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朝陽科技大學 工業工程與管理系 林宏達所指導 鄭丞凱的 電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗 (2021),提出棘輪板手 ptt關鍵因素是什麼,來自於自動化檢驗、手工具組裝、瑕疵檢驗、R-CNN網路模式。

而第二篇論文淡江大學 建築學系碩士班 陳珍誠所指導 陳柏榮的 木構造節點與關節設計之數位構築 (2021),提出因為有 參數化模型、機器人建造、木構造節點、木構造關節、構築的重點而找出了 棘輪板手 ptt的解答。

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筋膜自療聖經:伸展.正位.化開激痛點,跟疼痛和躁鬱說再見

為了解決棘輪板手 ptt的問題,作者DanielFenster 這樣論述:

★全美排名第一的疼痛管理診所院長「丹尼爾‧芬斯特」重磅著作★ 簡單又非侵入式的筋膜療法,讓你告別疼痛成功自療 9大伸展姿勢× 6項正位練習,找回筋膜最佳狀態。 7大面向×21個技法,化開筋膜激痛點 10位專家深入訪談,讓你擁有健康的身心狀態。 ──筋膜鬆了,身體就好了── 【筋膜解痛專家/國家隊隊醫|凃俐雯醫師 專業審訂】     筋膜是我們體內最大的器官,從頭頂一路延伸到腳底,我們的一舉一動,都跟筋膜脫不了關係。許多人以為筋膜只是把身體部位連結在一起,其實筋膜是人體最重要的通訊網絡,感覺神經末梢數量比肌肉多了十倍。許多疼痛的真正原因就出在筋膜!     全美排名第一的疼痛管理診所院長丹尼

爾‧芬斯特,以整合醫學的觀念,為本書設計了自評測驗,並提供了不同的非侵入性自療方式,讓你可以依不同狀況量身打造自己自癒計畫,除了治療師、運動員、健身愛好者之外,想要無痛一身輕,這本書是你的起身行動的最佳選擇!     【你不知道的筋膜祕密工作】   筋膜是一個「百變」的器官,隨著功能的不同,組織也會有不同的形態,並不只是「包裝材料」,筋膜和心臟、大腦、肺臟一樣強大。     ►讓身體每個部位都在對的位置上► 保水►人體免疫系統的重要連結   ► 把人體的各個部位串連在一起► 創造了「張力整合」► 促進淋巴循環   ► 反映壓力和情緒     【人體筋膜每天都承受著許多壓力】   ◎歪斜體態→扭

曲了筋膜原本的狀態   ◎睡眠不足→擠壓了筋膜的休息時間   ◎不良飲食→剝奪了筋膜的水分和營養素     人體的筋膜就像是3D列印機,當你長期維持固定的姿勢,筋膜就會卡住,不再流動自如的筋膜會引發焦慮不安的情緒,各部位的慢性疼痛、胃食道逆流、高血壓,甚至是癌症。傳統醫療方常常忽略了筋膜,因此只能局部緩解,無法真正病除。     【鬆筋膜,是身體變好的關鍵】   經過實證鬆開筋膜,不僅能改善疼痛,還有讓你更神清氣爽,更加健康。   ◎降低血壓    ◎改善睡眠    ◎減緩經前症狀   ◎生產過程更順利    ◎控制膀胱更有力    ◎緩解胃食道逆流   ◎改善暈眩    ◎減輕體重    ◎

體態更良好     【圖解9項正確伸展姿勢,立即起身鬆開筋膜,找回健康】   筋膜就像一塊吸飽水的海綿,需要擠壓海綿讓髒水流出來,重新吸滿乾淨的清水。馬上動起來就是最好的方式。   ◎足底筋膜伸展    ◎側下背部伸展    ◎瑜伽眼鏡蛇式    ◎腰肌伸展三部曲   ◎三方位頸部伸展◎瑜伽貓牛式    ◎髖部伸展五部曲    ◎抬頭挺胸坐姿伸展   ◎門口伸展操     【6個抬頭挺胸的正位練習,讓你精氣神煥然一新】   緊繃的筋膜會使你呼吸淺短,進而引發焦慮,光是抬頭挺胸,就能讓你輕鬆地深呼吸舒緩焦慮的情緒。   ◎貼牆練習    ◎超人式    ◎肘撐棒式    ◎肘式仰臥撐體    

