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評選被動矩陣式OLED顯示器供應商模糊多準則評估之研究

為了解決Mini LED>OLED PTT的問題，作者蔡伶涓 這樣論述：

國際經貿情勢變動影響著全球供應鏈的變化，近期的國際貿易戰及新冠肺炎疫情等因素，而貿易戰進展到科技戰，將出現分鏈、雙元供應鏈與斷鏈三種情境，連帶影響臺灣在全球供應鏈的布局與定位，更影響了企業的佈局與全球供應鏈體系。現今全球供應鏈日益複雜且分散，根據BSI(英國標準協會)調查，企業僅能了解供應商15%的資訊，其餘85%的訊息則幾乎一無所知，35% 的製造商非常擔心供應鏈中斷。在此企業對於供應商資訊掌握不足的情況之下，更容易因為供應商行為，造成自身商譽損害或因自然災害、無預警的倒閉等供應鏈風險造成供貨中斷而面臨營運風險。然而國與國之間的貿易衝突不斷，將有加速讓產業重構的可能性，其中又以中小企業、傳

統企業，從集中的大量生產變成分散式的小量生產，進一步使得成本增加，供應商的評選與企業的關係發展有重要的鏈結。本研究對於評選被動矩陣式OLED顯示器供應商模糊多準則評估進行研究，將應用以模糊德菲法與模糊層級分析法作為研究分析方法，藉此篩選出影響採購被動矩陣式OLED顯示器供應商成為策略夥伴評估之因素，本研究分析以產品創新能力、價格、敏捷反應、交期、客戶服務能力、質量控管、製造靈敏性之研究構面，此研究除了探討過去重要的構面準則，另外加入產品創新性、敏捷反應及製造靈活性加以探討研究，並針對細項重要準則進行研究，研究結果準則可幫助企業提升產業競爭力及策略訂定參考研究價值。

基於不平衡影像數據之Micro-LED晶片瑕疵檢測

為了解決Mini LED>OLED PTT的問題，作者何孟鴻 這樣論述：

致謝 i摘要 iiABSTRACT iii目錄 iv表目錄 vii圖目錄 ix1 第一章 緒論 11.1 研究背景 11.2 研究動機與目的 21.3 文獻回顧 41.4 內容簡介 102 第二章 檢測方法 112.1 影像相關性係數 112.2 SVDD (Support Vector Data Description) 122.2.1 僅含有正類別訓練資料SVDD 132.2.2 帶有負類別訓練資料SVDD模型 162.2.3 使用核函數映射之SVDD模型 182.3 貝葉氏優化 (Bayesian Optimization)

212.3.1 最佳化問題目的 212.3.2 貝氏定理 232.3.3 高斯過程 242.3.4 採集函數應用於高斯過程 263 第三章 研究方法 283.1 研究流程 283.2 樣品外觀分析 293.3 線軌拍攝影像 303.3.1 面板安裝不平整 323.3.2 少量角度安裝誤差 353.4 相機校正 373.5 原始影像晶片分割 403.6 晶片缺失瑕疵偵測 433.7 孔洞瑕疵抽取 463.7.1 影像前處理(高斯差分濾波) 473.7.2 孔洞特徵抽取 493.7.3 孔洞劣化樣態分類器訓練 573.8 破裂特

徵抽取 583.8.1 影像前處理(梯度處理與灰階共生矩陣) 593.8.2 破裂特徵抽取 633.8.3 破裂樣態分類器訓練 773.9 錯位特徵抽取 783.9.1 影像前處理(影像形態學) 803.9.2 錯位特徵抽取 823.9.3 錯位劣化樣態分類器訓練 903.10 晶片瑕疵分類決策樹 913.11 優化目標函數更改 943.12 與SVM訓練結果比較 963.13 不同核函數映射結果比較 974 第四章 業界數據驗證 984.1 業界蒐集影像數據分析 984.2 特徵抽取與分類 1004.3 巨量檢測應用架構 1114

.4 實驗結果與分析 1135 第五章 結論與未來展望 1145.1 結論 1145.2 未來展望 115參考文獻 116附錄 設備介紹 119工業相機 119點光源 120環形光源 121線性滑軌 122雷射位移計 123顯微模組 124物鏡 125