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朝陽科技大學 工業工程與管理系 施柏州所指導 葉祐豪的 利用兩階段閃電路徑搜尋演算法解決薄膜電晶體液晶顯示器組立製程的基版配對問題 （2021），提出匹配ga關鍵因素是什麼，來自於薄膜電晶體液晶顯示器、組合最佳化、閃電路徑搜尋演算法、兩階段最佳化。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 材料科學與工程系 洪伯達所指導 涂渂琁的 流變-小角X光散射技術於F127/殼聚醣/戊二醛複合水凝膠的性能與結構形成之研究 （2021），提出因為有 流變-小角X光散射、水凝膠、殼聚醣、Pluronic F127的重點而找出了 匹配ga的解答。
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機器視覺技術
為了解決匹配ga 的問題，作者陳兵旗 這樣論述：
本書分上下兩篇介紹機器視覺的構成、圖像處理方法以及應用實例。 上篇「機器視覺理論與演算法」包括：機器視覺、圖像處理、目標提取、邊緣檢測、圖像平滑處理、幾何參數檢測、Hough變換、幾何變換、單目視覺測量、雙目視覺測量、運動圖像處理、傅立葉變換、小波變換、模式識别、神經網路、深度學習、遺傳演算法。 下篇「機器視覺應用系統」包括：通用圖像處理系統ImageSys、二維運動圖像測量分析系統MIAS、三維運動測量分析系統MIAS 3D、車輛視覺導航系統。 本書匯集了圖像處理絕大多數現有流行演算法，以淺顯的圖文並茂的方法講解複雜的理論演算法，每個演算法都給出了實際處理案例
。 書中所講案例均來自生產實踐，都得到了實際應用的檢驗。 本書不僅適用於機器視覺和圖像處理專業理論結合實踐的教學，對於本科系及相關科系的課題研究人員和專業技術人員也具有重要的參考價值。
利用兩階段閃電路徑搜尋演算法解決薄膜電晶體液晶顯示器組立製程的基版配對問題
為了解決匹配ga 的問題，作者葉祐豪 這樣論述：
摘要 IAbstract II致謝 III目錄 IV表目錄 VII圖目錄 IX第一章 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 研究目的與方法 41.3 研究架構與流程 5第二章 啟發式演算法介紹 72.1 基因演算法 （Genetic algorithm, GA） 82.1.1 選擇策略（Selection） 92.1.2 交配策略（Crossover） 102.1.3 突變策略（Mutation） 112.2 和聲搜尋演算法（Harmony search， HS） 152.2.1 和聲記憶空間大小(Harmony Memory Size, HMS) 162.2.2 和聲記憶機率(
Harmony Memory Considering Rate, HMCR) 172.2.3 調音機率(Pitch Adjusting Rate, PAR)與調音幅度(BW) 182.3 閃電路徑搜尋演算法（Lightning Search Algorithm, LSA） 222.3.1 先導搜尋（Lead search） 242.3.2 空間搜尋（Space search） 262.3.3 通道分叉機制（Channel Forking） 28第三章 問題定義與研究方法 323.1 演算法運算之數學模型 333.2 演算法編碼方式 343.3 演算法適應值函數（Fitness Functio
n） 363.4 兩階段閃電路徑搜尋演算法 373.4.1 兩階段局部搜尋策略 38第四章 實驗結果與分析 414.1 實驗環境 424.2 第一部分：分析四種演算法 424.2.1 演算法參數設計與產生 424.2.2 演算法總搜尋次數計算 424.2.3 演算法參數選擇 464.2.4 演算法參數實驗數據比較 614.2.5 參數設定討論與分析 634.3 第二部分：模擬製程資料驗證 654.3.1 實驗結果與分析 654.4 本章結論 77第五章 結論 785.1 研究結論 785.2 研究建議 78參考文獻 81表目錄表 2-1演算法通用參數介紹 7表 3-1符號定義 34表
3-2演算法編碼方式 35表 4-1單片基版裁切片數與螢幕尺寸對照表 41表 4-2 GA與HS演算法27組參數組合表 44表 4-3 LSA與TS-LSA演算法27組參數組合表 45表 4-4基因演算法之3組最優平均數F統計分析（PA=60,c=24） 46表 4-5基因演算法之3組最優平均數T統計分析（PA=60,c=24） 47表 4-6基因演算法最佳與最差平均數F統計分析（PA=60,c=24） 48表 4-7基因演算法最佳與最差平均數T統計分析（PA=60,c=24） 48表 4-8基因演算法27組參數實驗結果(PA=20) 49表 4-9基因演算法27組參數實驗結
