機械式體重計的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

以深度圖影像與骨架特徵點進行人體重量估測

為了解決機械式體重計的問題，作者葉昱慶 這樣論述：

人體體重是健康的基本指標之一，因為過胖或過瘦的人可能會比正常體重的人還容易產生健康的問題。一個能夠記錄、監測和分析個人體重的方便作法有助於個人健康的照護。此外，一個國家的健康機構對監測人體體重的分佈情況通常會感興趣。人體體重測量的傳統方式都是使用機械式的體重計，但使用傳統體重計去做一項大規模的人體體重分佈研究是很不方便的。在雲端計算環境的考慮下，本論文探討了一個新的方法來進行人體體重估測。利用一個深度體感攝影機自動擷取人體物件的正面及側面輪廓的深度影像，並利用骨架偵測技術找出頭心、雙肩及雙腳踝的像素座標，然後由人體物件將人體骨架面積、骨架長方體和Voxel值等特徵計算出來。最後，以迴歸分析的

方式找出這些特徵與人體體重之間的關係，再由假設檢定的過程來驗證迴歸分析的結果。結果指出就統計學而言，所有的特徵都與體種有關。此外，人體Voxel值特徵與人體體重的相關度最高，且經估測體重與實際體重之間的平均誤差率約為2.1%。雖然此數據顯示仍然有改進的空間，不過與傳統機械式體重計相比，本文提出了一個創新的人體體重估測系統並在網際網路的世界中可能有新的潛在應用。