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樂高小創客4： STEAM大挑戰，極速賽車GO!

為了解決加齒輪油工具的問題，作者KLUTZ編輯團隊 這樣論述：

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加齒輪油工具進入發燒排行的影片

電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗

為了解決加齒輪油工具的問題，作者鄭丞凱 這樣論述：

目錄摘要 IAbstract II目錄 IV圖目錄 VII表目錄 XII第一章 緒論 I1.1 棘輪扳手與零件介紹 21.2 棘輪扳手組裝流程 51.3 棘輪扳手組裝異常類型與瑕疵種類 71.4 棘輪扳手組裝之現行檢驗方式 181.5 研究動機與目的 191.6 論文架構 21第二章 文獻探討 222.1 自動化視覺檢測 222.2 組裝異常檢測 232.3 物件特徵比對 252.4 類神經網路模型 262.4.1 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN) 262.4.2 YOLOV4 (You O

nly Look Once)網路模型 272.4.3 基於區域的卷積神經網路(Region With CNN, R-CNN) 282.4.4 快速的基於區域的卷積神經網路(Fast R-CNN) 292.4.5 更快速的基於區域的卷積神經網路(Faster R-CNN) 302.4.6 基於遮罩的區域卷積神經網路(Mask R-CNN) 32第三章 研究方法相關原理 363.1 工件影像濾波 363.2 常見之物件偵測分類器 373.2.1 CNN網路模型 383.2.2 YOLO系列模型 393.2.3 R-CNN系列模型 40第四章 研究流程與技術應用 514.

1 工件影像拍攝 534.2 影像之ROI區域擷取 544.3 ROI影像之濾波處理 554.4 工件組裝異常之瑕疵種類特徵擷取 574.5 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類 604.5.1 物件候選區域選擇 614.5.2 CNN網路模式之特徵提取 624.5.3支援向量機的瑕疵分類 634.5.4 可疑瑕疵區域的邊界框回歸 644.5.5 瑕疵種類分類結果輸出 664.6 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類績效混淆矩陣 67第五章 實驗結果與分析 695.1 樣本影像說明 695.2 組裝異常之瑕疵檢測系統之發展 705.3 組裝異常類型之瑕疵種類分類績效指標

715.4 組裝異常之瑕疵檢測系統之R-CNN網路模型之參數設定 725.4.1 網路模型之學習率參數設定 745.4.2 網路模型之訓練批量參數設定 765.4.3 網路模型之優化器類型選擇 785.4.4 網路模型之訓練次數參數設定 805.4.5 網路模型避免過度擬合之判斷設定 825.5 組裝異常檢測之分類績效評估與比較 845.5.1 R-CNN系列模型比較 845.5.2 R-CNN系列模式與YOLOV4之檢測績效比較 895.6 敏感度分析 955.6.1 ROI區域大小對檢測效益之影響 965.6.2 影像亮度的變化對檢測績效之影響 975.6.3

工件擺放方式對檢測績效之影響 995.6.4 工件表面油漬量對檢驗績效之影響 1035.6.5 工件輸送帶速度對檢測績效之影響 1085.6.6 棘輪扳手單一分類器檢驗模型選擇 1135.6.7 同態濾波對檢測效益之影響 115第六章 結論與後續研究方向 1186.1 結論 1186.2 未來研究方向 119參考文獻 122表目錄表1 市售主要棘輪扳手之英制與公制規格 3表 2 1/2”36T棘輪扳手各組裝站之零件表 4表3 棘輪扳手組裝之各工作站的工作內容說明表 5表4 棘輪扳手組裝時可能產生的組裝異常類型說明彙整表 8表5 棘輪扳手組裝過程

可能的組裝異常類型與瑕疵種類彙整表 9表6 缺件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 14表7 錯置組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 15表8 異物組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 16表9 餘件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 17表10 取像限制說明表 21表11 本研究與物件偵測相關文獻比較表 35表12 本研究使用之網路模型比較表 48表13 本研究目前使用之遮罩與影像面積之比較表(單位:pixel) 55表14 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差比較表 57表15 以影像張數為基礎之棘輪扳手分類混淆矩陣示意表 68表16 棘輪扳手檢驗結果之混淆矩陣示意表

