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一般工件表面瑕疵分類上，較常使用的分類器有貝氏分類器、線性區別函數分類器、最小距離分類器和最鄰近區域分類器，但是這些分類器在使用上有一些的限制，致使分類效果具有明顯的差別。針對這些不一致性的差別本研究提出了邏輯回歸分類樹法，并與傳統分類器作一探討。本研究是直接取印刷電路板（PCB）上金手指瑕疵彩色影像的RGB值作為分類資料之特征值。定義的瑕疵類別有刮傷、沾錫、露鎳、未鍍金四類。經實驗結果發現，邏輯回歸分類樹的分類正確率可達到89.33％，比其它幾種分類器的平均正確率56％到80％為佳，且分類決策線相當彈性，對瑕疵類別的分類正確率也具有相當的穩定性，所以運用在分類上可以改善傳統分類器的一些缺點，而達到較佳的分類效果。
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