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齒輪標註的問題，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
齒輪標註的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦西村仁,亨利‧布朗,大坪正人,湯瑪斯．沃特．巴柏寫的 工業製造加工+圖面+材料+傳動裝置套書(共七冊)：看懂工業圖面+加工材料+機械加工+工業製圖+507種機械傳動+精密切削加工+2603種機械裝置 和李弘升的 2022機械製造與識圖(中鋼招考適用)(收錄最新中鋼試題)(五版)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自易博士出版社 和三民輔考所出版 。
朝陽科技大學 工業工程與管理系 林宏達所指導 鄭丞凱的 電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗 （2021），提出齒輪標註關鍵因素是什麼，來自於自動化檢驗、手工具組裝、瑕疵檢驗、R-CNN網路模式。
而第二篇論文中原大學 機械工程研究所 陳夏宗、魏福勝所指導 曾慶華的 利用振動訊號預測CNC工具機滾珠螺桿故障 （2020），提出因為有 振動、線上即時監控系統、故障預測的重點而找出了 齒輪標註的解答。
工業製造加工+圖面+材料+傳動裝置套書(共七冊)：看懂工業圖面+加工材料+機械加工+工業製圖+507種機械傳動+精密切削加工+2603種機械裝置
為了解決齒輪標註 的問題，作者西村仁,亨利‧布朗,大坪正人,湯瑪斯．沃特．巴柏 這樣論述：
第1冊：《圖解看懂工業圖面：創意設計力×製造優勢，打造高附加價值商品的第一步》 為非理工科出身的人而寫 輕鬆掌握圖面語言，跨業跨部門溝通零失誤 「做出來的商品總是達不到設計時的理想模樣…」 「跟廠商、客戶洽談時總是找不到合適的溝通方式…」 打開本書你將學會： ●2D、3D雙向順暢轉譯 立體物件→平面圖：學習第三角法製圖邏輯，以正視圖、側視圖、俯視圖表現 平面圖→立體物件：等角投影圖+木雕思維方式=順利想像物件形貌 ●善用輔助視圖，平面也能360°呈現：剖面圖、局部放大圖、斜面投影 ●解讀圖面記號，訊息傳達不漏接：版面配置、尺度標註、公差標註、表面加工方式…… 第2冊：《圖解加工材料
：兼顧品質×成本×交期之外觀與實用性》 從「想這樣設計就用這種材料」的視點出發， 不談理論和艱澀知識，文科生也能輕易了解用在實務工作上！ 「該選什麼材質？為什麼做出來的東西不堪使用？」 「同樣的效果，該選擇便宜材料另做加工？還是選用較貴材料減少加工？」 打開本書你將學會： ．機械性質、物理性質、化學性質三大材料特性一手掌握 ．涵蓋 鋼鐵／鋁／銅／塑膠／陶瓷等金屬非金屬常用材料，參考最實用 ．統整熱處理加工如何改變材料特性：淬火、回火、高週波淬火、滲碳．．． ．從材料用途反推，建立選材的標準化程序；節省時間、金錢成本最具效率 第3冊：《圖解機械加工：統括「事前準備→加工→量測→清理」四
階段實務知識，實現加工就是依據創意化為成果的最高產品開發法》 世界上不存在同時滿足高品質+低成本+交期短的萬能加工法。 「Made In Japan」獨步全球，日本上市公司製造專家教你如何成為Pro！ 「機械加工後工件為什麼會變形？要如何事前防止或是事後補救？」 「增加加工速度，效率提升；但是刀具劇烈磨損，會導致壽命縮短。是要選擇生產效率，還是考量經濟成本？」 打開本書你將學會： ‧五大加工法全面掌握：切削加工、成形加工、接合加工、特殊加工、改變材料特性的加工 ‧145張圖例解說，理解更輕鬆：機械構造解析、加工事例、圖面解讀 ‧統整測量量具，確保製造品質：直接測量(如游標卡尺、高度規)