果(PA=40) 50表 4-10基因演算法27組參數實驗結果(PA=60) 51表 4-11和聲搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=20) 52表 4-12和聲搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=40) 53表 4-13和聲搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=60) 54表 4-14閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=20) 55表 4-15閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=40) 56表 4-16閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=60) 57表 4-17兩階段閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=20) 58表 4-18兩階段閃電路徑搜尋
演算法27組參數實驗結果(PA=40) 59表 4-19兩階段閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=60) 60表 4-20第一部分：四種演算法的統計數據 61表 4-21基因演算法之參數設定 64表 4-22和聲搜尋演算法之參數設定 64表 4-23閃電路徑搜尋演算法之參數設定 64表 4-24兩階段閃電路徑搜尋演算法之參數設定 65表 4-25匹配結果比較表(TFT yield 85% - CF yield 85%) 74表 4-26匹配結果比較表(TFT yield 85% - CF yield 90%) 75表 4-27匹配結果比較表(TFT yield 85%
- CF yield 95%) 76 圖目錄圖 1-1 排序機系統 3圖 1-2 研究架構流程圖 6圖 2-1 基因演算法輪盤法選擇策略 10圖 2-2 基因演算法交配策略 11圖 2-3 基因演算法突變策略 12圖 2-4 基因演算法流程圖 14圖 2-5 和聲搜尋演算法初始化和聲記憶空間 17圖 2-6 和聲搜尋演算法試探解產生方式 18圖 2-7 和聲搜尋演算法調音時機 19圖 2-8 和聲搜尋演算法調音方式 19圖 2-9 和聲搜尋演算法流程圖 21圖 2-10 閃電形成過程 22圖 2-11 閃電路徑搜尋演算法之閃電拋射子初始化示
意圖 24圖 2-12 閃電路徑搜尋演算法之先導搜尋機制示意圖 26圖 2-13 閃電路徑搜尋演算法之空間搜索機制示意圖 27圖 2-14 閃電路徑搜尋演算法之閃電通道拋射子更新示意圖 28圖 2-15 閃電路徑搜尋演算法之閃電通道分叉機制示意圖 29圖 2-16 閃電路徑搜尋演算法流程圖 31圖 3-1 TFT panel與CF panel匹配作業 32圖 3-2 演算法參數示範 36圖 3-3 兩階段局部搜尋策略示意圖 39圖 3-4 兩階段閃電路徑搜尋演算法流程圖 40圖 4-1 基因演算法27組參數統計數據散佈圖（PA=60,c=24） 48圖
4-2 演算法收斂特性曲線 62圖 4-3 匹配與裁切片數對於良率的影響 67圖 4-4 相對增加百分比圖(TFT yield 85% - CF yield 85%) 68圖 4-5 相對增加百分比圖(TFT yield 85% - CF yield 90%) 69圖 4-6 相對增加百分比圖(TFT yield 85% - CF yield 95%) 70圖 4-7 演算法收斂特性曲線(TFT yield 85% - CF yield 85%) 71圖 4-8 演算法收斂特性曲線(TFT yield 85% - CF yield 90%) 72圖 4-9 演算
法收斂特性曲線(TFT yield 85% - CF yield 95%) 73
機器視覺技術
為了解決匹配ga 的問題，作者 這樣論述：
本書分上下兩篇介紹機器視覺的構成、圖像處理方法以及應用實例。 上篇「機器視覺理論與演算法」包括：機器視覺、圖像處理、目標提取、邊緣檢測、圖像平滑處理、幾何參數檢測、Hough變換、幾何變換、單目視覺測量、雙目視覺測量、運動圖像處理、傅立葉變換、小波變換、模式識别、神經網路、深度學習、遺傳演算法。 下篇「機器視覺應用系統」包括：通用圖像處理系統ImageSys、二維運動圖像測量分析系統MIAS、三維運動測量分析系統MIAS 3D、車輛視覺導航系統。 本書匯集了圖像處理絕大多數現有流行演算法，以淺顯的圖文並茂的方法講解複雜的理論演算法，每個演算法都給出了實際處理案例。