68表17 本研究組裝第一站之檢測樣本影像數量 73表18 本研究組裝第二站之檢測樣本影像數量 74表19 本研究組裝第三站之檢測樣本影像數量 74表20 採用不同學習率之檢測效益結果比較 75表21 採用不同訓練批量之檢測效益結果比較 77表22 本研究探討之三種優化演算法優缺點比較 79表23 採用不同網路模型優化器之檢測效益結果比較 79表24 採用不同網路模型訓練次數之檢測效益結果比較 81表25 R-CNN網路模型之預設值與較佳參數設定之比較表 84表26 第一站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 86表27 第二站大樣本異常類型之瑕

疵種類檢驗模型效益彙整表 87表28 第三站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 88表29 本研究組裝工作站之較佳網路模型效益彙整表 89表30 第一站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 90表31 第二站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 91表32 第三站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 92表33 第一站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表34 第二站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表35 第三站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表36 採用不同遮罩大小之檢測效益結果比較 96表37 採用拍攝光

線強度之檢測效益結果比較 98表38 工件偏移角度之影像數量彙整表 101表39 棘輪扳手不同擺放角度之檢測效益比較表 101表40 ROI區域與油漬量之影像面積比較表(單位:pixel) 104表41 塗抹不同程度潤滑油之檢測效益比較表 106表42 靜態與動態拍攝之差異比較表 109表43 不同輸送帶速度之影像檢測效率 111表44 棘輪扳手動態視覺檢測系統之檢測效益比較表 112表45 棘輪扳手各站模型之正確分類率比較表 114表46 灰階影像與濾波後影像之影像像素比較表 116表47 第一站各模型有無經同態濾波處理之檢測效益彙整表 117圖目錄

圖1 市售棘輪扳手常見之產品銷售方式 I圖2 棘輪扳手的使用說明 2圖3 完成組裝之1/2” 36T棘輪扳手 3圖4 1/2”扭力頭寬度規格標示 3圖5 1/2”36T棘輪扳手之內部結構 3圖6 36T扭力頭實體圖(圓圈標示處為該零件之齒輪) 4圖7 葫蘆柄各組裝站之零件彙整 6圖8 棘輪扳手之組裝異常類型與瑕疵種類關係彙整圖 10圖9 第一站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 11圖10 第二站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 12圖11 第三站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 13圖12 棘輪扳手檢驗實體圖 19圖13 同態濾波器的運算

流程 37圖14 CNN網路架構示意圖 38圖15 卷積方法示意圖 39圖16 池化運算示意圖 39圖17 YOLOV4網路架構示意圖 40圖18 R-CNN網路架構示意圖 41圖19 Fast R-CNN網路架構示意圖 43圖20 ROI pooling運算示意圖 44圖21 Faster R-CNN網路架構示意圖 45圖22 RPN運算示意圖 46圖23 Mask R-CNN網路架構示意 47圖24 研究方法流程圖 52圖25 本研究現階段使用之數量與零件 53圖26 本研究之硬體設備架設示意圖 53圖27 本研究前處理之影像平均值與

標準差 54圖28 本研究使用之五種遮罩大小 55圖29 使用同態濾波濾除拍攝時造成反光之像素變化 56圖30 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差曲線圖 57圖31 光源控制器數值下灰階影像與濾波後影像標準差比較表 57圖32 使用Matlab軟體內建之Image Labeler工具箱進行人工標...58圖33 完成標註之邊界框資訊 58圖34 棘輪扳手組裝製程中第一組裝站使用R-CNN網路模式之圖像標註流程圖 59圖35 第一站缺件檢驗之R-CNN網路架構的訓練程序 60圖36 R-CNN模型檢驗流程圖 61圖37 候選區域選擇示意圖 62圖38