  ◎精進體態的負重鍛鍊    ◎俯身屈體單手划船     【21個技法,化開筋膜激痛點】   用按摩滾筒滾動放鬆身體各部位的筋膜結節,運用這些技法一一化開足底筋膜→小腿→四頭肌→大腿後側肌群→髖部屈肌→髂脛束→梨狀肌→下背部→上背部→頸部→胸部→三頭肌→闊背肌→前臂,你會發現緊繃感、痠痛感漸漸消失,整個人也會愈來愈輕鬆。     【7大面向調整生活方式,徹底療癒筋膜】   筋膜是全身性的系統,身體的整體健康狀態愈好,「生活型態」愈健康,筋膜就會愈輕鬆自在,即使只是調整一兩項也會有明顯的進展。     |減少體內的糖化終產物|補充大量維生素 C 和其他營養|補充水分|   |讓生活更清淨無毒|

充足睡眠|運動,瑜伽、太極或皮拉提斯|   |學習應對你的壓力|     【筋膜自療成功案例】   簡單又非侵入式的筋膜療法,可以讓許多飽受疼痛之苦的人,不必靠著止痛劑或侵入式手術來擺脫疼痛。想要活得沒有疼痛、精力充沛又幸福快樂,絕對要照顧好你的筋膜,這本書是你的起身行動的最佳選擇!     ●頭痛、肩背痛的上班族   38歲的單親媽媽莎莉一天有八小時都坐在電腦前,長期姿勢不佳,她的上背部常感覺疼痛、緊繃,肩膀的肌筋膜也卡卡的。工作、家庭兩頭燒的壓力,令她頭痛的狀況愈來愈嚴重,常常感到焦躁不安。     〔筋膜自療計畫〕   莎莉展開的第一個行動是上瑜伽課。瑜伽課教的呼吸和伸展方式放鬆了她的筋

膜,也舒緩了她背部和肩膀的緊繃感;而除了瑜伽,她每個月還會去按摩。她也買了一張升降工作桌,每天輪流以坐姿和站姿工作。     〔效果〕隨著日子一天天過去,她的姿勢改善了,頭痛消失了,背部和肩部的疼痛舒緩了。     ●膝蓋腫脹、髖部發疼運動族   米格爾白天坐在辦公桌前工作,晚上則窩在沙發上網。米格爾的膝蓋有舊傷,是高中參加體育活動受的傷。跑完步的週末,米格爾會發現自己膝蓋腫脹或髖部發疼,每次他都會吞幾顆消炎止痛藥。     〔筋膜自療計畫〕   米格爾的第一個行動是加入健身房,教練要他積極伸展身體,平常他也會持續做一些簡單的動作,或是用按摩棒滾開自己的肌筋膜。他也開始游泳取代跑步,因為這能讓

膝蓋的筋膜少承受很多壓力。阻力訓練也強化了他無力的臀肌。     〔效果〕幾個月內,米格爾的膝蓋和髖部疼痛就減輕了,他的腰圍小了12公分,不僅改善了他的體態、筋膜更健康。     【特別收錄:20道筋膜營養建議食譜】   ●能量飲品──經典綠奶昔、薑汁蘋果檸檬水、雙莓蔬果汁、甜蜜可可香蕉奶昔、能量茶、地表最強超級奶昔     ●美味餐點──活力蔬果沙拉、超級食物羽衣甘藍沙拉、孜然鷹嘴豆黃瓜沙拉、橙瓣酪梨芝麻葉沙拉、紅得發紫沙拉佐酸甜葵花籽醬、地中海煎蛋捲、薑黃孜然藜麥飯、核桃烤鮭魚、低醣青醬義大利麵、白花椰菜泥、洋蔥雙蔬腎豆濃湯、雞骨高湯     ●療癒甜點──杏仁蛋白球、藍莓奇亞籽布丁  

無痛推薦     蔡士傑 Janus Tsai /C-IAYT 瑜伽療癒師   謝明儒 Dr. Victor/乾針名醫.《醫學瑜伽 解痛聖經》暢銷作家   蘇柏文/中國文化大學運動防護專任教師   (以上依姓氏筆畫排序)   國外專家佳評如潮     「如果你想要讓自己變得更好、更快樂和更年輕,這本書你非讀不可。芬斯特醫師會在書中告訴你,為什麼鬆開筋膜是你走向活力、無痛人生的關鍵,而且還會一步一步告訴你如何做到。」──法布里奇奧‧曼西尼醫師(Dr. Fabrizio Mancini),美國社群媒體人氣最高的健康生活專家、世界知名脊骨神經醫師、國際暢銷書作家和演講者、商業顧問、帕克大學(Park

er University)榮譽校長     「身為一名精通『主動放鬆技術』(Active Release Techniques)的合格治療師,這本詳述筋膜重要性的書令人收穫滿滿。在治療疼痛症狀時,我們絕對不能輕忽這方面的軟組織修復。丹尼爾‧芬斯特醫師太棒了,我很敬佩他!」──克里斯托福‧安賽米(Christopher Anselmi),整脊醫師(DC)、主動放鬆技術專家     「這本書激勵人心又超級有料,丹尼爾‧芬斯特醫師向你介紹人體體內最重要、也是最神祕的器官——筋膜。他會教你該如何優化筋膜,改善靈活度和活動力,進而全面提升你的健康狀態。」──達娜‧柯恩醫學博士(Dana Cohen,

