Research Project
Small Defect Inspection for Product Quality Control
Abstract
缺陷检查是智能制造中一项重要但具有挑战性的任务。近年，业界采用了不同的计算机视觉方法来进行缺陷的视觉检查。因为缺陷是小而不明显的物体，且由于缺陷数量和收集稳定性的限制，收集缺陷样本可能会很困难。我们的目标是设计一个统一的光学系统来收集高质量的工业图像，并提出统一的无监督学习检测产品上的各种小缺陷进行质量检验的方法。
Project members
Fugee TSUNG
Chair Professor
Yingcong CHEN
Assistant Professor
Project Period
2022/8/1-2023/7/31
Research Area
Industrial and Business Analytics, Data-driven AI & Machine Learning
Keywords
Anomaly Detection, Computer Vision, Quality Control, Unsupervised Learning