特徵提取流程圖 63圖39 邊界框回歸原理示意圖 65圖40 邊界框回歸運算可能發生之失效結果 66圖41 瑕疵種類分類結果示意圖 67圖42 運用R-CNN網路模型之棘輪扳手檢驗辨識系統測試程序 67圖43 本研究之實驗架構圖 69圖44 本研究影像拍攝之設備圖 70圖45 本研究所開發之使用者介面 71圖46 不同學習率之檢出績效評估ROC曲線圖 75圖47 不同學習率之正確分類率折線圖 76圖48 不同訓練批量之檢出績效評估ROC曲線圖 77圖49 不同訓練批量之正確分類率折線圖 77圖50 不同網路模型優化器之檢出績效評估ROC曲線圖

80圖51 不同網路模型優化器之正確分類率折線圖 80圖52 不同訓練次數之檢出績效評估ROC曲線圖 82圖53 不同訓練次數之正確分類率折線圖 82圖54 本研究使用R-CNN網路模型之訓練資料損失曲線圖 83圖55 過擬合現象示意圖 83圖56 第一站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 86圖57 第一站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 86圖58 第二站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 87圖59 第二站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 87圖60 第三站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 88圖61 第三站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖

88圖62 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 90圖63 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 90圖64 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 91圖65 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 91圖66 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 92圖67 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 92圖68 R-CNN系列模型與YOLOV4之總訓練時間曲線圖 94圖69 R-CNN系列模型與YOLOV4之總測試時間曲線圖 94圖70

R-CNN系列模型與YOLOV4之單位影像測試時間曲線圖 94圖71 各站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之正確分辨率直方圖 95圖72 使用不同遮罩大小之棘輪扳手檢出績效評估ROC曲線 97圖73 使用不同遮罩大小之棘輪扳手正確分類率折線圖 97圖74 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之檢出率與誤判率ROC曲線 98圖75 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之正確分類率折線圖 98圖76 工件擺放方向示意圖 99圖77 原始影像之各角度擺放情況 100圖78 原始影像加入遮罩後各角度擺放情況 100圖79 棘輪扳手正向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖80

棘輪扳手負向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖81 棘輪扳手擺設角度之正確分類率折線圖 103圖82 第一站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖83 第二站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖84 第一站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖85 第二站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖86 第一站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 106圖87 第一站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 107圖88 第二站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 107圖89 第二站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 1

07圖90 棘輪扳手動態視覺檢測系統運作示意圖 108圖91 棘輪扳手動態視覺檢測系統硬體架設實體圖 110圖92 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之原始影像 110圖93 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之前處理影像 111圖94 棘輪扳手動態視覺檢測系統之ROC曲線圖 112圖95 棘輪扳手動態視覺檢測系統之正確分類率曲線圖 113圖96 棘輪扳手各站模型之正確分類率直方圖 114圖97 棘輪扳手各站模型之檢測時間直方圖 115圖98 有無經同態濾波處理對各模型之正確分類率直方圖 117圖99 有無經同態濾波處理對各模型之績效指標折線圖 11

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我是你的腳踏車

為了解決加齒輪油工具的問題，作者石井聖岳 這樣論述：

★獻給喜歡騎腳踏車追風的你！ ★充滿想像力的探險故事，就讓腳踏車的零件們「說」給你聽！ ★結合國小自然課程，認識腳踏車構造與運作原理。 ★愛物惜物，修理小達人上身，補胎方法教學。 ★實用附錄！腳踏車零件圖解名稱介紹，讀繪本學知識。 　　「小朋友好！我是你的新腳踏車！」 　　這是鏈條，那是輪胎， 　　這是齒輪，那是踏板。 　　大家一起同心協力出發吧！ 　　腳踩上踏板， 　　用力踩……踩……踩！ 　　哇——感覺到力量了， 　　踏板開始動啦！ 　　齒輪、鏈條也開始轉啦！ 　　腳踏車的每個零件都好有精神，也都好興奮！ 　　加油！一起加速往前進！ 　　但是，路上居然遇到好多狀況， 　

