【文件属性】：
文件名称：Valeo-AOI:ENS Data向法雷奥子公司发起挑战竞赛
文件大小：857KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-10 00:41:07
JupyterNotebook
法雷奥
ENS Data向法雷奥子公司发起挑战竞赛
这是ENS挑战数据提出的数据挑战
这项挑战的目的是根据在法国法雷奥工厂生产过程中拍摄的照片来确认零件上是否存在缺陷。 在模块组装过程中，进行引线键合过程后会执行自动光学检查（AOI），以检查零件的合格性和质量。 该检查基于相机拍摄的照片和用于测量零件上某些特定参数的基本算法。 AOI机器可以高效地测量零件的尺寸（例如，键合线的宽度），而对于外观缺陷则少得多。 难以正确分析此类缺陷的这种困难导致需要由操作员手动确认的大量零件。 在某些情况下，假缺陷的发生率（零件被机器认为是KO，但操作员则认为是合格）可以达到产量的10％或20％。
这项挑战的目标是定义一个模型，该模型可以提供比AOI更好的结果，以区分外观缺陷的好坏。
为了进行此分析，我使用VGG-16算法实现了深度学习模型。
【文件预览】：
Valeo-AOI-main
----modeleVGG16-2.ipynb(1.15MB)
----README.md(1KB)