變異性大的產品，該怎麼檢測？

與IC廠、晶圓廠等等高科技產業不同的是，傳統產業的產品變異性較大，以傳統產業中的紡織為例，會出現長度超過60碼的布匹，或者機台有時因馬達旋轉、或者布料寬度不一、撐布機的張力等問題導致布匹的x軸方向偏移。此時可以搭配線掃相機(line scan camera)，配合Roll to Roll(R2R)的機構設計，並搭配具有尋邊功能的影像處理軟體進行影像處理及檢測流程的設計。 

用影像前處理檢測瑕疵

當我們的檢測區域都設定好之後，就可以進行缺陷檢測。這個步驟中有三個重點必須留意：
1) 在將近3M寬的布匹與長條light bar可能會導致影像不均勻，可以進行小局部的亮暗校正。
2) 有時候因為布料本身材質差異大，需要做一些動態的檢測參數調整，我們可以透過計算影像平均灰階、標準差等數值的方式實現動態的參數調整。
3) 再透過影像形態學的方式，將影像中瑕疵進行強化，背景/雜訊消除。

經過影像前處理的修正/補償後，可再依照訂下的驗收規範，把超過一定尺寸的瑕疵，比如暗勾紗、汙染、破洞等等問題，利用正光、背光的拍攝特性，搭配Aurora Image Library這樣的影像處理軟體，來進行影像處理、影像強化、將瑕疵檢出。 

深度學習判斷

在這種檢查中，必須適當地判斷滲色、碎裂和異物等多種缺陷。此外，每個缺陷都設定了一個容差，需要用與人相同的感官來判斷每個檢查對像是否在設定的容差範圍內。因此，這一次，我們通過定義更詳細的類而不是 OK / NG 的兩類分類來實現0%未檢測和 1.5% 過度檢測。該設備已經開始在線運行。