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另外網站常見自行車圈輪胎尺寸標準也說明：讓我們舉例看看爲什麼：26×2.125在30年代後期是一種重型"氣球胎（ballon tire）"自行車最流行的尺寸，時至今日這種尺寸的胎在"海灘巡洋艦（beach cruiser ...
這兩本書分別來自商周出版 和大風文創所出版 。
中原大學 電子工程研究所 繆紹綱所指導 鄭宜雯的 在不平衡數據集下改善鋁壓鑄件缺陷檢測性能的探討 （2020），提出自行車輪框規格關鍵因素是什麼，來自於鋁壓鑄、缺陷檢測、深度學習神經網路、方向梯度直方圖、VGG16、支持向量機、不平衡數據、模板比對。
而第二篇論文國立臺北科技大學 機械工程系機電整合碩士班 黎文龍所指導 毛冠中的 以頻率變化檢測自行車輻條張力之研究 （2018），提出因為有 自行車、輻條、振動、頻率分析、訊號分析的重點而找出了 自行車輪框規格的解答。
最後網站可以安裝寬胎在我的輪框上嗎？登山車輪框與外胎搭配解密。則補充：登山車輪框與外胎搭配解密。 不同的框寬X不同胎寬X不同的外胎款式=數量多到爆炸的組合。 不正確的搭配而產生的缺點：. 1.輪框窄而外胎過寬：.
5件好物，DIY家用所有清潔、沐浴、美妝與保養用品
為了解決自行車輪框規格 的問題，作者smarticular.net 這樣論述：
德國居家生活暢銷No.1 快樂的綠色家事手冊 只用小蘇打、蘇打、醋、檸檬酸、硬肥皂 自製33種配方，適合300多種用途 不必再花大錢買市售化學商品與藥妝 實踐友善環境的永續生活風格 每家每戶平均會有40到60種清潔劑、藥膏、乳液、肥皂，家裡各處因此有五顏六色的瓶罐、噴霧、軟管、容器。我們真的需要這些產品嗎？在常見的市售用品之外，碳酸氫鈉（小蘇打）、蘇打、醋、檸檬酸、硬肥皂是更簡單、省錢、環保、無毒、零汙染的選項。 自製的保養品、化妝品、家事用品更安全！ 使用成分由你決定，依照自己需要和喜好調製出專屬用品，主動排除引發過敏、發炎、影響荷爾蒙的成分。 DIY超省錢！ 手把手教你用口袋零
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在不平衡數據集下改善鋁壓鑄件缺陷檢測性能的探討
為了解決自行車輪框規格 的問題，作者鄭宜雯 這樣論述：
目錄摘要 iAbstract ii目錄 iv圖目錄 viii表目錄 xiii第一章 緒論 11-1 研究動機與目的 11-2 相關文獻探討 41-2-1 使用HOG提取缺陷特徵 41-2-2 使用VGG16做為缺陷檢測 81-2-3 使用模板比對做為缺陷檢測 111-2-4 與本研究拍攝環境最相似的文獻 111-2-5 總結-選擇辨識方法 151-2-6 不平衡數據相關探討 151-2-7 使用SVM懲罰函數解決不平衡數據 181-2-8 ORB影像對齊 201-3 論文架構 22第二章 系統架構 232-1 實驗流程 232-2 實驗設備
介紹 252-3 背景相關知識 252-3-1 HOG 262-3-2 SVM 292-3-3 CNN 322-3-4 VGG網路 352-3-5 TensorFlow模組 37第三章 實驗方法 383-1 Dataset 383-2 交叉訓練 403-3 數據擴增 413-4 HOG特徵提取 423-5 訓練VGG16網路 443-6 解決不平衡數據集問題-調整SVM參數 473-7 模板比對 483-7-1 影像對齊法 493-7-2 待對齊影像之影像二值化 513-7-3 影像相減 52第四章 實驗結果與討論 544-1 擴增缺
陷數據 544-2 缺陷偵測效能的評估標準 554-3 HOG分割尺寸的選擇 564-4 HOG歸一化以及SVM核函數搭配 614-4-1 正常及缺陷比例為2:1的實驗結果 614-4-2 增加數據數量後的實驗結果 674-4-3 正常及缺陷比例為5:1的實驗結果 694-5 加入F1-score計算結果 724-6 VGG16分類結果 734-7 模板比對結果 774-7-1 畫面1實驗結果 774-7-2 畫面2實驗結果 804-7-3 模板比對法結果與討論 824-8 三種辨識成果討論 83第五章 結論與未來展望 855-1 結論 855
