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國立彰化師範大學 工業教育與技術學系 陳狄成所指導 黃冠惟的 利用田口方法對樞軸進行最佳化設計參數分析 （2021），提出華 司 墊片 正反關鍵因素是什麼，來自於樞紐軸承、扭力測試、田口方法。

而第二篇論文國立虎尾科技大學 機械與電腦輔助工程系碩士班 張文陽所指導 蔡治平的 影像視覺之光譜照度分析與物件特徵辨識 （2012），提出因為有 影像視覺、光譜照度、物件辨識、邊緣偵測、瑕疵物的重點而找出了 華 司 墊片 正反的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了華 司 墊片 正反，大家也想知道這些：

利用田口方法對樞軸進行最佳化設計參數分析

為了解決華 司 墊片 正反的問題，作者黃冠惟 這樣論述：

本文旨在探討新型樞紐結構之扭力衰減趨勢，以盤型彈片厚度、轉軸干涉量、表面加工處理、潤滑油 脂種類為主要參數因子，執行多組實驗測試並將數據結合田口方法分析相互驗證求出其最佳參數設計組合，再將此最佳參數組進行實驗測試，其優化之實驗數據與原實驗組之數據比對後有較優異的扭力衰減趨勢，與田口方法分析得出之結果一致。 實驗結果顯示，以田口方法分析得出最佳參數設計組合之扭力衰減率相比其他組實驗數據有著更好的表現，其衰減率在搖擺50000次後最低可達到正反向扭力衰減率平均值0.4%，透過因子效應分析得出潤滑油脂種類對於扭力衰減具有較大之影響，轉軸干涉量因其搖擺數次造成表面摩擦係數減少則影響

較低，盤型彈片厚度會改變其剛性大小進而影響扭力，在表面加工硬度表現上無電鍍層衰減趨勢較明顯，其次為無電解鎳鍍層，表面再經由熱處理後則可達到較穩定之扭力衰減趨勢。

影像視覺之光譜照度分析與物件特徵辨識

為了解決華 司 墊片 正反的問題，作者蔡治平 這樣論述：

本研究為影像視覺之光譜照度與紋理特徵辨識分析，主要探討影像在不同的光譜照度之特性與不同物件之幾何特徵檢測。影像的光譜照度分析為物件在均等照度下，對於光源照射的角度、強度、穿透率與光譜之調適性進行分析。物件特徵辨識主要針對物件幾何尺寸、真圓度、紋理特徵與影像接合等進行特徵檢測，其中分析的物件主要有扣件(墊片與螺紋)、硬幣與自行車零組件。墊片的檢測是藉由影像形態學量測物件的幾何尺寸、真圓度與瑕疵處，而在墊片尺寸量測中，外徑的量測誤差為±1%，而經影像處理的內徑之量測誤差也僅為±2.5%，其中墊片的瑕疵檢測是藉由XOR影像相減作為基礎，並成功的將墊片內徑之突起瑕疵物辨識出來。螺紋紋理的辨識為使用傅

立葉頻譜進行頻域之轉換，再利用Sr(θ)與Sθ(r)的頻譜響應，即可順利區分良好螺紋與毀壞螺紋，其中螺距的檢測為針對M10×1.5、M8×1.25、M6×1.0與M4×0.7四種螺紋進行量測，在最後量測的誤差中M10×1.5與M8×1.25為±0.01mm，而M6×1.0與M4×0.7則是±0.03mm的誤差。硬幣的辨識首先以圓形裁剪將硬幣與背景影像進行分離，其次利用Sobel與影像相減判斷硬幣之正反面，最後使用平均對比度與平滑度識別出新舊硬幣。本研究另針對狹長型的自行車零組件，並以SIFT影像接合使其具備特徵完整性與高突顯性，且同時進行管長與管寬的量測，其量測誤差皆可控制在±1%內。

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