書中所講案例均來自生產實踐，都得到了實際應用的檢驗。 本書不僅適用於機器視覺和圖像處理專業理論結合實踐的教學，對於本科系及相關科系的課題研究人員和專業技術人員也具有重要的參考價值。 上篇 機器視覺理論與算法 第1 章 機器視覺 1.1 機器視覺的作用 1.2 機器視覺的硬體構成 1.2.1 電腦 1.2.2 圖像採集設備 1.3 機器視覺的軟體及編程工具 1.4 機器視覺、機器人和智慧裝備 1.5 機器視覺的功能與精度 第2 章 圖像處理 2.1 圖像處理的發展過程 2.2 數位圖像的採樣與量化 2.3 彩色圖像與灰階圖像 2.4 圖像文件及視頻文件格式 2.5 數位圖像的電腦表
述 2.6 常用圖像處理算法及其通用性問題 參考文獻 第3 章 目標提取 3.1 如何提取目標物體 3.2 基於閾值的目標提取 3.2.1 二值化處理 3.2.2 閾值的確定 3.3 基於顔色的目標提取 3.3.1 色相、亮度、飽和度及其他 3.3.2 顔色分量及其組合處理 3.4 基於差分的目標提取 3.4.1 幀間差分 3.4.2 背景差分 參考文獻 第4 章 邊緣檢測 4.1 邊緣與圖像處理 4.2 基於微分的邊緣檢測 4.3 基於模板匹配的邊緣檢測 4.4 邊緣圖像的二值化處理 4.5 細線化處理 4.6 Canny 算法 參考文獻 第5 章 圖像平滑處理 5.1 圖像噪聲及常用平滑方
式 5.2 移動平均 5.3 中值濾波 5.4 高斯濾波 5.5 模糊圖像的清晰化處理 5.5.1 對比度增強 5.5.2 自動對比度增強 5.5.3 直方圖均衡化 5.5.4 暗通道先驗法去霧處理 5.6 二值圖像的平滑處理 參考文獻 第6 章 幾何參數檢測 6.1 基於圖像特徵的自動識别 6.2 二值圖像的特徵參數 6.3 區域標記 6.4 基於特徵參數提取物體 6.5 基於特徵參數消除噪聲 參考文獻 第7 章 Hough 變換 7.1 傳統Hough 變換的直線檢測 7.2 過已知點Hough 變換的直線檢測 7.3 Hough 變換的曲線檢測 參考文獻 第8 章 幾何變換 8.1 關
於幾何變換 8.2 放大縮小 8.3 平移 8.4 旋轉 8.5 複雜變形 8.6 齊次坐標表示 參考文獻 第9 章 單目視覺測量 9.1 硬體構成 9.2 攝影機模型 9.2.1 參考坐標係 9.2.2 攝影機模型分析 9.3 攝影機標定 9.4 標定尺檢測 9.4.1 定位追踪起始點 9.4.2 藍黄邊界檢測 9.4.3 確定角點坐標 9.4.4 單應矩陣計算 9.5 標定結果分析 9.6 標識點自動檢測 9.7 手動選取目標 9.8 距離測量分析 9.8.1 透視畸變對測距精度的影響 9.8.2 目標點與標定點的距離對測距精度的影響 9.9 面積測量算法 9.9.1 獲取待測區域輪廓點集
9.9.2 最小凸多邊形擬合 9.9.3 多邊形面積計算 9.9.4 測量實例 參考文獻 第10 章 雙目視覺測量 10.1 雙目視覺系統的結構 10.1.1 平行式立體視覺模型 10.1.2 匯聚式立體視覺模型 10.2 攝影機標定 10.2.1 直接線性標定法 10.2.2 張正友標定法 10.2.3 攝影機參數與投影矩陣的轉換 10.3 標定測量試驗 10.3.1 直接線性標定法試驗 10.3.2 張正友標定法試驗 10.3.3 三維測量試驗 參考文獻 第11 章 運動圖像處理 11.1 光流法 11.1.1 光流法的基本概念 11.1.2 光流法用於目標追蹤的原理 11.2 模板匹配
11.3 運動圖像處理實例 11.3.1 羽毛球技戰術實時圖像檢測 11.3.2 蜜蜂舞蹈行為分析 參考文獻 第12 章 傅立葉變換 12.1 頻率的世界 12.2 頻率變換 12.3 離散傅立葉變換 12.4 圖像的二維傅立葉變換 12.5 濾波處理 參考文獻 第13 章 小波變換 13.1 小波變換概述 13.2 小波與小波變換 13.3 離散小波變換 13.4 小波族 13.5 信號的分解與重構 13.6 圖像處理中的小波變換 13.6.1 二維離散小波變換 13.6.2 圖像的小波變換編程 參考文獻 第14 章 模式識别 14.1 模式識别與圖像識别的概念 14.2 圖像識别系統的組
