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Lightroom影像精修速成班：徹底釋放RAW威力，彈指間讓作品散發迷人魅力!

為了解決epson大圖輸出機的問題，作者澤村徹 這樣論述：

※ 從Lightroom基本軟體操作、RAW檔案特性與優勢開始解說，提供完整的相片編修教學。 ※ 以「實例示範」Lightroom面板上各種功能的實際作用與調整參數建議，一看就懂！ ※ 提供數十種實際相片作品編修範例，讓讀者迅速找到並學會希望套用的影像調校術。 ※ 沒有艱澀難懂的專業術語，以淺顯易懂的「圖例」比較和示範各種操作步驟與編修要領！ 　　與複雜又困難的Photoshop不同，Lightroom是一款專門為「相片編修」為主要目的所量身訂做與研發的軟體。 　　藉由模組化的各個操作面板，讓使用者可以「直覺地」將想要調亮、變暗、柔焦、銳化、調色、加暗角的局部或全體畫面，迅速地做出調校

，讓作品飛快地「大改造」！ 　　本書不去談論複雜的技術名詞、更不去探究Lightroom與Photoshop或其他編修軟體之間的細微差異，直接以「圖例」來比較和示範，從實際範例下手，讓讀者清楚了解各個「選項」所具有的「功效」以及Before／After的偌大差別，進而將所學的直接套用在每一幅辛苦拍攝的作品上面，讓它們搖身一變，成為吸睛又亮眼的傑作。 　　【徹底激發與解放RAW所蘊藏的驚人潛力！】 　　隨著數位相機的誕生，革命性的影像格式也隨之誕生， 　　它就是完整記錄下所有拍攝參數設定的「RAW」檔案。 　　顧名思義，RAW就是包含了一切於相機當中能夠調校的參數資訊， 　　可以透過編修

軟體，依照自己喜歡的風味再一次「重新拍攝（顯像）」相片。 　　然而，由於各家廠商所制定的RAW格式卻不是每個軟體都能夠支援， 　　例如Canon是「CR2」，Nikon是「NEF」，Sony則是「ARW」等， 　　直到Adobe推出了Lightroom這個專為相片編修而生的強大軟體。 　　（Lightroom能夠讀取各廠牌相機所拍攝的RAW檔） 　　它的介面說穿了，就是直接搭載Adobe Camera Raw的Photoshop精簡版。 　　專門為攝影人士所制定，可以迅速地完成相片編修的作業流程。 　　（Lightroom的介面，融合了Adobe Camera Raw與Photoshop兩

者的優點） 　　只要搭配本書的教學，您將能夠自由自在地變化作品的風貌， 　　讓原本質樸的相片，搖身一變成為閃耀的鑽石！ 　　也許有人會問說，「我用JPG直接後製也不錯啊，為何非RAW不可？」 　　關鍵就在於，JPG從拍攝完畢的那一瞬間，影像品質就已經被「破壞了」！ 　　而且，每後製一次，JPG格式的影像畫質就會再「劣化」一次。 　　（JPG本身是種破壞性的壓縮格式，每存一次檔，就會再壓縮與劣化一次） 　　反觀RAW，無論您施加再多道工序的調整，影像品質都不會有絲毫的劣化。 　　此外，更能夠藉由像是對比、飽和度、白平衡、清晰度等各種調整， 　　讓作品的表現更上一層樓，綻放出比JPG直出更

加耀眼的光彩！ 　　（使用RAW等於能在電腦／手機上再次「重新拍攝」相片） 　　想要學習「職業級」的作品表現手法嗎？ 　　本書將會是一個絕佳的選擇， 　　讓您徹底了解Lightroom的用法，解放RAW的全部實力！ 　　｜本書用法｜ 　　按部就班地，逐章節研讀與同時操作Lightroom軟體。 　　漸漸熟悉軟體以後，進一步了解「局部調整」工具的功能與活用法。 　　接下來，開始挑戰不同主題與風格的影像編修， 　　讓自己的作品能夠徹底蛻變、大放異彩。 　　此外，更能夠學習到黑白相片、使用老鏡頭拍攝的編修技巧。 　　最後，更進一步針對影像輸出，學習「色彩管理」， 　　讓辛苦拍攝、編修以