　零件們七嘴八舌的討論著…… 　　「快停！前面是小鴨們正在穿越馬路！」 　　「進入黑漆漆的隧道前，要做什麼呢？」 　　「喔不！輪胎居然爆胎了！該怎麼辦……」 　　在本書中，作者石井聖岳發揮了想像力，以獨特的視角採第一人稱方式，讓腳踏車的所有零件都開口說話了，而且在他的神奇畫筆下，各個零件有了生動的表情，格外有趣！從零件們的幽默對話中，車上的小主人能夠感受到每個腳踏車零件必須各司其職又合作無間，才能造就一趟美好的騎乘體驗，並深刻理解雙腳踩著踏板，帶動鏈條運轉齒輪，進而轉動輪胎緩緩上路的機械運作原理。 　　然而，路途中還會遇到許多狀況，如前方有阻礙、陡坡、隧道，甚至爆胎⋯⋯ 　　哇！前方有小鴨

要過馬路，快減速！煞車出動！ 　　咦？車燈！車燈居然睡著了，快醒來！ 　　什麼？輪胎突然不給力！喂……輪胎，你振作點啊！ 　　這絕對是一段笑料不斷的騎乘探險！但重要的是，懂得正確應變，才能確保騎乘安全。那麼，腳踏車突然故障如何應急修理呢？搭配書中的教學與扉頁的零件名稱圖解，一看就懂，亦同步認識這麼多零件組裝起來，才會成為一輛完整的腳踏車喔！ 　　這是一個專為初接觸腳踏車的小讀者打造的趣味故事，由主角是腳踏車零件的「脫線演出」，卻蘊含著零件知識、運作原理、維修常識與道路安全！ 好評推薦 　　李明翰／社團法人台灣小騎士協會理事長 　　俞廷瑋／魚老師‧兒童職能治療師 　　陳姿羽／兒童職能治療師

　　陳敬倫／兒科醫師‧臭寶爸 　　陳櫻慧／童書作家暨思多力親子成長團隊召集人 　　黃惠綺／惠本屋文化創辦人‧童書譯者 　　許伯琴／「我們家的睡前故事」主持人 　　鄰家野原／親子閱讀推廣者   　　謝正寬／功學社單車學校校長 　　GK爸爸／原創故事繪本‧百大Podcast 　　（依首字筆畫排序） 名人推薦 　　交通安全的教育，越早越好，卻又擔心孩子年紀太小，不但聽不懂也沒興趣。但是只要透過《我是你的腳踏車》，以繪本的形式，交通安全也能變成緊張又刺激的有趣題材！從腳踏車的結構零件，引出路上安全及國際觀，例如靠右、靠左行駛、前後輪的煞車不同與爆胎急救DIY等，都能成為親子共同探討的話題呢！我期待

著本書能獲得交通安全的教育貢獻獎！──謝正寬（功學社單車學校校長） 　　當生硬的零件配上活潑有趣的繪本創作，更可以加深腳踏車認知的印象。臺灣一直是生產腳踏車零件的大國，透過本書，更能深根在兒童的心中。──李明翰（社團法人台灣小騎士協會理事長） 　　騎腳踏車需要零件朋友們同心協力，原來能這麼有趣！與孩子閱讀，盡情享受迎風騎行的快樂。──陳姿羽（兒童職能治療師） 　　本書藉著可愛、溫暖的畫風，帶領小朋友和擬人化的腳踏車零件們一起合作去探險；親子共讀，喚起陪伴孩子學騎腳踏車的暖心回憶──陳敬倫（兒科醫師．臭寶爸） 　　這本書以腳踏車「本車」為第一人稱，訴說載著小主人上坡、爆胎、補胎的經過，也

非常詳細介紹腳踏車拆解後各個構造的名稱。每一位酷愛追風的小孩，都可以透過本書，認識自己的腳踏車，學會遇到爆胎也知道怎麼緊急應變。當小學中年級的孩子，學到自然科學的齒輪單元時，也能透過這本可愛又寫實的圖畫，將腳踏車各個構造的正確名稱都輕鬆記起來喔！──鄰家野原（親子閱讀推廣人） 　　我最喜歡去河堤騎車，心情好的時候可以唱歌；心情不好的時候，1、2、3秒，馬上豁然開朗。古代人都會騎著馬帥氣的出場，我的馬就是我的腳踏車！看了這本書，我更認識我的鐵馬，下次我要騎著它，問所有零件是不是也準備好了，跟我一起出發！──鄰家小子（「鄰家野原」FB粉絲專頁版主的小三生） 　　生動活潑的繪本帶我們一起體驗腳踏

