※ 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。