後的作品，能夠輸出與列印出來， 　　與親朋好友分享，接受大家的讚美，享受攝影的樂趣與成就感！ 名人推薦 　　｜攝影職人．口碑推薦！｜（按筆劃排序） 　　Herman Chen、Jack Shang、蘇聯大

epson大圖輸出機進入發燒排行的影片

以3D深度學習及點雲匹配技術進行機械手臂自動化複雜零件分類

為了解決epson大圖輸出機的問題，作者賴以衛 這樣論述：

以機械手臂進行零件分類是自動化生產線的主要工作之一，利用結構光掃描器搭配AI深度學習及點雲匹配技術，可快速辨識產線上各個零件的類型，並自動計算每個零件的拾取資訊，然而，隨著零件類型、數量及幾何複雜度的提升，深度學習的數據準備作業將耗費大量時間，且以越複雜的零件進行點雲匹配時，其匹配的誤差也會隨之增加。為克服此等問題，本論文以點資料處理技術對零件的點雲進行處理，改善數據準備耗時及點雲匹配誤差的問題，據以開發一套「複雜零件隨機夾取/分類系統」，達到自動化零件分類之目的。本論文透過對零件之掃描點雲進行一系列濾波、分割及資料集擴增處理，由少量掃描點雲自動化產生大量點雲資料集，藉以進行深度學習的訓練，

於自動化作業現場快速判別零件種類；接著以RANSAC搭配ICP法進行零件的3D CAD模型與其掃描點雲的精準匹配，將事先分析CAD模型所產生的夾取資訊轉換為零件實際擺放的夾取資訊，並依零件辨識結果及其座標轉換，以機械手臂完成零件的夾取與分類。本論文除了詳述如何以點資料處理技術建構深度學習辨識模型及達到點雲之精準匹配，也簡述如何以3D CAD模型求取零件夾取資訊，最終以多種不同幾何特性的複雜零件驗證所提方法的可行性及所開發系統的實用性。

雙數/MIDVA

為了解決epson大圖輸出機的問題，作者張雍 這樣論述：

因為雙數，不再孤單 　　雙數/MIDVA，是介於單數與複數之間的一種關係，是攝影師與故事裡不同人物的一種相互呼應。被定格的那個瞬間，是那個關於「我們」的證言，而每一個「我們」所指涉的瞬間，都是拼圖上預先被安排好位置的左右兩邊。攝影師的工作說穿了，其實就是替這兩塊拼圖找到相對應的點線面，以最誠懇的心情溫柔地將原本隸屬於兩個不同現實的世界，透過輕按快門來進行雙數連結。 　　《雙數/MIDVA》是一個有別於以往的嘗試，也是張雍二Ｏ一Ｏ年六月才開始的拍攝計畫。這次他將鏡頭反轉過來，從每天眼睛一睜開的日常生活裡感受焦點的刻度，在身旁親近的人們身上思索攝影時景深的縱長；而張雍也開始學習一個全新的語言：

斯洛維尼亞語。斯洛維尼亞語有所謂的「雙數」，即單數之外，兩個的時候要用雙數，三個以上才是複數。中文翻譯「我們倆」的MIDVA是這個雙數的主格；主詞若是「雙數」，之後的動詞也要配合作變化，與單數或者複數的型態皆不同，這確實是斯洛維尼亞語法最獨特之處。 　　張雍透過文法上「我」與「我們倆」這樣單數與雙數的練習，驚奇地發現，生活中那些看似最平凡的事物，也有其獨特的神奇。這樣的體會，讓他聯想到攝影同樣迷人的世界：每一格影像其實都是最獨特的瞬間，是攝影師與故事裡不同人物的一種 「雙數/MIDVA的相互呼應」。每一個「我們」所指涉的瞬間，都是拼圖上預先被安排好位置的左右兩邊，攝影師的工作說穿了，其實就是替

這兩塊拼圖找到相對應的點線面，以最誠懇的心情溫柔地將原本隸屬於兩個不同現實的世界，透過輕按快門來進行雙數連結。MIDVA這個介於單數與複數之間，另一個「雙數」的出現，在人們習以為常的人際關係網路界面，更細心地梳理出各種親密關係不同層次的沈澱：張雍與懷孕挺著大肚子的女朋友，後院的那棵樹和他，他與對面的那位凝視遠方的乘客，乘客在車窗上倒影以及拿著相機的張雍.....等等，雙數提醒著不同的視野，觀看與被觀看不必然是存在於截然不同的世界。 　　看待拍照的角度是這樣，面對生活的態度亦如此。歐洲這幾年的訓練讓張雍相信攝影是一輩子的志業，最嚮往的攝影是與生活緊密的連結。那看似平靜的方寸世界，裡邊的深度延伸至