車騎乘的樂趣，趁著空檔和孩子一起擁抱大自然吧！──俞廷瑋（魚老師．兒童職能治療師） 　　在一般故事中，大家可能會以為騎腳踏車的孩子是主角，但作者巧妙的將焦點聚焦在腳踏車與各個零件上，讓每個零件扮演自己的角色，說著自己的話表達自身的功能，「出發！」、「嘿咻、嘿咻！」、「再加把勁！」……聽到每個零件的心聲，是不是很有趣呢？在晴空萬里下，沿著河堤騎腳踏車，也是一大享受！這本繪本充分傳達了作者石井聖岳對腳踏車魅力的描寫，相信大家在閱讀過後，會想立刻騎上腳踏車兜風去！──磯崎園子（日本繪本Navi總編輯） 讀者回響 　　孩子看完後很有共鳴，不僅更了解腳踏車的性能和零件的名稱，也學到因應多變的路況遵

守規則，帶出騎車安全的正確觀念。──小弘爸（育有5歲兒的讀者） 　　4歲的女兒很喜歡騎腳踏車，她可以藉由這本繪本認識零件，也覺得腳踏車跟零件們會說話這點非常有趣。──日本樂天網路書店讀者 　　腳踏車的每個零件都會互相對話〜非常可愛♪最近孩子的腳踏車剛拆掉輔助輪，騎得非常開心，讀過繪本也更加珍惜腳踏車了！──日本樂天網路書店讀者 　　這本書的特點是讓腳踏車與零件們主導故事發展，零件們可以開心的發揮自己的力量，一同協助腳踏車的運轉。我的兒子5歲10個月大，每天都要在外面騎一次腳踏車，他也對腳踏車的零件和腳踏車的運作原理感到好奇，非常適合給孩子閱讀。──日本樂天網路書店讀者 　　我非常喜歡騎

腳踏車，也很喜歡封面的主視覺圖。扉頁中的零件介紹非常實用，讓原本不知道名稱與功用的我學習到了這些知識。書中還有教導如何迅速處理爆胎，真是令人驚嘆！──日本樂天網路書店讀者

應用五力分析模組探討汽車零件產業競爭策略－以H公司為例

為了解決加齒輪油工具的問題，作者黃吳秀鴦 這樣論述：

工商業的發達，現在是講究效率的世代，時間就是金錢，車輛帶來交通的便捷舒適性及運輸的便利，縮短行程的時間，不受惡劣氣候的影響。因此汽車需求隨之大增，自動駕駛技術（Autonomous）、車聯網（Connectivity）、共享（Shared）、未來移動（Future of Mobility）的概念下，與電動車（Electrified）四大核心產業成熟，將帶動傳統汽車產業百年的大革命，市場對電動車之需求也跟著劇增，更成為創造嶄新企業的商業模式。將造就更多相關的產業鏈之企業及汽車大廠，帶來龐大的商機。歐盟訂CO2排放標準目標年在2020年，並限定新製車輛碳排放量平均每公里不得超出95克，低碳排放的

電動車在歐洲的車廠正大力推銷，歐洲許多國家之政府機構，也增加了對電動汽車的補貼，加速歐洲電動車大量銷售，世界各國也採用更多獎勵措施，很多國家也陸續訂出禁售燃油車之年份，以及承諾零排放，已加速了市場的轉向。能夠發展新經濟又可以達到減碳作用，未來30年電動車的產業非常看好。透過「五力分析」的幫助，分析企業策略之細化與深化的剖析，在商品競爭環境中分析優劣勢，全球化競爭之環境當中，將為企業與商品殺出一條血路，快速找到競爭機會點。並了解大環境的狀況，更加幫助企業走出屬於自己的路。依各種分析工具能充分掌握及了解，並有清晰之思緒，拓展到戰略層面之考慮，身處在不間斷動態之調整環境中，才能長期提升自身之核心競爭

力。