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蘇聯特種部隊體育教官．帕維爾訓練套書（帕維爾正宗俄式壺鈴訓練手冊+帕維爾徒手戰士訓練法）【博客來獨家附贈「站在肌力及體能訓練大師的肩膀：全方位訓練指引練習別冊」】

為了解決無刷有刷扭力的問題，作者帕維爾．塔索林 這樣論述：

俄式肌力及體能訓練宗師帕維爾．塔索林 前蘇聯特種部隊體育教官，現美軍海豹突擊隊和美國特勤局的特聘專家 將俄式壺鈴引入西方世界的推手 業界認證的黃金標準RKC的制定者 經典訓練套書 博客來獨家附贈「站在肌力及體能訓練大師的肩膀： 全方位訓練指引練習別冊」 + 「首刷限量優惠」 SBD Taiwan特別優惠，滿千折抵200元商品折扣碼 開啟世界壺鈴革命的俄式訓練大師 用詳細的圖文 詼諧與專業兼具的文字 傳授你簡單明確的壺鈴動作 讓你鍛鍊出鋼鐵般的體魄 　　《帕維爾正宗俄式壺鈴訓練手冊：蘇聯特種部隊教官，海豹部隊與CIA特聘專家，完整傳授用壺鈴就練到超級強壯的

戰鬥民族訓練法》 　　「壺鈴是古代俄羅斯人對抗弱點的武器！」 　　——帕維爾．塔索林 　　壺鈴是最簡單，卻最強悍的訓練工具之一，簡單來說，它就像是個帶柄的大砲彈，只要抓著它，你就知道自己該準備好了！ 　　此書的訓練方式與概念，是身為前蘇聯特種部隊教官、美國CIA、海豹特種部隊顧問的帕維爾使用的方法，他以一般身體準備（General Physical Preparation）的概念來設計課表，將替你打下進行日常生活、各種體育運動時的堅實基礎。 　　為什麼是壺鈴，它能帶給你什麼好處？ 　　壺鈴可說是投資報酬率最高的訓練工具。一天只要認真投入三十分鐘，一週規律執行幾天，就能看到改變。 　　＊

從搬箱子上樓，到在路上遇到攻擊時的應變，本書將為你生活中可能遇到的事情做好身體準備。 　　＊按照書中指引訓練，你將鍛鍊出戰士般的體格。 　　＊為你帶來肌力、耐力與活動能力，無論在競技或娛樂式運動上都能活用身體。 　　＊如果你是一個認真的運動員，本書將為你的訓練打下基礎。 　　＊如果你是一名認真的舉重選手，本書將建立起你的肌力，而非干擾。 　　本書將能辦到上述所有目標，同時留給你足夠的時間和精力，讓你做好工作、盡情運動，並擁有自己的生活。 　　這是一套反脆弱的訓練方式，按照這本書的建議，你肯定不會成為溫室裡的花朵。 　　俄式壺鈴的力量，是屬於你的！ 　　《帕維爾徒手戰士訓練法：俄式訓練大

師，傳授你只用自體重量訓練，就能練到超級強壯的戰鬥民族訓練法。》 　　當你的身體，是你唯一的訓練工具時 　　俄式肌力專家與前特種部隊教官帕維爾．塔索林 　　讓你知道如何在最短的時間內，變得超級強壯！ 　　●審定：王啟安老師——台灣大學口筆譯講師，資深肌力與體能教練。 　　●翻譯：陳柏瑋中醫師——中華民國運動教練學會肌力及體能丙級；怪獸訓練肌力及體能B級教練 　　為什麼是徒手訓練？因為，隨時隨地都能做。 　　如果您是為了尋找另一種漫無目的訓練歷程，讓自己在無限反覆的伏地挺身與仰臥起坐之間感到肌肉充血、痠疼，那麼您來錯地方了。徒手戰士訓練法要的是肌力，結案。 　　長期刻苦訓練的真男人就算進不