-2 未來展望 86參考文獻 87圖目錄圖1. 鋁壓鑄件環境參數[1] 2圖2. 各種缺陷種類。(a)表面充填不良；(b)缺裂[2]；(c)燒付；(d)裂痕[2]；(e)正常打洞；(f)變形，模具內pin腳斷裂，打洞失敗。 2圖3. 缺陷葉片的梯度方向直方圖[5]。(a)位置I處損壞葉片的HOG；(b) 位置I的未損壞葉片HOG；(c)位置II中損壞葉片的HOG；(d)位置II中損壞葉片的HOG。 5圖4. 實驗渦輪葉片檢測結果[5]。(a)所有葉片完好無損；(b)~(d)有缺陷葉片。 6圖5. 紡織品缺陷檢測的訓練流程圖[6] 7圖6. 紡織品缺陷檢測的測試流程圖[6] 7
圖7. 木材缺陷[14]。(a)木材死節；(b)木材活節；(c)藍色污漬；(d)裂縫；(e)褐色污漬；(f)瀝青條紋。 8圖8. 車輪胎面圖像採集系統[22] 12圖9. 車輪胎面影像[22] 12圖10. 車輪胎面缺陷檢測架構圖[22] 12圖11. 車輪胎面缺陷影像[22] 13圖12. 定位的區域[22]。(a)正樣本；(b)負樣本。 14圖13. 追蹤騎自行車的男孩。在第61個和第72個畫面通過ORB功能，追蹤器準確地捕捉到了小男孩。藍色橢圓表示當下畫面中對象的位置。 21圖14. 追蹤行人，藍色橢圓表示當下畫面中對象的位置。 21圖15. 本研究的系統流程圖 23圖
16. 本研究所採用的工業攝影機[38-39] 25圖17. 計算點A梯度的遮罩：梯度值可寫成(11)式，梯度方向可寫成(12)式。 26圖18. HOG的核心概念為將圖像分成細胞(cell)，再將細胞組合成圖像塊(block)。 27圖19. 偵測正常與缺陷物件的HOG流程圖[參考40] 27圖20. 不同圖像塊歸一化方法的結果[40]，其中的DET為檢測錯誤權衡效果(Detection Error Tradeoff)。 29圖21. SVM平面硬間隔分類 30圖22. SVM平面軟間隔分類，允許某些樣本可不滿足規則。 31圖23. SVM分類器不一定為線性的示意圖。(a)非線
性；(b)二維平面。 32圖24. CNN架構圖[41] 33圖25. 卷積運算示意圖 33圖26. 池化運算示意圖(參考[42]重新繪製) 34圖27. 全連接層分類出結果(參考[43]重新繪製) 34圖28. 3×3卷積的使用。(a) 5×5可被3×3卷積直接取代；(b)假設輸入8×8的特徵(以一維空間表示)，8×8也可以輕鬆地分成3×3。 36圖29. 數據集。(a)畫面1；(b)畫面2。 38圖30. 數據集內所有缺陷影像。(a)(b)燒付；(c)~(e)變形；其餘皆為充填不良。 39圖31. 交叉訓練示意圖 40圖32. 數據擴增。(a)原始影像；(b)經過扭曲的影
像；(c)經過平移的影像；(d)經過水平翻轉的影像。 41圖33. HOG分割示意圖。(a)每個影像可分成8×8的細胞，每個細胞皆會計算出一個梯度值[52]；(b)梯度方向可分成9組，經過統計可得出有9個bin的直方圖[53]。 43圖34. 將2×2的細胞組合成一個圖像塊 44圖35. VGG16架構圖[54] 45圖36. 一般分類情況，每種類別的比例將近為1:1。 47圖37. 特殊狀況，某類別數量少，形成這種數據不平衡的關係。 48圖38. 模板比對流程圖 49圖39. SIFT、SURF、BRIEF (with FAST)和ORB (oFAST + rBRIEF)的匹配
性能。ORB的性能優於其他做法[56]。 51圖40. 使用ORB影像對齊方法的一個結果 52圖41. 影像二值化。(a) ORB影像對齊後的結果，經旋轉或平移後空掉的部分將以黑色補上；(b)上圖若直接與模板影像做影像相減會產生誤差；(c)影像二值化，以色彩1為門檻值，若低於1則顯現黑色，若高於1則顯現白色；(d)將圖像中黑色部分貼上模板的影像，再轉回原始圖像顏色。 53圖42. 畫面2裁成缺陷比例較大的大小。(a)正常鑄件影像；(b)缺陷鑄件影像，紅框為缺陷位置。 54圖43. 藉由調整亮度來增加缺陷數據。(a)原圖；(b)將原圖調亮10%；(c)將原圖調暗10%。 56圖44.
