銅箔基板瑕疵分類研究

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Title:	銅箔基板瑕疵分類研究
Authors:	邱奕契 Chiou, Yih-Chih
Contributors:	機械工程學系 Mechanical Engineering
Keywords:	影像分割;瑕疵偵測;瑕疵分類;特徵抽取影像分割;瑕疵偵測;瑕疵分類;特徵抽取
Date:	2008
Issue Date:	2014-06-27 02:56:43 (UTC+8)
Abstract:	針對不同的瑕疵影像，必需使用不同的分割法才能將瑕疵分割出來，唯有正確地將瑕疵分割出來，後續的瑕疵分類才能成功。本研究首先使用影像分割法自動選取機制，分割出想要的瑕疵；其次透過特徵的抽取與挑選，以及散佈圖的繪製與分析，建立分類樹(決策樹)；最後，利用分類樹演算法進行瑕疵的分類。實驗結果顯示，本研究所使用之決策樹分類法，利用從影像中抽取出之6種特徵，可以將出現在銅箔基板上的瑕疵分成13類，分類率為89.39%。針對不同的瑕疵影像，必需使用不同的分割法才能將瑕疵分割出來，唯有正確地將瑕疵分割出來，後續的瑕疵分類才能成功。本研究首先使用影像分割法自動選取機制，分割出想要的瑕疵；其次透過特徵的抽取與挑選，以及散佈圖的繪製與分析，建立分類樹(決策樹)；最後，利用分類樹演算法進行瑕疵的分類。實驗結果顯示，本研究所使用之決策樹分類法，利用從影像中抽取出之6種特徵，可以將出現在銅箔基板上的瑕疵分成13類，分類率為89.39%。
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