、間接測量(如量錶、厚薄規) ‧結合傳統與電腦化實務經驗，實用性高：實際範例攻略及技巧提點，避免試行錯誤 第4冊：《圖解工業製圖：「具體呈現+確實傳達+容易管理」的圖面轉化法，無縫接軌每一個分工環節》 日本上市公司生產技術專家的最高製圖實務 教你從制高點重新定義「正確‧明瞭‧高效率」，校準製圖腦！ 「在一張圖面繪製多個零件，沒想到日後產品改良，圖面無法流用，造成時間和成本浪費……」 「訂定公差時，究竟要以外觀品質為重？還是成本考量？」 圖面依據設計構想而來，是所有相關分工的基準。無論是早期的手繪、或是現代2D、3D CAD繪製的圖面，追求的都是只要遵循圖面上的標準化規格、尺寸符號、標註
原則，任何閱圖者包括採購、零件加工、組裝調整、品管、業務等，都有一致的解讀、製造出一樣的成品。而且不僅要能充分展現設計端的創意，兼顧外觀和機能，還必須滿足生產端品質、成本和交期的考量，順利加工組裝上市。 本書作者綜整21年於東證上市公司村田製作所株式會社生產技術部門的實務經驗，從企業營運的實際生產製造活動出發，說明繪製圖面作業中標準規格知識及製圖技能的實務要點，涵蓋設計面、繪製面、加工面、營業面等各面向需求，凝縮為精闢簡要、深具啟發的專業參考書。 打開本書你將學會： ‧圖面種類‧結構‧要點一次掌握：計畫圖、零件圖、組裝圖 ‧2D、3D圖面自由轉換物件形狀：立體圖面繪製法／第三角法，輪廓線、
隱藏線、中心線的方法；輔助視圖／剖面圖、投影圖、展開圖 ‧尺寸、公差標註的眉眉角角：大小尺寸重要資訊標註在哪一張圖面、如何標註、基準的考量方法……；三種公差／尺寸、配合（嵌合）、幾何公差 ‧攸關完成度的關鍵資訊：表面處理、材料種類、接合方式的標註法，主要機械部位／螺絲、彈簧、齒輪的繪製法 第5冊：《圖解507種機械傳動：科技史上最經典、劃時代的機構與裝置發明》 由機械傳動新技術領頭，揭開第一次工業革命序幕， 造就生產效率高速起飛的機器時代 揭密科技史上最經典、劃時代的機構與裝置發明 ● 19 世紀流傳至今的機械設計寶典、涵蓋逾35 項重大專利成就 蒐羅工業革命百年間推進量產
、省力、精密度，改變社會形貌的創新技術， 例如柯特左輪手槍、奧提斯升降機止動機構 ● 多種動力類型，範例兼具技術與歷史層面代表性 包括動力、水力、流體靜力、氣動式、蒸汽引擎、輾軋與齒輪、 衝壓、鐘錶及各式當時最新且未曾發表的機械設計 ● 專利人員精心手繪細部構造圖，窺探機械奧妙 簡要呈現機構全貌、零件配置與作用方向，複雜機制也豁然理解 打開本書，你將認識下列機構類型： 滑輪機構、凸輪機構、棘輪機構 曲柄機構、小齒輪與齒條機構、差速機構 擒縱機構、調速器、鐘擺機構 蒸汽引擎、升水裝置、周轉輪系等 第6冊：《圖解精密切削加工：先備知識✕量測技術✕工程設計✕實作演練
，鍛鍊技法、成本、品質兼具全方位即戰力》 「需要量產數十萬個零件，想要縮短加工時間並兼具品質，如何判斷只用一台加工機或是分成數台加工？」 「選擇接近零件形狀的素材來加工雖是常識，然而管狀材可能強度不足需要填充材料後再加工。材料成本和加工效率要如何抉擇？」 本書作者是擁有20多年領先業界、立於創新先鋒的專家，也是日本由紀精密第三代，東京大學理工研究所產業機械工程學科出身，並獲得第一屆日本製造獎的經濟產業大臣獎。針對發展驚人的精密切削加工實務與經營，以宏觀視野綜整傳授圖面解讀、工業標準、工具機構造等基本知識，以及落實各項加工法和步驟、量測技術、確保品質等寶貴經驗與訣竅。不僅是現場操作工程師必
