線性致動器的問題,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

線性致動器的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦西蒙‧孟克寫的 DIY聲光動作秀:用Arduino和Raspberry Pi打造有趣的聲光動態專題 和MAKERMEDIA的 Make:Technology on Your Time國際中文版10都 可以從中找到所需的評價。

另外網站促動器101.什麼是促動器,它們是做什麼的,它們是如何工作的。也說明:當由於電機直接或通過某些齒輪旋轉絲槓而導致絲槓旋轉時,螺母(如下黃色所示)以線性運動的方式上下滑動絲槓並產生線性運動-故名“線性致動器”。這與仍然是線性致動器的 ...

這兩本書分別來自馥林文化 和馥林文化所出版 。

國立勤益科技大學 機械工程系 黃智勇所指導 許志安的 機械學習分類演算法在線性致動器缺陷元件檢測之應用 (2021),提出線性致動器關鍵因素是什麼,來自於線性致動器、缺陷檢測、主成分分析、支持向量機、K-近鄰演算法。

而第二篇論文國立清華大學 動力機械工程學系 陳榮順所指導 李吉豪的 溫室用龍門型澆水機器人研究 (2021),提出因為有 龍門機器人、灌溉系統、智慧農業、姿態估測、路徑規劃、機器人作業系統的重點而找出了 線性致動器的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了線性致動器,大家也想知道這些:

DIY聲光動作秀:用Arduino和Raspberry Pi打造有趣的聲光動態專題

為了解決線性致動器的問題,作者西蒙‧孟克 這樣論述:

  本書將帶領你由淺入深地用Arduino和Raspberry Pi創造並控制動作、燈光與聲音,從基礎開始進行各種動態實驗和專題!   Arduino是一臺簡單又容易上手的微控制器,而Raspberry Pi則是一臺微型的Linux電腦。本書將清楚說明Arduino和Raspberry Pi之間的差異、使用時機和最適合的用途。   透過這兩種平價又容易取得的平臺,我們可以學習控制LED、各類馬達、電磁圈、交流電裝置、加熱器、冷卻器和聲音,甚至還能學會透過網路監控這些裝置的方法!我們將用容易上手、無須焊接的麵包板,讓你輕鬆開始動手做有趣又富教育性的專題。   在本書中,

你將:   1、用Arduino和線性致動器打造壓罐器。   2、用Arduino為你的盆栽澆水。   3、用LED打造個人交通號誌。   4、用Arduino打造隨機氣球爆破器。   5、用自製的恆溫冷卻器為飲料降溫。   6、理解並應用PID控制演算法。   7、用Raspberry Pi打造會隨Twitter發文舞動的布偶派對!   學習控制機械裝置與系統,接著進入物聯網(IoT)的世界,連結今日最尖端的科技吧! 本書特色   ◎清楚說明Arduino和Raspberry Pi之間的差異、使用時機和最佳用途!   ◎從基礎開始,熟悉並完成各種動作、燈光與聲音實驗專題。   ◎詳細製

作步驟與程式說明,輔以全彩圖表與照片,清晰易懂!   ◎學習控制LED、各類馬達、加熱器、冷卻器和聲音等裝置,以及透過網路監控裝置的方法!  

線性致動器進入發燒排行的影片

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機械學習分類演算法在線性致動器缺陷元件檢測之應用

為了解決線性致動器的問題,作者許志安 這樣論述:

將線性滑軌與精密滾珠導螺桿的功能整合在單一組件的線性致動器,因兼具高剛性與行程精度,常應用於自動化產業的精密定位、量測..等設備。但因組成元件較多且複雜,元件的組裝品質常是決定線性致動器性能的關鍵。目前,大多數的製造商雖可透過麥克風,以量測線性致動器運轉的噪音值分辨不良品,但後續尚需大量人工檢查瑕疵元件,以確認產品不良的原因。本研究希望透過感測器與機械學習分類法,達到快速且自動化檢測出不良品,並可分辨缺陷元件狀態。滑塊螺帽是由線性滑軌之滑塊與滾珠螺桿之螺帽組成,為線性致動器最常發生不良品的組件,尤其是滾珠間隙、迴流器與螺帽的段差..等。本研究以三軸加速計安裝於滑塊螺帽,以及將麥克風安裝在實驗

