉正負 15 度 影像大小縮放成 224 x 224 LeNet5 VGG16 Pretrained VGG16
下表為建模結果,可看出以預訓練VGG16輸入AOI影像訓練後的辨識結果最佳,對10,142張測試資料的準確度(Accuracy)已達到99%。測試資料的準確度是將預測結果上傳Aidea平台,由Aidea平台評分而得。
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