備的專業實務聖經，也是串連設計、製圖、加工、生管及品管部門，建立共同認知、以共同語言有效溝通的專著。 本書內容特色： ．囊括基礎到專業必備知識：圖面、工業標準、材料規格特性、量測法、切削加工運作方式和條件 ．融會貫通解析實作案例：外徑加工、內徑加工、螺紋加工；高精度孔加工、攻牙加工；高難度內徑加工；高難度材料且巨量加工，解說使用機械、加工工程和材料、工程檢測等 ．超過200張圖表輕鬆理解：各種標示法、示意圖、樹狀圖、數據圖表、範例圖表、步驟流程、尺寸公差表、工具機解構圖 ．從個人到組織的品質提升法：認識國際認證、作業工程、產品規格書、製造命令單、品質保證體系 第7冊：《圖解2603種機械
裝置》 造就今日科技、歷久彌新的專利經典機構設計集成 20世紀初期機械設計智慧結晶：完整輯錄工業革命以來的創新發明專利與經典設計，例如二戰自由輪的三段膨脹引擎、自行車傳動鏈條齒輪，以及提升當代發動機燃油效率的阿特金森連桿結構。 專業分類‧系統編纂‧全面涵蓋：25年業界工程師蒐集史上經典專利圖稿、細節圖、備忘錄等資料，去蕪存菁，編纂分類成108個主題，全方位滿足不同條件需求的機械設計解決方案。 珍貴機構示意圖開放式激發創意：數千張機械裝置圖，精簡展示及解說機構關鍵、零件配置、運動方式，開放式啟發／優化創意靈感，簡單好用不受限。 卓越的經典機械裝置，既打造今日文明，更昂首續航於智慧化的未來
機械科技發展史上的重大發明改變了人類生活的方式，形塑今日文明的樣貌。工業革命至20世紀初期，工程師們馳騁想像、積極創新，在既有的基礎上不斷改良、修正，以追求速度更快、產量更大、效率更高的卓越設計。機械的性能突飛猛進，徹底將世界推向工業量產的時代，留下許多今日仍普遍使用的經典設計，更為後續的電氣化、自動化及智慧化生產鑄造了堅實的基礎。 本書是由英國土木工程師協會成員、具25年從業經驗的工程師湯瑪斯．沃特．巴柏，為機械工程領域的專業人士，收集20世紀初大量珍貴的發明專利及設計圖並分類編輯而成。包括動力傳輸與控制、速度與方向調節、溫度控制等方案；應用在起降、輸送、壓製、鑽孔、潤滑、切削等
各種需求。書中收錄經過實證與改良的經典專利；也不乏一些奇特、別具創意的特殊類型，皆蘊含前人的智慧與巧思。大量的設計圖稿，對照作者精要的說解，是現代工程師、技師、發明家……等跨時空應用與創新優化的寶庫。
電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗
為了解決齒輪標註 的問題，作者鄭丞凱 這樣論述：
目錄摘要 IAbstract II目錄 IV圖目錄 VII表目錄 XII第一章 緒論 I1.1 棘輪扳手與零件介紹 21.2 棘輪扳手組裝流程 51.3 棘輪扳手組裝異常類型與瑕疵種類 71.4 棘輪扳手組裝之現行檢驗方式 181.5 研究動機與目的 191.6 論文架構 21第二章 文獻探討 222.1 自動化視覺檢測 222.2 組裝異常檢測 232.3 物件特徵比對 252.4 類神經網路模型 262.4.1 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN) 262.4.2 YOLOV4 (You O
nly Look Once)網路模型 272.4.3 基於區域的卷積神經網路(Region With CNN, R-CNN) 282.4.4 快速的基於區域的卷積神經網路(Fast R-CNN) 292.4.5 更快速的基於區域的卷積神經網路(Faster R-CNN) 302.4.6 基於遮罩的區域卷積神經網路(Mask R-CNN) 32第三章 研究方法相關原理 363.1 工件影像濾波 363.2 常見之物件偵測分類器 373.2.1 CNN網路模型 383.2.2 YOLO系列模型 393.2.3 R-CNN系列模型 40第四章 研究流程與技術應用 514.
