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單鏡頭前方視覺於先進駕駛輔助系統之應用

為了解決toyota車燈符號的問題，作者楊豐瑞 這樣論述：

本文為實現先進駕駛輔助系統(Advanced Driver Assistance Systems, ADAS)晶片化，達到系統落地之目的，設計過程將透過單鏡頭攝影機執行影像處理演算法，並設計基於汽車行駛規則之專家系統，減少運算成本與記憶體消耗，克服在目前多數研究中，以類神經網路與機械學習作為演算法而無法在本地端執行之問題。本文以單鏡頭攝影機基於光流法做為系統核心演算法，藉由偵測出移動視覺擴張焦點(Focus of Expansion, FoE)，建構影像視覺深度訊息，實現智慧車輛視覺輔助系統，其中系統架構包含：智慧自適應車燈(Intelligent Adapted Headlamp, IAH

)、道路偏移警示系統(Lane Departure Warning System, LDWS)和同步定位與地圖構建系統(Simultaneous localization and mapping, SLAM)，為智能車搭建視覺感官，接收周邊行駛環境資訊，避免出現危險駕駛行為及碰撞障礙物的可能。 研究中所測試的影像資料集皆出至於德國卡爾斯魯厄理工學院和豐田美國技術研究院(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute, KITTI)聯合創辦的計算機視覺演算法評測資料庫，此組織收納各種行車環境可讓系統驗證，

本文將擷取市區道路、州際公路、鄉間小路三種環境做驗證，證明研究內容可行性。

結合模擬與模糊多屬性決策方法求解汽車燈具製造廠導入精實物流設計問題

為了解決toyota車燈符號的問題，作者郭芳材 這樣論述：

隨著台灣汽車零組件工業的發展，台灣汽車零組件的自製比率越來越高，已經成為台灣重要的產業之一，然而面對國際化與顧客需求呈現多樣少量的影響，企業必須推動經營改革導入低成本與高彈性的生產系統，朝向低成本、高品質與更短交期為目標，以提升企業競爭力與滿足顧客需求。本研究將以汽車燈具製造廠為實際案例，將精實物流的概念應用於物流方案之設計，提出適合且實際可行的方案，作為企業未來改善之目標。首先利用價值流圖分析案例公司現況，找出現況浪費之所在作為改善的契機，接著利用本研究提出的六大步驟，發展出四個物流方案，以提供案例公司做為未來物流改善的方向。為了考慮物流方案的周全性，除了利用模擬的方式蒐集平均物料搬運距離

、平均搬運週期時間、作業員人數三項定量指標，本研究也將提出四個定性指標，並且藉由專家評定四個定性指標，最後透過一套有系統的、客觀的，且可以同時考量多個目標的模糊多屬性決策方法，來評估四種物流方案的優劣。最後評選結果方案4為排序最佳之方案，與排序最差的方案相比較，在移動距離指標減少了35%，在作業員人數也比最差的方案少1人，方案4在定量指標與定性指標分別評比的狀況下皆為最佳，但在改變難易度的指標中被認定為最高，雖然近期內無法達成，但管理者可以藉由循序漸進的方式進行改善，以方案4做為未來改善之目標。