了健身房，也不會屈就於高反覆訓練的。 　　這是事實，真正可觀的肌力只能透過高阻力、低反覆次數的鍛鍊來取得，這樣的鍛鍊帶來極高的肌肉張力。 　　《帕維爾徒手戰士訓練法》即將向您呈現，如何選擇最合適的自身體重訓練動作來挑戰極限，這難度將會使你一組之內只能勉強做幾下而已。我們將透過改變四肢的槓桿作用與重心分布，來提升或降低難度。如果標準伏地挺身對你來說很容易，請試試單手伏地挺身；如果單手伏地挺身也不成問題，接著請將下肢抬高，我相信你懂的。街頭健身玩家就是藉由這樣的進退階方法來調整難易度。例如，如果單手伏地挺身對您來說太困難，那可以調高手部高度來降低難度。 　　徒手戰士教條： 　　用無窮盡的高反覆

動作將肌肉搞到力竭，無法鍛鍊出肌力；施予肌肉大量張力才可以。 　　要誘發出高肌肉張力，高阻力是其中一個條件，另外一個則是全神貫注在肌肉收縮上。 　　透過刻意製造不利的槓桿作用和四肢之間的重量分配，即可在沒有大重量器材的情況下製造出高阻力。 　　透過少數幾個高阻力、低反覆、全身性鍛鍊動作，即可獲得最佳的肌力增長。徒手戰士訓練課表僅包含兩個段練動作：單腳深蹲與單手伏地挺身，這兩個動作等同於自身體重的健力鍛鍊。 　　肌力訓練是一種技術，必須把訓練視為練習而非只是健身。您將會日復一日地練習，您將會專注於最大肌肉張力，您將完全避免肌肉疲勞與力竭。 　　產生張力的技術，是變強壯最重要的一件事，遠比肌肉量的

增長重要多了。 　　源自傳統武術的高張力技巧，會使你的肌肉更緊繃，進而使您變得更強壯。 各界好評 　　此書綜合了俄羅斯科學的精華，導出增強肌力與復原力的最佳實踐方式。在運動員的世界中，有太多人被其背部疼痛所抑制，總是過度訓練、疲憊不堪。我引導他們就帕維爾的訓練方式，架構出治療性與增強表現的課表，並以最小但最佳的劑量實現此目標，這些方法確實有效。——斯圖亞特．麥吉爾（脊椎力學專家，《麥吉爾腰背修復手冊》作者） 　　如果你已經是壺鈴的愛好者，如果你是肌力的愛好者，在這本書，你將會以耳目一新、嶄新與簡化的方式，看到你過去看過的東西，讓你確信，自己正走在正確的道路上。 　　如果你是壺鈴新手，沒

有比這本書更好的起點了！這本書令人難以置信的簡單易懂，但從中得到的鍛鍊與課表絕對是簡單且邪惡的。這是一本簡明扼要的好書，其中有太多珍貴的知識，我正在讀第二遍，我一定會讀第三遍。——Gray Cook（FMS功能性檢測創始人之一）  

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多功能碳材複合薄膜之製備與性質探討

為了解決無刷有刷扭力的問題，作者林立軒 這樣論述：

本研究之主要目的為製備多功能碳材複合薄膜，並透過探討多形態碳材組成與薄膜性質之相關性，研發出新型多功能導電彈性材料。其係以熱塑性聚氨酯薄膜作為基材，將其表面塗佈多層石墨烯、多壁奈米碳管和導電碳黑等碳材漿料，針對碳材薄膜之電性、延展性與耐磨性與形態結構等物性，進行結果之對照分析。第一部分，在熱塑性聚氨酯表層塗佈石墨烯/PU樹脂分散液，分別比較不同濃度以及不同厚度之石墨烯複合薄膜的性質變化。實驗結果發現G-20薄膜拉伸後之片電阻率能夠穩定維持在105 Ω/s，其耐磨次數可達2000轉；G-10薄膜之最大應力延伸率可達1800 %。第二部分，根據第一部分的實驗結果，將石墨烯/PU樹脂分散液均勻混合