1 工件影像拍攝 534.2 影像之ROI區域擷取 544.3 ROI影像之濾波處理 554.4 工件組裝異常之瑕疵種類特徵擷取 574.5 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類 604.5.1 物件候選區域選擇 614.5.2 CNN網路模式之特徵提取 624.5.3支援向量機的瑕疵分類 634.5.4 可疑瑕疵區域的邊界框回歸 644.5.5 瑕疵種類分類結果輸出 664.6 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類績效混淆矩陣 67第五章 實驗結果與分析 695.1 樣本影像說明 695.2 組裝異常之瑕疵檢測系統之發展 705.3 組裝異常類型之瑕疵種類分類績效指標
715.4 組裝異常之瑕疵檢測系統之R-CNN網路模型之參數設定 725.4.1 網路模型之學習率參數設定 745.4.2 網路模型之訓練批量參數設定 765.4.3 網路模型之優化器類型選擇 785.4.4 網路模型之訓練次數參數設定 805.4.5 網路模型避免過度擬合之判斷設定 825.5 組裝異常檢測之分類績效評估與比較 845.5.1 R-CNN系列模型比較 845.5.2 R-CNN系列模式與YOLOV4之檢測績效比較 895.6 敏感度分析 955.6.1 ROI區域大小對檢測效益之影響 965.6.2 影像亮度的變化對檢測績效之影響 975.6.3
工件擺放方式對檢測績效之影響 995.6.4 工件表面油漬量對檢驗績效之影響 1035.6.5 工件輸送帶速度對檢測績效之影響 1085.6.6 棘輪扳手單一分類器檢驗模型選擇 1135.6.7 同態濾波對檢測效益之影響 115第六章 結論與後續研究方向 1186.1 結論 1186.2 未來研究方向 119參考文獻 122表目錄表1 市售主要棘輪扳手之英制與公制規格 3表 2 1/2”36T棘輪扳手各組裝站之零件表 4表3 棘輪扳手組裝之各工作站的工作內容說明表 5表4 棘輪扳手組裝時可能產生的組裝異常類型說明彙整表 8表5 棘輪扳手組裝過程
可能的組裝異常類型與瑕疵種類彙整表 9表6 缺件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 14表7 錯置組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 15表8 異物組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 16表9 餘件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 17表10 取像限制說明表 21表11 本研究與物件偵測相關文獻比較表 35表12 本研究使用之網路模型比較表 48表13 本研究目前使用之遮罩與影像面積之比較表(單位:pixel) 55表14 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差比較表 57表15 以影像張數為基礎之棘輪扳手分類混淆矩陣示意表 68表16 棘輪扳手檢驗結果之混淆矩陣示意表
68表17 本研究組裝第一站之檢測樣本影像數量 73表18 本研究組裝第二站之檢測樣本影像數量 74表19 本研究組裝第三站之檢測樣本影像數量 74表20 採用不同學習率之檢測效益結果比較 75表21 採用不同訓練批量之檢測效益結果比較 77表22 本研究探討之三種優化演算法優缺點比較 79表23 採用不同網路模型優化器之檢測效益結果比較 79表24 採用不同網路模型訓練次數之檢測效益結果比較 81表25 R-CNN網路模型之預設值與較佳參數設定之比較表 84表26 第一站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 86表27 第二站大樣本異常類型之瑕
疵種類檢驗模型效益彙整表 87表28 第三站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 88表29 本研究組裝工作站之較佳網路模型效益彙整表 89表30 第一站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 90表31 第二站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 91表32 第三站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 92表33 第一站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表34 第二站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表35 第三站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表36 採用不同遮罩大小之檢測效益結果比較 96表37 採用拍攝光
線強度之檢測效益結果比較 98表38 工件偏移角度之影像數量彙整表 101表39 棘輪扳手不同擺放角度之檢測效益比較表 101表40 ROI區域與油漬量之影像面積比較表(單位:pixel) 104表41 塗抹不同程度潤滑油之檢測效益比較表 106表42 靜態與動態拍攝之差異比較表 109表43 不同輸送帶速度之影像檢測效率 111表44 棘輪扳手動態視覺檢測系統之檢測效益比較表 112表45 棘輪扳手各站模型之正確分類率比較表 114表46 灰階影像與濾波後影像之影像像素比較表 116表47 第一站各模型有無經同態濾波處理之檢測效益彙整表 117圖目錄
