兼具精準度、效率和高通用性的物件檢測方法

案件需求:

目標物件(接點)大量、密集且不規則的排放在區域內，需要正確的標示各個物件位置，以利於後續作業。

傳統AOI問題:

由於物件的排放密集，傳統AOI沒辦法一次將所有物件標示出來，演算法需要以不同閥值重複做相同的計算，更大的問題是由於物件表面有紋路，有機率將物件位置標在兩個物件之間;在此環境下，傳統AOI的精準度98%以內，效率都有不小的瓶頸。

能達到需求的檢測方法:

後來使用Yolov5 AI訓練進行檢測，將物件圖片標記進行訓練，檢測結果能夠正確標示物件位置，且能夠一次標示出所有物件; 但目標物件會有不同的尺寸大小，原來疑慮AI檢測會存在通用性不足的問題，經測試後發現Yolov5可以適應相似形狀，即使用來訓練的物件大小不同，只要形狀相似(例如矩形)，也能以不同大小標示出正確位置，達到兼具精準度100%、效率和高通用性需求。