成 14.3 圖像識别與圖像處理和圖像理解的關係 14.4 圖像識别方法 14.4.1 模板匹配方法 14.4.2 統計模式識别 14.4.3 新的模式識别方法 14.5 人臉圖像識别系統 參考文獻 第15 章 神經網路 15.1 人工神經網路 15.1.1 人工神經網路的生物學基礎 15.1.2 人工神經元 15.1.3 人工神經元的學習 15.1.4 人工神經元的激活函數 15.1.5 人工神經網路的特點 15.2 BP 神經網路 15.2.1 BP 神經網路簡介 15.2.2 BP 神經網路的訓練學習 15.2.3 改進型BP 神經網路 15.3 BP 神經網路在數位字符識别中的應用 1
5.3.1 BP 神經網路數位字符識别系統原理 15.3.2 網路模型的建立 15.3.3 數位字符識别演示 參考文獻 第16 章 深度學習 16.1 深度學習的發展歷程 16.2 深度學習的基本思想 16.3 淺層學習和深度學習 16.4 深度學習與神經網路 16.5 深度學習訓練過程 16.6 深度學習的常用方法 16.6.1 自動編碼器 16.6.2 稀疏編碼 16.6.3 限制波爾兹曼機 16.6.4 深信度網路 16.6.5 卷積神經網路 16.7 基於卷積神經網路的手寫體字識别 16.7.1 手寫字識别的卷積神經網路結構 16.7.2 卷積神經網路文字識别的實現 參考文獻 第17
章 遺傳算法 17.1 遺傳算法概述 17.2 簡單遺傳算法 17.2.1 遺傳表達 17.2.2 遺傳算子 17.3 遺傳參數 17.3.1 交叉率和變異率 17.3.2 其他參數 17.3.3 遺傳參數的確定 17.4 適應度函數 17.4.1 目標函數映射為適應度函數 17.4.2 適應度函數的尺度變換 17.4.3 適應度函數設計對GA 的影響 17.5 模式定理 17.5.1 模式的幾何解釋 17.5.2 模式定理 17.6 遺傳算法在模式識别中的應用 17.6.1 問題的設定 17.6.2 GA 的應用方法 17.6.3 基於GA 的雙目視覺匹配 參考文獻 下篇 機器視覺應用系
統 第18 章 通用圖像處理系統ImageSys 18.1 系統簡介 18.2 狀態窗 18.3 圖像採集 18.3.1 DirectX 直接採集 18.3.2 VFW PC 相機採集 18.3.3 A/D 圖像卡採集 18.4 直方圖處理 18.4.1 直方圖 18.4.2 線剖面 18.4.3 3D 剖面 18.4.4 累計分佈圖 18.5 顔色測量 18.6 顔色變換 18.6.1 顔色亮度變換 18.6.2 HSI 表示變換 18.6.3 自由變換 18.6.4 RGB 顔色變換 18.7 幾何變換 18.7.1 仿射變換 18.7.2 透視變換 18.8 頻率域變換 18.8.1 小
波變換 18.8.2 傅立葉變換 18.9 圖像間變換 18.9.1 圖像間演算 18.9.2 運動圖像校正 18.10 濾波增強 18.10.1 單模板濾波增強 18.10.2 多模板濾波增強 18.10.3 Canny 邊緣檢測 18.11 圖像分割 18.12 二值運算 18.12.1 基本運算 18.12.2 特殊提取 18.13 二值圖像測量 18.13.1 幾何參數測量 18.13.2 直線參數測量 18.13.3 圓形分離 18.13.4 輪廓測量 18.14 幀編輯 18.15 畫圖 18.16 查看 18.17 文件 18.17.1 圖像文件 18.17.2 多媒體文件 18
.17.3 多媒體文件編輯 18.17.4 添加水印 18.18 系統設置 18.18.1 系統幀設置 18.18.2 系統語言設置 18.19 系統開發平臺Sample 參考文獻 第19 章 二維運動圖像測量分析系統MIAS 19.1 系統概述 19.2 文件 19.3 運動圖像及2D 比例標定 19.4 運動測量 19.4.1 自動測量 19.4.2 手動測量 19.4.3 標識測量 19.5 結果瀏覽 19.5.1 結果視頻表示 19.5.2 位置速率 19.5.3 偏移量 19.5.4 2 點間距離 19.5.5 2 線間夾角 19.5.6 連接線圖一覽 19.6 結果修正 19.6.
1 手動修正 19.6.2 平滑化 19.6.3 內插補間 19.6.4 幀坐標變換 19.6.5 人體重心測量 19.6.6 設置事項 19.7 查看 19.8 實時測量 19.8.1 實時目標測量 19.8.2 實時標識測量 19.9 開發平臺MSSample 參考文獻 第20 章 三維運動測量分析系統MIAS 3D 20.1 MIAS 3D 系統簡介 20.2 文件 20.3 2D 結果導入、3D 標定及測量 20.4 顯示結果 20.4.1 視頻表示 20.4.2 點位速率 20.4.3 位移量 20.4.4 2 點間距離 20.4.5 2 線間夾角 20.4.6 連接線一覽圖 20.
