※ 本文是否可提供台大同学转作其他非营利用途？（须保留原作者 ID）
（是／否／其他条件）：
是
哪一学年度修课：
107学年度 第二学期
ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录)
陈亮嘉 教授
λ 开课系所与授课对象 (是否为必修或通识课 / 内容是否与某些背景相关)
机械工程学系、机械工程学研究所
δ 课程大概内容
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 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★
对光学检测有兴趣想深入研究的人：★★★★★
虽然没有基础还是对光学检测有兴趣的人：★★★★★
纯粹赚个学分顺便来看光学检测是什么的：★★★★★
是一门不论涉足深浅都能有所收获的课。
η 上课用书(影印讲义或是指定教科书)
陈亮嘉主编 自动化光学检测
博客来买的到，助教也会帮忙订。
教科书为辅助，主要是用ppt讲课，上课前会预先公布在ceiba上。
μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格)
上课会用投影片讲课，介绍量测方法(分为3D、共焦、干涉)以及影像处理的基础。
偶尔讲笑话，然后戳到自己笑点和大家笑成一团。
中间会穿插实验课，在助教的引导下接触相机校正的程式码，
以及实验室里的精密量测仪器。
也有到相关公司参访的机会。
课程看起来会提到很多算法的算式，但没有逼大家背下来的意思，
旨在让修课学生掌握原理的基本，把大家带进光学检测的大门。
那么深入的地方在哪里呢？由于期末采用分组报告的形式，
刚接触这个领域的人可以以上课内容为基础去延伸，
已经很熟悉的专家也能拿自己的研究做报告，接收教授的建议。
并不会因为程度高低或大学部和研究生的知识/身分差别减少课程收获。
σ 评分方式(给分甜吗？是扎实分？)
1. 期中考 (30%)
2. 作业 & 实验结报(30%)
3. 期末分组报告 (40%)
4. 上课参与 (0~10%)
分数偏甜，原因后述。
ρ 考题型式、作业方式
期中考是问答题，6题选5题答，都是上课ppt讲的东西。
如果不幸考砸了会提供补考，事先宣布题目和期中一样，
教授表示把学生考倒没意思，重点是要让学生读懂。
作业有两份，一份是上课延伸的问答题，另一份是读教授给的Journal写学习心得。
实验结报只要回答助教出的问题和写心得，不太麻烦(机械系清流！)
在这样的条件下拿高分不难，也不容易拿到低分(GPA福音)。
ω 其它(是否注重出席率？如果为外系选修，需先有什么基础较好吗？老师个性？
加签习惯？严禁迟到等…)
实验课以外没点名。
上课到教室拿授权码就可加签。
是个大二到硕二都能修的好课！
(没讲大一是因为都被必带课塞满了八成也不能来)
Ψ 总结
教授对自身领域很有热忱，有心的人一定能学到不少。
就算只是想来摸看看这个领域的人也不会被一堆艰涩的东西压倒。
推荐这门好课，祝各位修课顺利。