自強課程

課程名稱

應用電腦視覺與AI人工智慧技術於影像品質檢測(自備NB) 熱烈招生中

課程代碼：

14A082

上課時間：

2025/10/23(四)、10/30(四)，9:00~16:00，共12小時

上課時數：

12 小時

上課地點：

台北教育中心(台北市中正區博愛路80號3樓)

課程費用：

10000元 (符合超值優惠價格者需送出報名表後，系統發出報名成功回函確認金額。)

超值優惠：

VIP企業會員價：VIP企業會員可享優惠價格 (按我)
會員優惠價： 會員於開課前七天完成報名繳費者可享會員優惠價 9800 元
會員紅利折抵：本課程歡迎使用紅利折抵，最高可使用 200 點

課程目標：

隨著智慧製造與品質自動化的快速發展，結合電腦視覺與人工智慧（AI）技術的影像品質檢測已成為現代產線不可或缺的關鍵工具。本課程將帶您一步步學會如何利用 OpenCV 進行影像處理、缺陷分析，並進一步結合 CNN、YOLO等AI 模型，打造屬於您自己的智慧瑕疵檢測與即時分類系統。

課程特色：

🔍 學會使用 OpenCV 執行影像前處理與缺陷分析
🛠️ 實作常見瑕疵(刮痕、污點、破裂、色差、形狀變異)偵測技術
🚀 學習CNN、YOLO等深度學習模型以及實務整合技巧
⚙️ 從單機測試到實務部署，了解整體流程如何串接生產線
📅 課程將包含理論講解 + Google Colab實作，讓您能立即應用

修課條件：

工程師、研究人員，還是製造業、光電、電子、食品相關從業者

課程大綱：

一、導論與基礎概念
影像品質檢測的重要性與應用場景
自動化影像品質檢測系統架構
為何推薦使用 OpenCV？
OpenCV主要功能模組介紹
二、基於規則之影像品質分析方法
影像前處理技術
形狀與紋理分析
統計分析
缺陷偵測方法與實作
三、基於人工智慧之影像品質分析方法
基於機器學習之影像品質檢測法：KNN、Random Forest、ANN
基於深度學習之影像品質檢測流程模型：CNN、YOLO 實作
四、部署與優化
自動化檢測流程建置與部署
性能優化與現場部署考量
品質檢測範例展示(DEMO)
五、結語
回顧與延伸資源
持續學習建議

課程師資：

自強基金會專業講師

主辦單位:

財團法人自強工業科學基金會

學員須知：

報名與繳退費方法｜常見問題與解決｜會員紅利積點活動辦法

注意事項

清華大學學生優惠方案：清華大學學生可享課程最低優惠價─VIP企業會員優惠價，完成報名後須來電告知修改費用(使用本優惠價須於報名同時檢附在學中有效的清華大學學生證，且不得開立抬頭「國立清華大學」以外的三聯式公司發票)。

若遇不可預測之突發因素，基金會保有相關課程調整、取消及講師之變動權。

無紙化環境，輕鬆達到減碳救地球，即日起16小時以上課程結業證書或未達16小時課程上課證明皆以電子方式提供。

使用VIP廠商優惠之學員，上課當日報到時須查核該公司識別證(相關證明資料)。

會員紅利折抵限以原價或會員優惠價再折抵，其他方案不適用。