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盲孔加工的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦林定皓寫的 電路板機械加工技術與應用(第二版) 可以從中找到所需的評價。
國立高雄科技大學 電機工程系 楊浩青所指導 黃丞睿的 精進智慧刀把訊號的校準與分析方法 （2020），提出盲孔加工關鍵因素是什麼，來自於無線智慧刀把、訊號校準、工序判別、受力解耦。
而第二篇論文國立高雄科技大學 電機工程系 楊浩青所指導 葉恒志的 自動判別有效加工段之扭矩估測系統-以2軸半CNC為例 （2019），提出因為有 訊號擷取、切削扭矩估測、自動編碼器、類神經網路、模糊邏輯的重點而找出了 盲孔加工的解答。
電路板機械加工技術與應用(第二版)
為了解決盲孔加工 的問題，作者林定皓 這樣論述：
電路板機械加工技術是製造電路板不可或缺的工序，舉凡鑽、切、沖、削、刨、壓等工作都是必要的生產技術，隨著產品高密度化、隨身化，使加工複雜度不斷提升，所需機械加工技術的精緻度也隨之而來，本書將電路板機械加工技術分門別類解說，以深入淺出的編寫方式，讓零基礎的讀者知道概括，讓有經驗的讀者更有系統化認知，本書適用於電路板相關從業人員使用。 本書特色 1.電路板機械加工技術是製造中最不可或缺的，舉凡鑽、切、沖、削、刨及壓等工作都是必要的生產技術 2.電子產品高密度化與隨身攜帶的特性，使電路板加工複雜度不斷提升，所需要機械加工技術精緻度也隨之而來 3.本書將電路
板製造的機械加工技術分門別類做解說，可幫助大家進入加工技術領域，讓零基礎的讀者可知道概括，讓已有經驗的讀者更有系統化的認知。 4.本書適用於電路板相關從業人員。
精進智慧刀把訊號的校準與分析方法
為了解決盲孔加工 的問題，作者黃丞睿 這樣論述：
使用CNC銑床加工時，在不同影響加工品質的因素中，刀具受力實為加工品質的關鍵。前期所開發的無線智慧刀把，已具有線上量測與顯示切削扭矩的功能。然而在業界應用時，如何因應包含溫度飄移、工序差異、與受力組合等變因，實為無線智慧刀把的精進挑戰。 本研究基於目前的智慧刀把，在訊號校準、工序判別、與受力解耦等項目進行精進。在訊號校準上，透過線性擬合法與溫度補償，可校準出在不同旋轉角度時的扭矩與彎曲力值。在工序判別上，藉由分析銑削與鑽孔工序在旋轉應變訊號上的差異，以判別不同工序的差異。在受力解耦上，銑削加工中的多頻道訊號經解耦合後，可獲得加工中的扭矩與彎曲力，並基於刃型受力圖利用卷積神經網路判斷實際
刀刃數。 研究結果顯示，無線智慧刀把經過訊號校準後，扭矩與彎曲力與校準誤差分別為1.45%與1.57%。在實際不同的加工工序(銑削與鑽孔)中，其動態扭矩與彎曲力估測誤差均小於13%。最後，刀刃數的判別正確率則介於98.6%~99.1%之間。
自動判別有效加工段之扭矩估測系統-以2軸半CNC為例
為了解決盲孔加工 的問題，作者葉恒志 這樣論述：
在CNC銑床進行加工時，有許多會影響加工品質之因素，為了防止加工品質變異，多數會在機台上安裝感測器，尤其以安裝加速規於主軸頭上最為常見。以蒐集加工時之振動訊號，並觀察訊號與加工品質是否有變異。但是，目前許多研究因切削路徑多樣，大多著重於離線分析，且在多個加工條件下之樣本蒐集與估測模型建立有較大之困難。因此，本研究在於探討，如何在不同切削路徑下擷取有效加工訊號，且能在多個加工條件時估測扭矩，做為切削時扭矩之參考。本研究開發一扭矩估測系統，可適用於不同切削路徑與多個加工條件之切削扭矩估測。在有效訊號擷取上，應用自動編碼器(Autoencoder)可識別異常之特性，進行加工段之擷取。在切削扭矩估測
上，以類神經網路(Neural Network)建立估測模型，透過振動訊號與電流估測切削時之扭矩。在多個加工條件估測上，以模糊邏輯系統(Fuzzy Logic System)推理出新條件與鄰近條件的相似度，計算出混合比例，並快速建立混合樣本估測模型，以估測新加工條件在切削時之扭矩。研究結果顯示，在回字型銑削、盲孔加工、銑削標準測試件之實驗中，有效加工段擷取之正確率可達92 %以上。而在切削扭矩估測上，振動估測的平均絕對百分比誤差(MAPE)在6.07 %-8.94 %；電流估測的平均絕對百分比誤差(MAPE)在8.69 %-13.79 %。最後，在混合樣本估測上，MAPE可由鄰近樣本的22 %
和44 %下降至混合樣本的11.78 %。因此，本研究開發之扭矩估測系統可擷取不同切削路徑的有效加工段並適用於多個加工條件之估測。