Optimizing Automated Optical Inspection: An Adaptive Fusion and Semi-Supervised Self-Learning Approach for Elevated Accuracy and Efficiency in Scenarios with Scarce Labeled Data.
Autor: | Ni, Yu-Shu1 (AUTHOR) a321andy6314.ee12@nycu.edu.tw, Chen, Wei-Lun1 (AUTHOR) wlc310581001.10@nycu.edu.tw, Liu, Yi2 (AUTHOR) yi.yl.liu@auo.com, Wu, Ming-Hsuan2 (AUTHOR) minghsuan.mh.wu@auo.com, Guo, Jiun-In1 (AUTHOR) jiguo@nycu.edu.tw |
---|---|
Zdroj: | Sensors (14248220). Sep2024, Vol. 24 Issue 17, p5737. 18p. |
Databáze: | Academic Search Ultimate |
Externí odkaz: | |
Nepřihlášeným uživatelům se plný text nezobrazuje | K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit. |