無限遠，一直伸展到另一端我們腳下正踩踏著的，這個深不可測的現實世界......這也是張雍目前正在巴爾幹半島北端斯洛維尼亞進行的練習，透過一格一格畫面的累積，不僅紀錄著那些別具意義的生活點滴，同時也發掘了更多觀看周遭世界以及內省自己生活的諸多可能性；像童年熱衷集郵的那股熱情，透過收集更多種雙數/MIDVA的組合同時培養耐性，靜下心來規劃下一段生活裡的旅行。 作者簡介 張雍 Simon Chang 　　[email protected] 　　一九七八年生於台灣台北。輔仁大學影像傳播系畢業，二ＯＯ三年起旅居捷克布拉格，就讀於布拉格影視學院 (FAMU) 攝影系碩士班。目前由台灣 L

eica 提供拍攝器材，EPSON協助國內展覽作品影像輸出，以巴爾幹半島上的斯洛維尼亞(Slovenia)為創作據點，工作地點為台北及歐洲兩地。 　　張雍以深度人文故事以及人物在不同環境裡的反應為創作主題，聚焦於被主流社會忽略的社會邊緣人。布拉格時期陸續拍攝了全中歐規模最大的精神病院、鄉下獵人、傳統捷克馬戲團、匈牙利吉普賽村落、捷克A片工業等故事。 　　《蒸發》及《波西米亞六年》兩本文字攝影集收錄了張雍布拉格時期的作品，稍後小 Baby 也在二Ｏ一一年春天首次加入這趟別具意義的大旅行，第三本文字攝影集《雙數/MIDVA》 ，二Ｏ一一年九月由大塊文化發行，張雍的鏡頭轉向日常生活周遭那些最平常也最

具戲劇性的熟悉，繼續他在遠方生活裡的旅行，故事的收集。 　　張雍二Ｏ一一年初甫獲由高雄市立美術館主辦，國內藝壇重要獎項的「高雄獎」，及斯洛維尼亞新聞攝影獎 Slovenia Press Photo 2011 報導攝影獎的首獎，三月也受邀回台拍攝張惠妹《你在看我嗎》專輯封面/內頁。攝影及短片系列作品曾於捷克、斯洛維尼亞、斯洛伐克、法國、德國、莫斯科等地舉辦攝影展。 張雍網站：　　www.simon.chinito.com　　www.facebook.com/simonchanginprague

以機械手臂進行複雜幾何零件之自動化夾取

為了解決epson大圖輸出機的問題，作者張仁智 這樣論述：

隨著科技的發展與人力成本的上升，許多自動化生產線皆以機械手臂完成產線上的應用。不斷改良的感測器技術以及立體視覺的開發，使機械手臂的應用越來越彈性化，以零件隨機拾取為例，當零件任意放置於工作面上，利用結構光的技術可以獲得零件所在位置的點雲資料，透過點雲資料的處理可求取零件的夾取點。然而，當點雲資料不充足且零件幾何較為複雜時，以殘缺的點雲判斷夾取點，夾爪下爪時可能產生干涉。為了解決此問題，本研究提出以零件的 3D CAD 模型自動化求出零件的夾取點，改善因點雲資料不充足，而無法獲得適當夾取點之情形。本研究主要是利用 3D CAD 模型的幾何資訊，以射線法進行夾取資訊的分析，並建立一套干涉檢查系統

，以避免夾爪與零件間的干涉。接著透過特徵匹配將 3D CAD 模型的點雲資料與掃描的點雲資料進行匹配，以利 3D CAD 模型的夾取資訊轉換為零件實際擺放於工作台上的夾取資訊，並根據實際的工作環境求得一組離零件重心最近的夾取點，最終以機械手臂完成零件的拾取與分類。本論文除了詳述如何以 3D CAD 模型求取夾取資訊，也簡述處理點雲資料的演算法，最終利用多種不同幾何特質的零件驗證本分析系統的實用性。關鍵字：夾取點分析、機械手臂、點雲資料匹配、3D CAD