固定圖像塊尺寸為2×2 (細胞)，各種細胞尺寸所得的準確率。 58圖45. HOG計算圖像塊數量示意圖 59圖46. 各種細胞尺寸和塊尺寸搭配的特徵維度 60圖47. 固定細胞尺寸為16×16 (像素)，各種圖像塊尺寸所得的準確率。 61圖48. 固定圖像塊尺寸為4×4 (細胞)，各種細胞尺寸所得的準確率。 61圖49. 所有測試結果的比較直方圖 62圖50. 正常與缺陷數據2:1，C = 1，四種歸一化方式的準確率、召回率和精確率。 64圖51. 正常與缺陷數據2:1，C = 100，四種歸一化方式的準確率、召回率和精確率。 67圖52. 正常與缺陷數據2:1，使用L1歸一化
，kernal = RBF，C從0.1~10000的準確率、召回率和精確率。 67圖53. 增大數據量後，正常與缺陷數據2:1，四種歸一化方式的準確率、召回率和精確率。 69圖54. 正常與缺陷數據5:1，四種歸一化方式的準確率、召回率和精確率。 72圖55. RBF核函數，懲罰函數的走向。 73圖56. 框取正常與缺陷標籤。(a)缺陷件影像，紫色框表示標籤為Defect；(b)正常件影像，由於整張皆是正常件，於是隨機框取，藍色框表示標籤為Normal。 75圖57. 損失函數。(a)VGG16損失函數。(b)一般損失函數。 77圖58. 影像相減後的差值圖。(a)編號002的正常
鑄件影像-模板影像的差值圖，幾乎是一片黑；(b)缺陷部位較小的缺陷影像-模板影像的差值圖，缺陷較無法以肉眼看出；(c)缺陷部位較大的缺陷影像-模板影像的差值圖，缺陷部位隱隱若現；(d)增加(c)的對比度，將缺陷部位突顯出來。 79圖59. 正常鑄件影像-模板影像，差值為0的個數有將近1,800,000個。 80圖60. 缺陷鑄件影像-模板影像，差值為0的個數僅有將近1,300,000個左右。 80圖61. 畫面1做影像相減後差值為0的個數走向 81圖62. 畫面2做影像相減後差值為0的個數走向 82圖63. 將畫面2裁剪為止有缺陷部位的大小，紅圈為缺陷位置。 82圖64. 畫面2做
影像相減後差值為0的個數走向 83表目錄表1. 測試結果統計表[5] 6表2. Mix-FCN網路與其他網路的指標值[14] 9表3. 車輪踏面缺陷定位測試結果[22] 14表4. 混淆矩陣 17表5. SE-gcForest、原始gcForest [29]、SMOTEBagging [28]和SMOTEBoost [27]的F1效能[26]。 18表6. 使用SVM、P-SVM和改進的P-SVM方法對帕金森病數據集和輸血服務中心數據集的準確率[30]。 19表7. VGG各模型配置[44] 35表8. A模型與A-LRN模型性能比較[44] 37表9. 數據集影像數量 3
8表10. 修改過後的VGG16層數圖 46表11. 擴增後的數據集影像數量 56表12. 缺陷偵測混淆矩陣 56表13. 測試HOG分割尺寸的數據量(非實際數量，而是8次交叉驗證的等效總數量) 58表14. 固定圖像塊尺寸為2×2和4×4，各個細胞尺寸的特徵維度。 60表15. 正常與缺陷數據2:1的訓練及測試張數 62表16. 正常與缺陷數據2:1，C = 1時結果。 63表17. 正常與缺陷數據2:1，C = 100時結果。 65表18. 增大數據量後，正常與缺陷數據2:1的訓練及測試張數。 68表19. 增大數據量，正常與缺陷數據2:1結果。 68表20. 正常與缺