平台上,透過往復運轉蒐集振動訊號與聲音訊號,並轉換為時間域與頻率域特徵值,還透過主成分分析(PCA)探討其特徵特性。機械學習分類法部份,使用K-近鄰演算法(KNN)與支持向量機(SVM),對4類滾珠間隙、4類迴流器段差缺陷狀態、4類段差缺陷程度,進行分類訓練與測試並比較其效益。因分類數目高達52種,將耗費較大建模與測試時間,不利快速線上檢測,所以本研究採用三階段的模型數據分析,同時保有相當的分類準確度且大量降低演算時間。實驗結果顯示,透過三階段的分類架構,振動與聲音訊號的最佳分辨率為SVM-最佳高斯核82.59%與94.06%。驗證本研究模型對於線性致動器缺陷元件檢測與分類的可行性。

Make:Technology on Your Time國際中文版10

為了解決線性致動器的問題,作者MAKERMEDIA 這樣論述:

  雖然機器人的發明是1920年代的事,但人類製作會自己動作的擬生物品這個概念並不新奇,時至今日,機器人可以作為工人服務人類、像士兵一樣保護人類、像玩具一樣取悅人類。在本期《Make》中將介紹現在自造者們正在進行的一些機器人專題,讓您了解現在機器人領域發展到了什麼樣的階段。   在本期中你也可以找到輕鬆完成的三個專題創意:   教您如何用積體電路(IC)晶片組裝和焊接放大器電路,製作一顆小型、價格實惠的MonoBox插電喇叭。   教您用木板製作堅固的掀蓋式日式工具箱。   親手製作一臺與眾不同的敲敲糖果販賣機,只要在前方面板上敲擊特定節奏,就會掉出好吃的糖果! 本書特色

  《Make》是一本協助讀者將「自己動手做」DIY的概念,運用到生活中所有科技領域的雜誌書,內容涵蓋範圍包括:汽車、玩具、電子、機器、樂器、攝影、木工家具與戶外活動等產品的製作。此外,每本《Make》都有著令人興奮且多樣化的專題,讓您隨時隨地都能發揮創意充分活用各種科技,盡情享受改造、破解與重組科技的成就感。   本書透過生動的實物照片、精美的插圖與簡單易懂的文字描述,深入淺出地一步步教您如何做出這些專題企劃作品。更把製作所需的材料、金額、時間與購買來源等資訊,鉅細靡遺地標示出來。   這不但是一本適合高中以上大專院校進行科技製作活動的聖經,也是一般社會人士培養休閒嗜好或是假日親

子活動的優良讀物。還有,如果您正在尋找科技產品創新的點子卻遍尋不著,《Make》裡的精采內容絕對不會讓您失望。

溫室用龍門型澆水機器人研究

為了解決線性致動器的問題,作者李吉豪 這樣論述:

在現代農業中,仰賴人工澆水會增加生產成本且耗費人力,使用溫室噴霧系統可以解決前述問題,卻會造成葉面浸潤,進而增加植物的疾病發生率。並且兩種方法均無法針對個別植株,控制其所需的澆水量以及澆水方向。本研究研發一新型多致動龍門型澆水機器人,可應用於蝴蝶蘭植株栽培溫室中。首先藉由應用YOLOv4-tiny物件辨識技術,偵測植株位置,再經由計算圖像回歸直線以估測植株姿態。並且利用變形路徑演算法進行路徑規劃,以降低姿態估測的不確定性。最後透過控制龍門上的線性致動器,使致動器沿著規劃路徑移動,藉以避開葉面區域。若實際在致動器上安裝澆水器,而非實驗時使用雷射作為驗證,可望減少澆水時葉面上積水,降低植株病害的

可能性。本研究建構於機器人系統(ROS)上,並且透過Nvidia Xavier實現演算法。最終,與過往的研究比較,本研究利用雷射模擬澆水路徑,實現了82%的澆水成功率,根據使用者設定速度,可以達到每秒3個植株以上的速度進行精準澆水。