M. D.)

電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗

為了解決棘輪板手 ptt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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人體解剖套書 新修版:《人體解剖全書 第三版》+《人體運動解剖全書 新修版》兩冊合售

為了解決棘輪板手 ptt的問題,作者安德魯.貝爾 這樣論述:

安德魯.貝爾作品集最新修訂 《人體解剖全書 第三版》+《人體運動解剖全書 新修版》, 來場驚奇的人體探險之旅。 ★增修版皆由康富物理治療所創辦人.蔡忠憲物理治療師 審定   《人體解剖全書 第三版》:   皮膚.肌肉.骨骼……你不可不知的人體祕密   手,其實是你最佳的人體探測員。一個成人的手指頭上,每6.45平方公分就有多達五萬個末梢神經,伸出你的手,試著去感受、探索人體的奧妙:皮膚的質地、肌肉的鬆緊、骨骼的伸屈,藉由觸診來了解自己或他人身體的結構。   超過1300幅兼具實用與藝術的細緻插畫,呈現206塊骨頭、162條肌肉與33條韌帶,以及110則的身體標記,帶領你一同走進人體旅

程。   人體本身就是一趟充滿驚奇的旅程,本書作者安德魯‧貝爾在十歲時,無意間發現自己身體一塊肌肉的位置而興奮不已,從此踏上了探索身體的旅程,現任職於美國幾座知名的按摩學院以及大學,教授醫護人員、身體工作者需知的身體研究課程。   全書分為七大章節,首章先大致一覽身體的系統架構,從骨骼、肌肉、筋膜,到心血管、神經、淋巴系統,就像摸索地圖般的熟悉人體各部位的專有名詞,讓讀者看見龐大而複雜的身體系統;後面六章則開始進入正題,介紹身體各個不同的部位,分別針對肩膀與手臂、前臂和手部、脊椎和胸廓、頭頸和臉、腿部以及腳部,做脈絡性而深入的介紹,教授讀者各部位的觸診技巧。   對一個醫護從業者、或任何

一種身體治療者(包括針灸、物理治療、瑞典式按療……)而言,觸診就跟英文字母一樣,是重要的基礎,讓治療工作能更精準、有效。但不同的是,我們不需要去死記硬背那些肌肉、骨頭的位置,觸診本身應該像是一場持續不斷的探索之旅,甚至在觸摸人體每個部位的同時,都會加強我們的觸覺。   觸診的力量在於它的運用,活用這本書,一般人即可輕鬆學會如何探索自己的身體;專業人士則可透過本書所傳授的技巧,讓工作得心應手,甚至成為一門獨到的藝術與技術。     ◎觸診三原則   1.動作緩慢   2.避免施加太多壓力   3.專注當下的感覺   此外,你隨時可以在自己身上練習觸診,例如排隊、搭公車時,都是我們探索前臂以及

手上那些有延展性的皮膚、細小的骨頭和多肌腱肌肉的絕佳時機!     ◎如何使用本書?由於每個人的體型大小、體態都不同,因此本書設計的情境是:您的同伴躺在診療檯上、或坐在椅子上,您則依照書中的說明,為同伴進行觸診。如果您是學生,建議您按照本書的進度學習,必要時重複練習書中介紹的方法,循序漸進探索人體;如果您已經是較有經驗的醫療人員,您可以選擇需要的章節來閱讀。     ◎本書將幫助讀者的技能與知識:   1.觀察身體表面構造,並有信心地探索皮膚與筋膜構造。   2.了解身體各部位的骨骼,探索它們之間的關係以及柔軟組織。   3.了解肌肉的起點與附著點,感受並描述它們的整體形狀、輪廓與纖維方向。

  4.了解主要的關節構造,包括韌帶與滑囊液等關節常見的疼痛與傷害好發點。   5.了解身體各部位的標記,從而辨識主要神經、血管與淋巴結的名稱與位置。   《人體運動解剖全書 新修版》:   ~難以放下的「人體運動」組裝手冊~   「若你想要在七老八十的時候還能每週上課跳恰恰,   那你最好仔細想想現在要如何運動(假設你還不到八十歲。)」──安德魯.貝爾   刷牙、嚼吐司、大口喝果汁,氣喘吁吁地晨跑、拿起書本、登上樓梯……這些動作再普通不過,因此你或許從來沒仔細注意過,但每一個都是貨真價實的奇蹟。   你如何移動身體四肢、行走站立,都將影響你的思考方式。而你思考、觀察、覺知世界的方式,更