5 結果修正 20.6 其他功能 參考文獻 第21 章 車輛視覺導航系統 21.1 車輛無人駕駛的發展歷程及趨勢 21.2 視覺導航系統的硬體 21.3 視覺導航系統的軟體 21.4 導航試驗及性能測試比較 序 智慧製造的核心内容是裝備生產和應用的資訊化與智慧化，機器視覺是實現這一目標的關鍵技術。提起「機器視覺」或者「圖像處理」（機器視覺的軟體部分），許多人並不陌生，但是没有專門學習過的人，往往會把「圖像處理」與用於圖像編輯的Photoshop軟體等同起來，其實兩者之間具有本質的區别。機器視覺中的圖像處理是由電腦對現有的圖像進行分析和判斷，然後根據分析判斷結果去控制執行其他相應
的動作或處理；而Photoshop是基於人的判斷，通過人手的操作來改變圖像的顔色、形狀或者剪切與編輯。也就是説，一個是由機器分析判斷圖像並自動執行其他動作，一個是由人分析判斷圖像並手動修改圖像，這就是兩者的本質區别。本書内容就是介紹機器視覺的構成、圖像處理理論算法及應用系統。 目前，市面上圖像處理方面的書比較多，一般都是着眼於講解圖像處理算法理論或者編程方法，筆者本人也編著了兩本圖像處理VC＋＋ 編程和一本機器視覺理論及應用實例介紹方面的書，這些書的主要適用對象是圖像處理編程人員。然而，從事圖像處理編程工作的人畢竟是少數，將來越來越多的人會從事與機器人和智慧裝備相關的操作及技術服務工作，
目前國内針對這個群體的機器視覺教育書籍還比較少。近年來，經常有地方理工科院校來諮詢圖像處理實驗室建設事項，他們的目的是圖像處理理論教學，而不是學習圖像處理程序編寫，給他們推薦教材和進行圖像處理實驗室配置都是很困難的事。爲了適應這個龐大群體的需要，本書以普及教學爲目的，盡量以淺顯易懂、圖文並茂的方法來説明複雜的理論算法，每個算法都給出實際處理案例，使一般學習者能够感覺到機器視覺其實並不深奥，也給將來可能從事機器視覺項目開發的人增强信心。 本書匯集了圖像處理絕大多數現有流行算法，對於專業圖像處理研究和編程人員，也具有重要的參考價值。 本書在撰寫過程中得到了田浩、歐陽娣、曾寶明、王橋、楊
明、喬妍、朱德利、樑習卉子、陳洪密、代賀等不同程度的幫助，也獲得了北京現代富博科技有限公司的技術支持，在此對他們表示衷心的感謝！ 由於筆者水平所限，書中不足之處在所難免，敬請廣大讀者與專家批評指正。
流變-小角X光散射技術於F127/殼聚醣/戊二醛複合水凝膠的性能與結構形成之研究
為了解決匹配ga 的問題，作者涂渂琁 這樣論述：
機械性響應的水凝膠在生物支架中表現出很大的潛能，但傳統的水凝膠在作為仿生支架時，依舊會遇到動態特徵以及網目尺寸的問題，所以我們嘗試結合動態鍵結所組成的三維網目結構和擁有特殊物理結構的材料當作填充物組成新的複合水凝膠，因此為了符合我們的設計概念，我們先結合殼聚醣和戊二醛反應所得動態席氏夫鍵結所組成的纖維網目，並選擇擁有自組裝特性的F127作為填充纖維網目的材料。在本文中，首先在應變掃描測試中觀察到F127/殼聚醣/戊二醛複合水凝膠系統中戊二醛濃度與凝膠溶膠間轉變的關係，並在非線性流變學中展現出應變硬化的特性，接著我們利用流變-小角X光散射技術探討非線性行為與微結構變化間的關係，因此可以得知F1
27/殼聚醣/戊二醛複合水凝膠的應變硬化行為與纖維網目對微胞結構的空間侷限性有關連性。最後，我們著重於F127/殼聚醣/戊二醛複合水凝膠的機械性質，首先黏彈性質對於生物支架在細胞匹配上是相當重要，在此研究利用應力鬆弛測試並求得複合水凝膠的鬆弛時間，並得到鬆弛時間與纖維網目的空間侷限性有相關，另一方面，自癒能力為仿生支架的另一個重點，而在循環測驗中得到F127/殼聚醣/戊二醛複合水凝膠確實有著自癒特性。