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用電動積木升級版玩出 80種有趣的動力組合

為了解決齒輪油100的問題，作者小悅讀 這樣論述：

　　《用電動積木升級版玩出80種有趣的動力組合》是一套以積木搭建為主題的趣味科學學習書。無數的經驗告訴我們，孩子在組裝學習中，不僅能思考更完善的組裝造型與結構，更能創造出更多的構造與變化，不僅提升了孩子的思考能力，更能發揮孩子的創造創新能力。   　　本書從最基礎的動力傳送（齒輪、皮帶）與簡單機械（槓桿、輪軸、滑輪）等方面出發，升級為80種遊戲組裝，並提供了詳細的3D立體搭建步驟軟體，讓孩子們自己動手，從STEAM的實驗中更加理解物理知識。   　　在孩子學習物理的長路上，本書可以讓他們感受到物理世界的樂趣，以及親自實驗改裝與創新的成就感。相信在本書的引導下，會有越來越多的孩子樂於發揮自己

的想像力，開啟充滿奧妙的物理世界。

齒輪油100進入發燒排行的影片

電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗

為了解決齒輪油100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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2023台電新進僱用人員[養成班][機械運轉維護/機械修護]套書(贈國文作文完全攻略)

為了解決齒輪油100的問題，作者三民名師群 這樣論述：

　　★套書內含：國文＋英文＋物理＋機械原理（機械概論），是專門為台電新進僱用人員甄試[機械運轉維護]及[機械修護]類科考生精心打造的優惠組合！ 　　★套書附贈《國文（作文）完全攻略》，幫助考生掌握作文寫作要點，厚植實力！ 　　【適用對象】 　　這套《台電新進僱用人員[養成班][機械運轉維護/機械修護]套書》適用於報考台電新進僱用人員甄試[機械運轉維護]及[機械修護]類科的考生。 　　【台電考試簡介】 　　台電為補齊國營事業退休潮之人力缺口，以及朝向「能源與電業轉型」邁進，極需新血加入，傳承台電的核心技術與實務經驗。為避免出現人力短缺的情況，台電公司近年來徵才不間斷。台電獨招的僱用人員（

養成班）甄試，只要是高中、職以上畢業均可報考，錄取後正式僱用支薪31,487元，其後每年依工作表現與績效升等加薪，並享有全勤獎金、績效獎金、考核獎金、年度考核獎金及平均4.4個月的年終獎金外，另提供員工結婚、生育及子女就學補助等福利。 　　※應試正確資訊請以考試簡章為準※ 　　【套書有什麼】EAN：4711100554336 　　◎《國文》2022/01 　　◎《英文》2022/01 　　◎《物理》2022/07 　　◎《機械原理（機械概論）》2021/03 　　◎ 贈：《國文（作文）完全攻略》2015/03 　　※套書出版日期為上架日，實際出版日以各單書為準※ 　　【套書內容】 　　一、

國文 　　（一）字音字形辨正 　　精選常考易混淆字音250字＋易混淆字形500字＋字音字形綜合測驗100題，幫考生治療音形不分的症狀。 　　（二）重要修辭及應用文知識 　　根據大量考古題出現之成語，依主題分類，並附成語解釋，易懂易讀。各類題辭分門別類，一起記憶，事半功倍。另外令大多數考生頭痛不已的書信結構用語，本書已將之濃縮並以圖表統整為三頁內容，只要花點時間背誦，考出來立馬拿分。 　　（三）國學常識 　　幫考生歸納整理從先秦到清代的各家學說流派及著名作家，並以簡單易記表格呈現，讓國學常識不再艱澀難背。 　　（四）閱讀測驗 　　按時間順序收錄多篇先秦到清代的著名文章，每一篇皆有白話語譯，

大幅提升考生閱讀理解能力。 　　（五）公文格式 　　詳細介紹公文基本格式，提示撰寫要點，並將重要公文用語以表格呈現，簡單易懂。 　　（六）歷屆試題詳解 　　書末收錄109年～110年各大國營事業國文考科試題共21份，總計404題，並由三民補習班國文名師針對所有題目提供詳盡解析，幫助讀者快速掌握命題重點，輕鬆破解考題！ 　　二、英文 　　（一）文意字彙 　　想要在英文科繳出漂亮的成績單，字彙能力就是考生最大的武器，考試時如果連單字都看不懂，就遑論要有好的表現了。為了以最快的速度讓考生累積單字量，本書精心整理了各大考試（國營事業、公職考試、銀行招考等）常考單字1000個，依字母分類，並搭配精

選200題國營事業招考的字彙考古題，有效幫助考生告別字彙量不足的惡夢！ 　　（二）重要文法 　　根據各大銀行近年來命題方向，系統化整理常考文法重點，本部分共分12個單元：1.八大詞類及五大句型、2.動詞與主詞的一致性、3.動詞時態、變化及種類、4.助動詞、5.不定詞用法、6.動名詞用法、7.分詞用法、8.名詞與冠詞、9.介系詞、10.被動句、11.假設句、12.三大子句。每章後配合單元練習厚植實力，版面清晰明瞭，搭配圖表幫助理解及活用文法。 　　（三）歷屆試題詳解 　　書末收錄109年～110年各大國營事業英文考科試題共19份，總計584題，所有題目皆由三民補習班專業英文名師提供詳盡解析，

