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國立雲林科技大學 電機工程系 毛偉龍所指導 吳奕廷的 結合影像處理與機械手臂於汽車輪圈瑕疵檢測應用 （2020），提出汽車皮革刮傷關鍵因素是什麼，來自於機械手臂、輪圈瑕疵檢測、YOLO V3、YOLO V4、生成對抗網路。

而第二篇論文國立臺北科技大學 工業工程與管理系 黃乾怡所指導 張黃堯的 應用於機器視覺辨識系統之元件影像擷取品質優化－以DPC基板產品為例 （2018），提出因為有 影像擷取、機器視覺、田口品質工程、DPC、主成份分析的重點而找出了 汽車皮革刮傷的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了汽車皮革刮傷，大家也想知道這些：

結合影像處理與機械手臂於汽車輪圈瑕疵檢測應用

為了解決汽車皮革刮傷的問題，作者吳奕廷 這樣論述：

新冠狀病毒持續燃燒，勞力密集的傳統產業配合著防疫政策分流上班、甚至停班，造成生產線勞力不足，產品拉長交期，嚴重影響公司營運，急需導入自動化系統。本研究開發出一套自動化輪圈瑕疵檢測系統，將工業相機掛載於ABB機械手臂第六軸位置，使用RobotStudio規劃自動檢測路徑，並搭配著光源進行影像擷取，檢測方面使用YOLO V3與近期剛推出的YOLO V4進行開發，在研究過程中，瑕疵樣本取得不易，因此藉由生成對抗網路(GAN)與深度卷積生成對抗網路(DCGAN)進行影像擴增，整個研究最後撰寫一套C#人機介面，將手臂控制、影像擷取與瑕疵檢測等所有功能整合在一起。在模型訓練過後YOLO V3的mAP為5

3.0%，若使用DCGAN，mAP將提升至67.1%；而YOLO V4的mAP為65.5%，若加上DCGAN生成樣本的話，mAP將提可以升至84.0%。從本研究結果得知(1) 在同個訓練樣本與條件設定下，YOLO V4的效果優於YOLO V3，且證實YOLO V4是相當適合運用於金屬瑕疵檢測領域的開發 (2) 使用DCGAN生成圖片，能有效提升檢測結果，這對於需要檢測又不易取得樣本的研究是很大的幫助(3) 工業相機架設於機械手臂第六軸位置，多重的自由度取像能確保每個表面都能擁有完美的影像擷取，此方法適合應用於非平面物品檢測上的開發。

應用於機器視覺辨識系統之元件影像擷取品質優化－以DPC基板產品為例

為了解決汽車皮革刮傷的問題，作者張黃堯 這樣論述：

近年來，機器視覺的發展與應用日漸普及，業者利用機器視覺瑕疵偵測與分類系統，讀取自動光學檢測(automated optical inspection; AOI)產生之瑕疵影像進行複判，取代人工複檢，降低目檢人力成本並解決業者招工困難的窘境。機器視覺乃透過相機獲取影像訊息，經由訊息轉換後供電腦判讀，故採用的影像品質將直接影響瑕疵偵測系統模型進行訓練與判讀時的準確率與效率。本研究針對直接電鍍銅(direct plated copper; DPC)散熱陶瓷基板製程，應用機器視覺瑕疵偵測與分類系統。利用田口方法進行參數設計，考量汙染類別與刮傷類別瑕疵回想率等兩項品質特性，決定最佳之AOI機台影像擷取

相關參數組合，以提升影像品質。研究中，藉由Omega轉換作為信號雜音比，以提升百分比數值的可加性(additivity)。並應用主成份分析整合上述兩項品質特性，提出最佳參數組合為：開啟背景光源、光源亮度80200 lx、掃描速度50 mm/s、鏡頭焦距5.6 mm。俾能提升機器視覺瑕疵偵測與分類系統之判定正確率，期望汙染類別與刮傷類別瑕疵回想率分別達到0.78及0.88。

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