Ben Hsu[分析實務] 焊接瑕疵偵測Inference速度優化本文為一個關於瑕疵偵測的諮詢案例,希望偵測焊接過程中產生的瑕疵,諮詢者使用Fully Convolutional Networks (FCN) 模型,在RTX 3080的FPS只有3的情況下,該如何提升inference的速度?本文從資料特性、訓練手法、模型調整幾個方向說明。Sep 17, 2023Sep 17, 2023
Ben Hsu[圖像處理] 濾波器對圖像雜訊處理比較 (下)本文說明幾種濾波器在不同雜訊種類、雜訊比例下的處理效果,總結雜訊處理對應合適的濾波器,並在最後說明為什麼需要自適應濾波器。本文分為系列文下篇,上篇示範濾波器在無雜訊與均勻雜訊的效果,本篇則說明濾波器在高斯 (Gaussian Noise)與脈衝雜訊 (Impulse…Sep 16, 2023Sep 16, 2023
Ben Hsu[圖像處理] 濾波器對圖像雜訊處理比較 (上)本文說明幾種濾波器在不同雜訊種類、雜訊比例下的處理效果,總結雜訊處理對應合適的濾波器,並在最後說明為什麼需要自適應濾波器 (Adaptive filter)。本文分為上下兩篇,上篇表列平均、排序濾波器的特性與雜訊處理的情境,並示範濾波器在無雜訊與均勻雜訊 (Uniform…Sep 16, 2023Sep 16, 2023
Ben Hsu[分析實務] 光學元件裂痕瑕疵量測 — 以radon轉換去除圖像雜點亞表面損傷 (subsurface damage) 是玻璃在經過磨銷後,於切割路徑上產生的細微裂痕,這種損傷會影響後續產品的品質,因此需要對其進行監控。本文概述亞表面損傷產生的影響,並說明如何利用圖像處理與圖像量測的技巧,進行瑕疵量測,降低人員投入的成本。Sep 16, 2023Sep 16, 2023
Ben Hsu[圖像處理] 二值化閥值自動化篩選 - Otsu, 多重門檻值, 直方圖影像分割是圖像處理的基本技巧,本文將說明二值化閥值方法的基本原理,以及幾種進階的閥值定義方法,包括Otsu’s method、多重閥值、自適應閥值等數種算法,讓讀者在設計圖像分割算法的流程時,可以提升流程對新進圖片的適應程度。Apr 19, 2023Apr 19, 2023
Ben Hsu[Paper review] Incremental Meta-Learning via Indirect Discriminant Alignment, ECCV 2020會記錄這篇其實是因為這篇論文讀了幾次真的覺得,我果然是沒看懂 XD。紀錄一些看不懂的細節,讓之後有時間時再回顧。Jan 31, 2021Jan 31, 2021