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基於YOLO之螺絲瑕疵檢測系統

為了解決輸送帶 工作 PTT的問題，作者林侑慶 這樣論述：

本論文基於YOLO (You Only Look Once)v3 tiny物件偵測的類神經網路演算法設計一個螺絲瑕疵檢測系統，主要功能是以視覺檢測方式檢測螺絲生產過程中螺絲是否缺螺紋，系統實現包括檢測平台與相關軟體撰寫，檢測平台以NVIDIA Jetson Nano嵌入式開發板為主控中心，利用 Arduino輔助PWM輸出訊號藉由CNC shield v3控制XYZ三軸機構的移動、伺服馬達控制夾具以及直流馬達控制輸送帶轉動，同時使用羅技C525取得螺絲即時影像。 視覺檢測是使用Darknet神經網路框架，並搭配OpenCV(Open source Computer Visi

on)函式庫進行即時影像處理完成螺絲瑕疵辨識。系統首先載入訓練好的YOLO模型，檢測平台以輸送帶將螺絲送至相機拍攝區針對螺絲進行影像攝取，系統核心(YOLO v3)可辨識出螺絲是否為無螺紋之瑕疵品，當螺絲為瑕疵時，平台則會移動夾具到螺絲上方進行夾取動作，並移至瑕疵分類區，當螺絲為正常時，輸送機繼續轉動將正常螺絲送至其分類區。本論文完成之系統以1932個驗證樣本進行功能測試，提案檢測瑕疵螺絲準確率達99.73％、正常螺絲為99.24%。