將影響你所做的決定。   全球銷量破60萬的經典解剖學書籍《人體解剖全書》作者安德魯.貝爾,這次透過「從小處著手」的概念來組合裝配人體,邀請讀者戴上建築頭盔、穿上實驗袍,親自參與打造一副「能夠運動」的人體,並在過程中了解人體的運作方式。   從結締組織、關節、肌肉、神經這四個關鍵的運動重點結構開始,一步步組裝出更大而彼此相連的組織,接著應用一些簡單的生物力學原理,讓身體真正的「動」起來。在漫長的生產流水線中,各種姿勢會隨著時間陸續出籠,你必須藉由探索姿勢及步態來進行人體實測,確認每個環節都合作愉快。   《人體運動解剖全書》旨在成為人體運動的入門指引,並非人體運動學的完整研究,目的在於激

發讀者身心的思考、想法及問題。建議你別將本書當成死板的課本,而是能夠有所啟發的觸媒,這本書會對你「有用」,因為你可能是學生、教師或醫師,需要對人體運動及其與醫病之間的關係有更深入的瞭解。   不過即便你沒相關背景,但身為現代人,能夠爬山、喝咖啡、耙落葉、忍受痛、盯著電腦、抓頭思考人生目的,實在值得擁有那麼這本「關於自己」的書。 套書特色   ◎《人體解剖全書 第三版》美國亞馬遜網站五顆星好評!全球暢銷超過100萬冊,隨書附贈示範DVD,由作者本人親自帶領讀者探索肌肉與骨骼的奧祕!   ◎《人體運動解剖全書 新修版》為《人體解剖全書 第三版》搭配用書,探索骨骼、筋膜、關節、肌肉以及其他器

官如何彼此協調,以構成人體運動。   ◎以精闢、新鮮、聰明.幽默的敘事方式,帶領讀者探索肌肉與骨骼,筋膜與關節的奧祕。  

木構造節點與關節設計之數位構築

為了解決棘輪板手 ptt的問題,作者陳柏榮 這樣論述:

構築(Tectonic)是近年來建築討論重要的概念,其緣由可追朔至Kenneth Frampton於1995年所著的,該書的出版將建築的討論帶回到建築的主體以及對於建築構造問題的關注上。伴隨著隨著電腦輔助設計與製造(CAD/CAM)、電腦數值控制工具機(CNC)等技術的發展,讓我們對於建築的構造有了更多的想像。同時參數化建模(Parametric Modeling)的發展、結構分析、與遺傳演算法等技術,也讓建築構造設計產生了了更多的可能性。近年來永續環境成為全球關注的重要議題,建築業是碳排放量非常高的一個產業,成為永續環境所關注減碳的目標。木材因其優異的固碳能力,質地輕、可重複利用的特性,在

建築業界受到重視,未來木構造建築的發展方興未艾。 本研究著重在定義木構築在數位時代的角色,如何透過結構分析與遺傳演算法的幫助,讓木材料在節點接合處的設計與製造更為多元,並使得木構造構築過程有了更多的新技術之導入。本研究分成為四個部分:一、透過文獻回顧建立數位製造與機器手臂製造的相關知識,並研究木材料相關的加工方式,以及力學分析與遺傳演算法的相關技術。二、利用條狀木材料進行木橋樑的設計與製造,透過CAD軟體繪製搭配遺傳演算法與力學分析進行形態找尋,並使用機器人離線編成與機器人製造進行加工程序的設計與實際橋樑模型的製造。三、利用板狀木材料進行塔狀木構築的設計與製造,進行板狀木頭卡榫的試驗,透

過參數化軟體繪製不同的板狀卡榫,並利用CNC技術及機器人離線編程技術進行製造,再以力學分析及遺傳演算進行塔狀構築的設計與製造。、設計完成橋樑構築的設計與數位製造。 過去在面對較複雜的木構造系統,需要極為精湛的工藝技術,同時所需花費的時間、成本與經費,在效益上不高。而過去缺乏電腦輔助設計的協助,在發展新形態構造的力學分析上需要花費許多的時間進行嘗試或是仰賴直覺的經驗。本研究利用力學分析搭配遺傳演算法技術,進行多樣化的形態找尋以確保結構的合理性,並透過CNC及機器人離線編程技術及機器人製造的方式進行由節點到完成整體的構築。希望本研究對於力學分析、遺傳演算、機器人離線編程、與數位製造的嘗試,所

整合的研究成果可以提供後續研究者參考,在未來面對構築時可以有更多的可行的工作方式。