圖1 市售棘輪扳手常見之產品銷售方式 I圖2 棘輪扳手的使用說明 2圖3 完成組裝之1/2” 36T棘輪扳手 3圖4 1/2”扭力頭寬度規格標示 3圖5 1/2”36T棘輪扳手之內部結構 3圖6 36T扭力頭實體圖(圓圈標示處為該零件之齒輪) 4圖7 葫蘆柄各組裝站之零件彙整 6圖8 棘輪扳手之組裝異常類型與瑕疵種類關係彙整圖 10圖9 第一站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 11圖10 第二站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 12圖11 第三站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 13圖12 棘輪扳手檢驗實體圖 19圖13 同態濾波器的運算
流程 37圖14 CNN網路架構示意圖 38圖15 卷積方法示意圖 39圖16 池化運算示意圖 39圖17 YOLOV4網路架構示意圖 40圖18 R-CNN網路架構示意圖 41圖19 Fast R-CNN網路架構示意圖 43圖20 ROI pooling運算示意圖 44圖21 Faster R-CNN網路架構示意圖 45圖22 RPN運算示意圖 46圖23 Mask R-CNN網路架構示意 47圖24 研究方法流程圖 52圖25 本研究現階段使用之數量與零件 53圖26 本研究之硬體設備架設示意圖 53圖27 本研究前處理之影像平均值與
標準差 54圖28 本研究使用之五種遮罩大小 55圖29 使用同態濾波濾除拍攝時造成反光之像素變化 56圖30 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差曲線圖 57圖31 光源控制器數值下灰階影像與濾波後影像標準差比較表 57圖32 使用Matlab軟體內建之Image Labeler工具箱進行人工標...58圖33 完成標註之邊界框資訊 58圖34 棘輪扳手組裝製程中第一組裝站使用R-CNN網路模式之圖像標註流程圖 59圖35 第一站缺件檢驗之R-CNN網路架構的訓練程序 60圖36 R-CNN模型檢驗流程圖 61圖37 候選區域選擇示意圖 62圖38
特徵提取流程圖 63圖39 邊界框回歸原理示意圖 65圖40 邊界框回歸運算可能發生之失效結果 66圖41 瑕疵種類分類結果示意圖 67圖42 運用R-CNN網路模型之棘輪扳手檢驗辨識系統測試程序 67圖43 本研究之實驗架構圖 69圖44 本研究影像拍攝之設備圖 70圖45 本研究所開發之使用者介面 71圖46 不同學習率之檢出績效評估ROC曲線圖 75圖47 不同學習率之正確分類率折線圖 76圖48 不同訓練批量之檢出績效評估ROC曲線圖 77圖49 不同訓練批量之正確分類率折線圖 77圖50 不同網路模型優化器之檢出績效評估ROC曲線圖
80圖51 不同網路模型優化器之正確分類率折線圖 80圖52 不同訓練次數之檢出績效評估ROC曲線圖 82圖53 不同訓練次數之正確分類率折線圖 82圖54 本研究使用R-CNN網路模型之訓練資料損失曲線圖 83圖55 過擬合現象示意圖 83圖56 第一站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 86圖57 第一站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 86圖58 第二站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 87圖59 第二站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 87圖60 第三站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 88圖61 第三站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖
88圖62 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 90圖63 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 90圖64 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 91圖65 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 91圖66 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 92圖67 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 92圖68 R-CNN系列模型與YOLOV4之總訓練時間曲線圖 94圖69 R-CNN系列模型與YOLOV4之總測試時間曲線圖 94圖70