陷數據5:1的訓練及測試張數 71表21. 正常與缺陷數據5:1，C = 1時結果。 71表22. 最終結果混淆矩陣 74表23. VGG16數據集 75表24. VGG16結果混淆矩陣 77表25. 模板比對使用數據集 78表26. 畫面1做影像相減的實驗結果 81表27. 畫面1做影像相減的實驗結果 83表28. 三種辨識方法的速度 85
布製好時光的四季花園.法式刺繡花草集：60款浪漫花草+30種從基礎到進階針法，完整影音教學，生活應用超百搭【內含材料套組-NO1.雛菊與蜜蜂】
為了解決自行車輪框規格 的問題，作者布製好時光(林宜蓁) 這樣論述：
【法式刺繡花草集×超值刺繡材料套組】 日本刺繡授證講師「布製好時光」─林宜蓁老師 以繡布為畫布，針線為畫筆， 帶領你細細領會四季更迭的掌中風景。 ★布製好時光，邀你一同感受有溫度的刺繡 以《布製好時光》為名，分享手作美好時光為出發的───林宜蓁老師，曾榮獲日本東京國際拼布大賽創作部門「入選」，同時取得日本手藝普及協會的刺繡講師證照。此次集結多年豐富教學經驗，以初學者角度設計出不同於一般平面刺繡，在配色、造型、層次與立體感更迷人的《法式刺繡花草集》，讓你不只學刺繡，更能繡出精彩又實用的“布製”好時光！ ★60款四季花草刺繡，零基礎也能優雅上手 全書以老師最受歡迎的
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材料套組───【雛菊與蜜蜂】 隨書附上【雛菊與蜜蜂】材料套組，全套工具材料一次備齊，打開立即可繡，感受清新小雛菊和忙碌蜜蜂，帶來春日的輕快與活力。 本書特色 【超值刺繡材料套組－No.1雛菊與蜜蜂】（完成尺寸：10×10公分） 1.免打稿圖案印刷繡布×1 精選厚度適中純棉布，圖案直接印在布上，不必描圖轉印，拆封立即可繡。 2.嚴選質感繡線×9色 不怕選擇困難，不必煩惱配色，紙卡印有編號，好對照、好收納。 3.雅致竹繡框×1（直徑10公分） 彈性佳，尺寸輕巧好攜帶，長時間手持不費力，是工具也是裝飾的好品味。 4.寬孔刺繡針×2支（不鏽鋼製） 最
適合穿多股線的大針孔，不鏽鋼材質最耐用，刺繡不費力，繡出好手感。 5.省時穿線器（金屬製） 特製小幫手的穿線器，寬片尺寸好拿好操作，穿線省時不傷眼。 6.全彩圖解說明書×1 全彩圖稿貼心對應繡線編號，找線配色最快速，清楚標示技法與股數，再複雜也能看清楚。7.QR Code完整影片教學 從裝框、起針、每一個刺繡針法到最後完成的收邊處理，全程示範教學，快速入門，一針一線，優雅學刺繡。 （※因拍攝略有色差，圖片僅供參考，顏色請以實際收到商品為準。）
以頻率變化檢測自行車輻條張力之研究
為了解決自行車輪框規格 的問題，作者毛冠中 這樣論述：
本研究是利用頻率來檢測自行車內輻條承受拉力的狀況，經過工廠參訪了解整個製作自行車輪框與輻條的製程，與力量檢測的受力範圍。第一種研究方法是採用模擬分析，以SolidWorks進行輻條的建模，再以SolidWorks Simulation進行頻率分析，取第一模態至第三模態的頻率並增加參數變化，繪出的變形量與頻率的關係圖，再以材料力學的公式做轉換，得到以Excel與MATLAB繪出之力量與頻率的關係圖，最後透過研究參數的推演，來獲得與實際較相符的研究方案。另一種研究方法是採用實驗分析，先建立兩個基座模型，用螺栓固定於防振台上，以兩個的邊界條件做比較，一個是兩端固定(Fix-Fix)，另一個
是一端固定、一端滑動(Fix-Slide)，用衝擊錘進行敲擊測試，可分別產生雷射位移計(Output)與衝擊槌(Input)的時域圖與頻域圖與兩相除的頻域圖(FRF)，共五張訊號圖，將前四張訊號圖當參考，取兩相除頻譜圖(FRF)的訊號頻率，做為與模擬分析的比較，藉由輻條誤差範圍內的頻率一致性，判斷出該腳踏車輪圈內的輻條受力是否一致。