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國立中山大學 環境工程研究所 陳威翔所指導 劉士銘的 利用類神經網路解析高雄港港區總懸浮微粒濃度之影響因子 （2016），提出砂石車斗子關鍵因素是什麼，來自於物料密度、高雄港、總懸浮微粒、類神經網路、相對濕度。

而第二篇論文國立高雄應用科技大學 機械與精密工程研究所 許光城所指導 楊振瑞的 砂石車車斗內容積三維量測系統之開發 （2012），提出因為有 立體視覺、非接觸式量測、相機校正、三維量測的重點而找出了 砂石車斗子的解答。

最後網站急!急!請問載7~8方土的砂石車是幾頓車? @ blog - 隨意窩則補充：(2)21噸大貨車：空車重12.6噸＋（容積7立方公尺×比重1.5）＝23.1噸。 中華民國國境內市面上的砂石車種類有：【普通(職業)21噸大貨車砂石車、普通( ...

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利用類神經網路解析高雄港港區總懸浮微粒濃度之影響因子

為了解決砂石車斗子的問題，作者劉士銘 這樣論述：

世界各國經濟活動互動頻繁且合作密切，船舶肩負貨物在國際間交流的重任，伴隨而來的空氣污染物排放問題也愈形嚴重。高雄港為臺灣最大之國際港埠，在經濟方面高雄港對於臺灣在國際間扮演很重要的角色，相對所造成的空氣污染排放長期為管制上的死角，如貨物裝卸時造成的總懸浮微粒(Total Suspended Particulate，TSP)排放。以高雄港為例，港區中位於中島商港區的第47號到56號碼頭逸散揚塵嚴重，總懸浮微粒屢次超標，造成嚴重污染的主因為該處是散裝貨輪靠港主要碼頭，貨輪所裝卸物料以廢鐵(屑)、焦炭、矽砂、礦砂、石灰石及水泥料等容易逸散物料為主。在以類神經網路探討港區碼頭於裝卸時易使總懸浮微粒濃

度提高主要影響因子方面，依研究分析顯示，於模式一、檢測濃度高低篩選方式，進行之設定最佳輸入變數組合(如：物料密度、相對濕度、風向及風速)，並帶入隱藏層3預測得知之誤差百分比為13％，其所預測結果與實際值之間差異最小，且預測值與實際值間之分佈趨勢相關性較高，說明類神經網路理論可應用於預測高雄港港區總懸浮微粒濃度。整體研究結果得知主要影響港區總懸浮微粒濃度主要因子包含物料密度、相對濕度、風向及風速，其中又以相對濕度與物料密度扮演較重要角色，未來若在大氣條件如風向、風速及相對濕度皆達到本次研究考量範圍時，本研究之類神經網路模型可有效預測港區內可能總懸浮微粒濃度進而決定是否需加強防治措施或執行其他因應

策略抑制總懸浮微粒濃度之逸散。

砂石車車斗內容積三維量測系統之開發

為了解決砂石車斗子的問題，作者楊振瑞 這樣論述：

資訊科技日益發展，使得電腦的運算速度及效能快速提升，個人電腦尤甚，製造成本亦大幅下降，使得數位影像處理技術被廣泛使用在電腦視覺、自動光學檢測、量測系統，電腦視覺亦可結合機構、程式撰寫、光學量測、控制系統等領域之技術整合，運算環境比過去擁有更高的執行效率與方便性，並能有效率的自動完成工作，具高穩定度與高經濟效益。 本研究以機械視覺(Machine Vision)方式，對砂石車車斗內容積其相關尺寸進行量測，取代人力檢驗砂石車車斗載貨容積，透過兩顆CMOS攝影機所擷取的影像，傳輸至筆記型個人電腦後，藉由三維量測系統求得其特徵點位於世界座標的位置後，以求得砂石車車斗其相關尺寸。 透

過實驗結果可知，經逆向量測設備ATOS進行驗證，本研究實際量測誤差量在1.2%以內，量測數值誤差小且具有相當準確性，同時符合公路總局車輛檢驗公差範圍2%以內之規定。本量測系統之攝影機架設容易，具有其便利性，量測所需設備便宜且容易取得，因此具有相當經濟性；而且可量測物件尺寸範圍大，量測結果具有一定準確性及穩定性，可有效改善車輛檢驗環境並可有效降低對檢驗人員的依賴。

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