幫助讀者快速掌握命題重點，輕鬆破解考題！ 　　三、物理 　　（一）由淺入深，廣泛打擊 　　分析歷來物理考綱與試題，可以得知物理一科範圍廣泛且難易度有所浮動，本書系統化收錄難度適中與相應範圍之內容，力求與考情趨勢相仿，以達成考生投入時間少而答題實力增長幅度高之超群CP值目標。 　　（二）實戰分析，習、解合一 　　以實際例題分析，當相關觀念包裝成試題後，該如何去解答例題，理解該題目要考什麼、能考什麼，以及本題在考什麼，透過實際例題帶觀念，然後弭平學習與解題的落差，讓學習成果能有效反應在得分能力上。 　　（三）單元練習，逐日打磨 　　本書在每一主題結束後附有「實戰模擬檢測」，配合讀者學習進度，

當章節學習告一段落時，可自行檢測學習狀況以及重複訂正，打磨每日學習狀況，進而逐步調整備考策略與檢討學習方法。 　　（四）新興試題，考情更新 　　近年試題仍以力學、電學等傳統考點為主，可窺見考情趨勢大抵也以此為基礎，因此本書透過收錄108～110年最新試題方式，讓讀者可以快速掌握最新考情。另外近年試題收錄上，也輔以完整解析幫助讀者臨場體驗官方試題，考場上不落人後，完整跟上最新考情趨勢，掌握實際考題命題焦點、解題方向與考試動態。 　　四、機械原理（機械概論） 　　（一）重點整理 　　分為「重點精華、實戰演練與實戰模擬檢測」等三部分，依據命題大綱精編各章節之重點精要，且精選重要試題加以實戰演練，

並於各章節最後進行綜合練習加以實戰模擬檢測，以期讀者能融會貫通，考試百戰百勝。 　　（二）試題分析 　　當考科範圍大時，考生常有不知道考試重點在哪裡的困擾，本書作者針對這個問題，特別幫考生分析各機械原理考試試題，將對應在學科各章範圍的題數做統計，能清楚明瞭機械原理各章在不同考試的比重，讓考生清楚知道備考的重心在哪裡。例如，台電新進僱用人員甄試以計算題型居多，讀者需要強化相關計算公式的熟記，必要時加以推導更能提升解題的能力。近年來在螺旋、齒輪與輪系的命題最多。 　　（三）題目眾多 　　書末幫讀者蒐集105~109年中鋼、台電、中油、捷運等各類國營事業考試及鐵路特考、鐵路營運人員題目，共計29

份，且對重要題目加以精解，節省蒐集題目和解析的時間。 　　獨家附贈 　　隨套書附贈《國文（作文）完全攻略》，其特色如下： 　　（一）概說 　　本部分提點考生應考寫作時應注意的基本原則及要點。 　　（二）寫作步驟及方法 　　本部分教授考生作文的寫作基本步驟、如何分析考試題型、修辭方法及其注意事項，深入淺出剖析各項寫作要領！ 　　（三）精選範例 　　本部分詳細彙整出各類選文，透過分析與示範，幫助您掌握考試方向，創造高分！ 　　【考生上榜心得】：台電新進僱用人員機械修護上榜生：鄭景哲 　　分享各科準備方法 　　【機械原理】機械原理佔的比重分數最高，一定要把握住；機械常識知道大方向和抓重點讀就好，

再配合活用公式套用題目上再加上口訣記憶技巧。考前一個月勤練題目，多練習不會的題目就好，會的當作複習用，要考高分不難的。 　　【物理】剛開始準備物理期間，我是把每個公式了解，總共有18個章節，短時間讀完是沒有問題，我覺得不要死背公式，基本公式看到題目就要馬上反應過來，否則解題會有時間上的壓力，後面兩個月就是整理公式和練習題目。物理是需要基礎慢慢培養的，如果沒有基礎直接讀的話，你會讀得吃力，一定要把每一題都弄懂，讀起來就會很輕鬆。 　　【國文、英文】共同科目是我最弱的考科，但是我從來不放棄，反而希望能用多看多讀的方式加強，英文方面準備方式主要著重在文法單字，對於文法不好的我只能盡量去準備，再配

合考古題多做練習，希望能在考試多拿點基本分。  

等效最小化策略應用於插電式油電混合動力系統之能源管理最佳化

為了解決齒輪油100的問題，作者張哲瑋 這樣論述：

本研究針對插電式油電混合車使用等效最小化策略(Equivalent Consumption Minimization Strategy , ECMS)作為最佳化之控制策略，探討其與Rule-Based控制策略下之最終油耗數值比較。ECMS控制策略原理為將馬達及發電機所消耗之電能等效為燃油消耗，並加入引擎油耗合併計算，取其在該秒之最小值，且同時確保引擎操作於較佳工作區域之優點，達到優化油耗的目的。本研究採用THS (TOYOTA Hybrid System)油電混合動力系統，利用Matlab/Simulink建構出反向式(Backward)插電式油電混合動力車之車輛模型，配合Autonomie

軟體蒐集參考車輛之相關數據以進行參數設定，由於插電式油電車具有較大之電池容量，以供純電行駛之所需，因此車輛設計邏輯分為電量消耗及電量維持(CD/CS)兩階段，而行駛週期則根據美國法規FTP-75進行模擬分析。經由Rule-Based控制所得綜合油耗為50.7 (MPG-e)，ECMS所得綜合油耗為56.33 (MPG-e)，其改善幅度約為11.1%。總結為ECMS控制策略能使系統得到較優動力分配，以達到節省油耗之目的。(MPG-e等效油耗單位：一加侖汽油=33.7 kWh)