R-CNN系列模型與YOLOV4之單位影像測試時間曲線圖 94圖71 各站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之正確分辨率直方圖 95圖72 使用不同遮罩大小之棘輪扳手檢出績效評估ROC曲線 97圖73 使用不同遮罩大小之棘輪扳手正確分類率折線圖 97圖74 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之檢出率與誤判率ROC曲線 98圖75 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之正確分類率折線圖 98圖76 工件擺放方向示意圖 99圖77 原始影像之各角度擺放情況 100圖78 原始影像加入遮罩後各角度擺放情況 100圖79 棘輪扳手正向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖80
棘輪扳手負向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖81 棘輪扳手擺設角度之正確分類率折線圖 103圖82 第一站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖83 第二站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖84 第一站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖85 第二站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖86 第一站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 106圖87 第一站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 107圖88 第二站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 107圖89 第二站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 1
07圖90 棘輪扳手動態視覺檢測系統運作示意圖 108圖91 棘輪扳手動態視覺檢測系統硬體架設實體圖 110圖92 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之原始影像 110圖93 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之前處理影像 111圖94 棘輪扳手動態視覺檢測系統之ROC曲線圖 112圖95 棘輪扳手動態視覺檢測系統之正確分類率曲線圖 113圖96 棘輪扳手各站模型之正確分類率直方圖 114圖97 棘輪扳手各站模型之檢測時間直方圖 115圖98 有無經同態濾波處理對各模型之正確分類率直方圖 117圖99 有無經同態濾波處理對各模型之績效指標折線圖 11
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2022機械製造與識圖(中鋼招考適用)(收錄最新中鋼試題)(五版)
為了解決齒輪標註 的問題，作者李弘升 這樣論述：
★內容條列製造與圖學關鍵重點與圖表，脈絡分明。 ★全書蒐羅千道核心命題，穩紮穩打，厚實根基。 ★書末收錄最新中鋼招考員級之機械類科試題，掌握命題趨勢。 【適用對象】 這本《機械製造與識圖》適用於報考中鋼新進人員甄試員級機械類組的考生。 【考試簡介－中鋼招考員級機械類組】 ．學歷：高中、高職（含）以上 ．筆試科目： 共同科目：國文、英文 專業科目：1.機械概論；2.機械製造與識圖 ．工作性質：生產設備操作、修護（24小時輪班制） ．起薪：月薪30,000元 ※正確考試資訊以簡章為準※ 【本書特色】 一、化繁為簡，深入淺
出 本書主要架構區分區機械製造與識圖的圖學兩大部分，前者述及各式機械加工、新興製造技術、機械材料等製造內容及後者介紹繪圖工具使用、各種製圖規範、公差標註等圖學內容，本書之重點整理強調將兩大部分以淺顯易懂、條理分明呈現，以便讀者能輕鬆上手，減少自學的負擔。 二、簡明圖表，一目瞭然 機械製造與識圖一科中有許多章節的內容相似或是需要有相互比較，本書透過圖表化的整理，讓知識清楚明瞭呈現於讀者眼前，簡化讀者準備上的負擔，並且強化圖像思考的能力，幫助考試上的記憶。 三、海量試題，熟能生巧 考科範圍廣大，除了必備考科知識外，也需要藉由大量練題，進而培養考試技巧與解題經驗。全書全方
位歸納下方各類試題，輔以詳解，協助讀者閱題、解題、破題，各方面的能力進步，進而掌握解題技巧，能有效複習。 四、歷屆試題，鑑往知來 本書收錄107～110年中鋼招考員級機械類組試題，共3份（109年未招考），總計107題，讀者能透過演練歷屆試題，洞悉過往考試要點，提升實戰解題能力。
利用振動訊號預測CNC工具機滾珠螺桿故障
為了解決齒輪標註 的問題，作者曾慶華 這樣論述：
中文摘要在現代工業生產中，各種機械設備長時間在高速，高溫，高壓和重負荷等惡劣條件下運行，其性能不可避免地會造成老化，導致設備故障。故障不僅會導致生產異常，還會導致工業和安全事故，從而導致公司損失。作為旋轉機械設備的關鍵部件如:軸承，齒輪和螺釘等旋轉零件的工作狀態會影響整個機械設備的運行。因此，為確保機械設備的有效運行，對機械設備關鍵旋轉部件的監控以及科學的維修策略的建立已成為業界最受歡迎的研究熱點。在本研究中，通過實際檢測振動加速度計，時域和頻域的振動變化分析，信號變化分析和其它振動變化，以及測量前部，中部和後部的狀況，以提高判斷的準確性。判斷磨損與振動之間的關係，並建立振動區域。故障預測是
在發生故障之前追蹤整個生命週期中機械組件的退化狀態並建立模型來預測組件的剩餘使用壽命與線上即時監控顫振等功能。因此研究機械旋轉零件的故障預測對於減少停機時間，確保產品質量，建立預防性維護機制以及提高生產效率至關重要。關鍵字：振動、線上即時監控系統、故障預測