奈米碳管與碳黑，調配出相近碳固含量之漿料進行塗佈，分別測量不同形態碳材之結合對於薄膜的性質變化。實驗數據得知G-T薄膜拉伸後之片電阻率可以穩定維持在105 Ω/sq，其耐磨次數可達2000轉；G-T-B薄膜拉伸後之片電阻率能夠穩定維持在106 Ω/sq和最大延伸率可達1500 %。綜合以上實驗，我們發現石墨烯/PU樹脂分散液濃度和厚度對於薄膜延伸率和電性均有影響，添加了奈米碳管與碳黑後，薄膜之導電性以及耐磨性皆提升，並透過高解析掃描式電子顯微鏡測量薄膜表面形態構造，發現石墨烯(2D)結合碳黑(0D)與奈米碳管(1D)構築出三維碳材結構，碳材以點線面多形態結構組成，創造出優良之導電網路，這將有助

於未來設計新型多功能導電彈性材料。

帕維爾徒手戰士訓練法：俄式訓練大師，傳授你只用自體重量訓練，就能練到超級強壯的戰鬥民族訓練法。

為了解決無刷有刷扭力的問題，作者帕維爾．塔索林 這樣論述：

當你的身體，是你唯一的訓練工具時 俄式肌力專家與前特種部隊教官帕維爾．塔索林 讓你知道如何在最短的時間內，變得超級強壯！   　　●審定：王啟安老師——台灣大學口筆譯講師，資深肌力與體能教練。 　　●翻譯：陳柏瑋中醫師——中華民國運動教練學會肌力及體能丙級；怪獸訓練肌力及體能B級教練   　　為什麼是徒手訓練？因為，隨時隨地都能做。   　　如果您是為了尋找另一種漫無目的訓練歷程，讓自己在無限反覆的伏地挺身與仰臥起坐之間感到肌肉充血、痠疼，那麼您來錯地方了。徒手戰士訓練法要的是肌力，結案。   　　長期刻苦訓練的真男人就算進不了健身房，也不會屈就於高反覆訓練的。   　　這是事實，真正可觀

的肌力只能透過高阻力、低反覆次數的鍛鍊來取得，這樣的鍛鍊帶來極高的肌肉張力。   　　《帕維爾徒手戰士訓練法》即將向您呈現，如何選擇最合適的自身體重訓練動作來挑戰極限，這難度將會使你一組之內只能勉強做幾下而已。我們將透過改變四肢的槓桿作用與重心分布，來提升或降低難度。如果標準伏地挺身對你來說很容易，請試試單手伏地挺身；如果單手伏地挺身也不成問題，接著請將下肢抬高，我相信你懂的。街頭健身玩家就是藉由這樣的進退階方法來調整難易度。例如，如果單手伏地挺身對您來說太困難，那可以調高手部高度來降低難度。   　　徒手戰士教條：   　　●用無窮盡的高反覆動作將肌肉搞到力竭，無法鍛鍊出肌力；施予肌肉大量張

力才可以。   　　●要誘發出高肌肉張力，高阻力是其中一個條件，另外一個則是全神貫注在肌肉收縮上。 　　●透過刻意製造不利的槓桿作用和四肢之間的重量分配，即可在沒有大重量器材的情況下製造出高阻力。 　　●透過少數幾個高阻力、低反覆、全身性鍛鍊動作，即可獲得最佳的肌力增長。徒手戰士訓練課表僅包含兩個段練動作：單腳深蹲與單手伏地挺身，這兩個動作等同於自身體重的健力鍛鍊。 　　●肌力訓練是一種技術，必須把訓練視為練習而非只是健身。您將會日復一日地練習，您將會專注於最大肌肉張力，您將完全避免肌肉疲勞與力竭。 　　●產生張力的技術，是變強壯最重要的一件事，遠比肌肉量的增長重要多了。 　　●源自

傳統武術的高張力技巧，會使你的肌肉更緊繃，進而使您變得更強壯。  

電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗

為了解決無刷有刷扭力的問題，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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