※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途？（須保留原作者 ID） （是／否／其他條件）： 是 哪一學年度修課： 107學年度 第二學期 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄) 陳亮嘉 教授 λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關) 機械工程學系、機械工程學研究所 δ 課程大概內容 Basics of Image Acquisition Image quality assessment & Lens selection Lighting design Digital image processing Image matching algorithms Surface defect detection Macroscopic 3-D vision Optical interferometric microscopy (Basics) White light interferometry (WLI) Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★ 對光學檢測有興趣想深入研究的人：★★★★★ 雖然沒有基礎還是對光學檢測有興趣的人：★★★★★ 純粹賺個學分順便來看光學檢測是什麼的：★★★★★ 是一門不論涉足深淺都能有所收獲的課。 η 上課用書(影印講義或是指定教科書) 陳亮嘉主編 自動化光學檢測 博客來買的到，助教也會幫忙訂。 教科書為輔助，主要是用ppt講課，上課前會預先公布在ceiba上。 μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 上課會用投影片講課，介紹量測方法(分為3D、共焦、干涉)以及影像處理的基礎。 偶爾講笑話，然後戳到自己笑點和大家笑成一團。 中間會穿插實驗課，在助教的引導下接觸相機校正的程式碼， 以及實驗室裡的精密量測儀器。 也有到相關公司參訪的機會。 課程看起來會提到很多演算法的算式，但沒有逼大家背下來的意思， 旨在讓修課學生掌握原理的基本，把大家帶進光學檢測的大門。 那麼深入的地方在哪裡呢？由於期末採用分組報告的形式， 剛接觸這個領域的人可以以上課內容為基礎去延伸， 已經很熟悉的專家也能拿自己的研究做報告，接收教授的建議。 並不會因為程度高低或大學部和研究生的知識/身分差別減少課程收穫。 σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？) 1. 期中考 (30%) 2. 作業 & 實驗結報(30%) 3. 期末分組報告 (40%) 4. 上課參與 (0~10%) 分數偏甜，原因後述。 ρ 考題型式、作業方式 期中考是問答題，6題選5題答，都是上課ppt講的東西。 如果不幸考砸了會提供補考，事先宣布題目和期中一樣， 教授表示把學生考倒沒意思，重點是要讓學生讀懂。 作業有兩份，一份是上課延伸的問答題，另一份是讀教授給的Journal寫學習心得。 實驗結報只要回答助教出的問題和寫心得，不太麻煩(機械系清流！) 在這樣的條件下拿高分不難，也不容易拿到低分(GPA福音)。 ω 其它(是否注重出席率？如果為外系選修，需先有什麼基礎較好嗎？老師個性？ 加簽習慣？嚴禁遲到等…) 實驗課以外沒點名。 上課到教室拿授權碼就可加簽。 是個大二到碩二都能修的好課！ (沒講大一是因為都被必帶課塞滿了八成也不能來) Ψ 總結 教授對自身領域很有熱忱，有心的人一定能學到不少。 就算只是想來摸看看這個領域的人也不會被一堆艱澀的東西壓倒。 推薦這門好課，祝各位修課順利。 --

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