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對照式sensor原理的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦張奇昌寫的 金屬材料化學定性定量分析法 和蕭順清 的 車輛感測器原理與檢測(第三版)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站感測器- 維基百科，自由的百科全書也說明：根據這個定義，感測器的作用是將一種能量轉換成另一種能量形式，所以不少學者也用「換能器－Transducer」來稱謂「感測器－Sensor」。 分類編輯. 按工作原理分類. 電阻式感 ...
這兩本書分別來自蘭臺網路 和全華圖書所出版 。
國立彰化師範大學 電機工程學系 魏忠必所指導 張家瑋的 消費型攝影機生產製程改善之研究 （2021），提出對照式sensor原理關鍵因素是什麼，來自於消費型攝影機、提昇組裝效益、製程改善、調焦設備、鏡頭座固定。
而第二篇論文萬能科技大學 電資研究所 江義淵所指導 江彥霆的 自駕車感測器訊號融合與碰撞時間偵測之研究 （2021），提出因為有 感測器融合、光達感測器、碰撞時間偵測的重點而找出了 對照式sensor原理的解答。
最後網站什麼是光感測器(Light Sensor)? - Press Room - Brickcom則補充：對照 型, 反射片型, 近接反射型 ; 原理, 將投光器及受光器分開於兩端，在兩者之間的光線若受到物體干擾，即改變開關的狀態, 將投光及受光器裝於同一鏡頭內，光線由投光端發出 ...
金屬材料化學定性定量分析法
為了解決對照式sensor原理 的問題，作者張奇昌 這樣論述：
各國所用金屬種類繁多；使用前，必須經過定性與定量化學分析，方俱價值與安全性。本書以簡單、準確的化學分析法，測試合金通常所含23種元素含量。分析步驟中，諸如試劑的反應、加熱……等原理，都有詳細註釋，讓分析者不易犯錯。同時，引介「火花觀測法」，將鋼料放在快轉砂輪上，藉著火花模式及顏色，可研判合金各元素的含量。此二者是本書特色。
消費型攝影機生產製程改善之研究
為了解決對照式sensor原理 的問題，作者張家瑋 這樣論述：
現今消費型攝影機普及，逐漸使民眾對它的存在產生安全感，在產品普級化且無突破性功能的情況，伴隨而來的便是售價調降，由於售價較低的影響，若於批量生產皆耗廢大量工時及人力，便會壓縮到產品的銷售利潤，除尋找其它來源以降低半成品板及機構成本外，若能提昇組裝效益，即為營收最主要的方式。本研究針對消費型攝影機製程改善，藉由縮減製程工時以提升產品毛利，改善生產流程瓶頸，將瞬間膠固定鏡頭座製程，合併在調焦設備，整合調整焦距與鏡頭座固定，藉此達到縮減工時與提升製程能力，實驗結果顯示，在製程變動及膠體固定方式變更，實質降低每一個產品製程總工時，在製程改善後，產品品質也更穩定。
車輛感測器原理與檢測(第三版)
為了解決對照式sensor原理 的問題，作者蕭順清 這樣論述：
本書內容主要探討車輛各種感測器原理、控制電路及檢測方法等。這是一本理論與實務並重的書，有別於市面上書籍均較偏向理論為多，造成學生讀了理論後，不會應用在實務檢測中，這是目前技職教育較欠缺的。因此本書特別加強如何使學生了解原理後，能於實務中動手檢測及查修，以利於日後就業之需求。作者有非常豐富之業界實務工作經驗，加上頗有心得的教學方法，用「最簡單的方法去教會他人」，因此讀者會發現本書無論是介紹原理或檢測方法，均很容易了解與學習。看了本書，你一定會發覺：原來學東西(知識)並不難。你也會體會到：學理工還是要懂一點原理，就能從中發展出各種實用的檢測方法，對故障查修更有幫助。希望這本
書能突破很多人學習上的障礙及錯誤觀念，引導讀者能快樂的學習。
自駕車感測器訊號融合與碰撞時間偵測之研究
為了解決對照式sensor原理 的問題，作者江彥霆 這樣論述：
隨著電動及智慧車輛的普及的，各式各樣的車載電子設備不斷演進，除了基本的電池、電能控制系統越來越有效率，駕駛輔助系統也不斷演化，使自動駕駛等級不斷提升，從Level 1 進步到 Level 4 逐漸往自駕車邁進。自駕車功能的實現，依賴大量不同功能感測器，光是高解析度相機一輛車可能要裝6-8 個不等，分別具備不同應用範圍及距離的功能。除此之外為提升安全性，不可避免的需安裝光達、雷達或相機，在感測器數量及種類越趨複雜情況下，感測器融合就成為自駕車識別環境最重要的一環，它將類似人類的眼睛、耳朵等效果可避開障礙物。在自動駕駛車輛與感測器結合相關論文有很多，先前文獻探討多以雷達、相機、慣性量測儀及全球定
位系統等感測器研究車輛定位或車速規劃等功能，較少利用光達及攝影機研究障礙物碰撞時間偵測，在現實世界中障礙物的場景非常複雜，如果行駛中車輛不能及時獲取與障礙物的碰撞時間，可能會發生事故。因此本論文會利用光達高精確度及測量距離長的優點，與相機感測器融合來達成車輛前方障礙物碰撞時間偵測，此研究首先利用 KITTI 公開數據集，設定所需模擬相機及光達感測器，使用感測器收集車輛前方障礙物數據，分別處理照片資料及點雲數據，針對照片資料須偵測其關鍵特徵，擷取並匹配前後照片關鍵特徵點，在照片辨識方面使用YOLO的深度學習演算法，實現可靠地識別照片中的車輛並在它們周圍放置一個界定框，對於光達資料則必須過濾並剪裁
所需部分，其後執行點雲資料分群，透過照片所鎖定的界定框及光達的分群資料，採用2D-3D傳換達成將光達與攝影機資料重疊達成融合的目地，車輛行進時系統可以鎖定前車物件界定框計算出與前車可能碰撞時間。模擬結果可顯示出結合光達及相機兩個感測器所獲得資料，即時計算出與前車碰撞時間，可完整融合相機及光達優點。