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如何欣賞藝術： 認識藝術作品的入門通識課，教你看懂、能聊，財富自由還懂收藏!

為了解決手工具的問題，作者CarolynSchlam 這樣論述：

　　◎你喜歡莫內哪幅畫？多數人愛《睡蓮》，其實莫內不管畫什麼，都在畫光線。 　　◎孟克畫肖像一點也不像？《吶喊》的重點不是像不像，而是真的在吶喊！ 　　◎一定要原創才是經典？模仿本身就是致敬，提香就是仿朋友畫裸女而出名。 　　◎怎麼欣賞雕塑品？看羅丹的《沉思者》時別沉思，你得不停走動。 　　作者卡洛琳是美國獲獎畫家、藝術家， 　　作品曾被非裔美國人歷史和文化國家博物館永久收藏。 　　她引用超過150張的作品照片，百位以上大師簡介， 　　讓你在參觀世界各大博物館時，從單純的走馬看花、拍照打卡， 　　學會怎麼欣賞素描、雕塑、繪畫，再也不會因為看到裸女或男體而尷尬。 　　本

書不是充滿年代背景的枯燥藝術史， 　　而是一堂讓逛美術館變得極為有趣的藝術欣賞入門通識課！ 　　◎美術館裡這麼多經典作品，我該怎麼欣賞？      　　‧莫內畫的不是《睡蓮》，而是光線，這是印象派畫家必備的專長。 　　‧梵谷的《向日葵》美在哪裡？他明明畫的是靜物，你卻可以感受到人味。 　　‧米開朗基羅的《大衛》雕像什麼都沒穿，為何大家都說美不說尷尬？ 　　因為他利用大尺寸和景觀陪襯，目的就是要讓你感到敬畏。 　　◎如何看門道？這些是具體標準： 　　‧肖像畫，一定要很像嗎？孟克和林布蘭都很會畫肖像， 　　但真正讓他們成名的作品都不是太像，而是畫中的同理心和人情味最動人。 　　‧風景畫，主

題是氣氛，地點不是關鍵。 　　有陽光、生活、大自然當背景，才能讓你身歷其境。 　　而那些看起來很美的風景，祕密在於使用了「三分法」。 　　‧抽象畫，你沒看到的，才是重點：達文西說畫是詩，畢卡索認為是日記， 　　作者說，不要用眼睛看，而要感受畫中的韻律、動態、質感，就像在聽音樂！ 　　‧靜物畫，好看、好懂、好裝飾：除了是藝術收藏家首選， 　　也最適合學生練習（因為靜物畫從擺設物件就開始構圖）。 　　看看現代藝術之父塞尚的《蘋果》，和你家餐桌上的哪裡不一樣？ 　 　　藝術未來會往哪裡去？虛擬實境、3D列印、NFT…… 　　創作的工具會不斷被打破，不變的是學習欣賞與體驗的過程。 　　這本書，是

你認識藝術的入門通識課， 　　也是日後參觀所有博物館、畫展、經典作品來臺展的必備書，隨身帶著吧！ 本書特色 　　認識藝術作品的入門通識課， 　　教你看懂、能聊，財富自由還懂收藏！ 名人推薦 　　藝術開開門．高素寬的藝術生活／高素寬 　　國立臺灣藝術大學視覺傳達設計學系所專任教授、國立臺灣大學藝術設計學程兼任教授／傅銘傳 　　藝評家、策展人／謝佩霓 　　藝術家／倪瑞宏

手工具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

為了解決手工具的問題，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機械基礎實習完全攻略：圖像+表格系統歸納，好讀易記有效搶分!(含111年統測試題解析)(升科大四技二專)

為了解決手工具的問題，作者劉得民,蔡忻芸 這樣論述：

　　◎含111年統測機械基礎實習試題及解析！ 　　◎理論+實務經驗全面彙整，有助職場實際運用！ 　　◎圖表化呈現，好讀易記強化應考實力！ 　　◎單元彙整各類考題，主題統整剖析有效搶分！ 　　本書依據最新課程標準編寫，網羅各版本教科書之重點精華，易懂易讀，本書特別針對108課綱內容加以細化分項，讓你能以循序漸進熟讀單元內容，由淺入深、漸廣，特別提醒你留意，第8至第14單元是新課綱全新的單元，建議在機械基礎實習的課程上應多加用心，除了「做」之外，對於實習課的各種專業知識也要有所了解，應試時才能得心應手。 　 　　機械基礎實習學科要得高分，實習課學習的態度十分重要，手工具、量具

、加工流程與方法隨時都存在我們實習課的周遭，把它視為專業能力的一部分，統測時它必定用分數來回饋你。機械基礎實習的命題方式以「基礎」為主，所謂「基礎」就是最基本、最重要的知識與技能。 　　考試獲得高分秘訣不外乎多看多寫，選定好書後，加以精讀與融會貫通，拿高分並不困難，整體而言，未來考題仍是以「實務技能」為主，「專業知識」為輔的命題方式，顯然科技大學端非常重視各位的實務技能與專業知識，相信以後的試題還是會以此方式呈現，期勉各位皆能金榜題名。   　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人

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應用 FMEA 結合 TRIZ 提昇 RAID 產品品質之探討

為了解決手工具的問題，作者周暐倫 這樣論述：

為提昇磁碟陣列產品在半導體設備機台上之產品品質，本研究藉由專家問卷針對提昇RAID產品品質訊息加以分析，並找最有效之改善建議後，回饋改善產品品質，如此可大幅將產品品質提升，更可通過市場客戶的嚴峻考驗及認同，未來銷售產品顧客抱怨度也會相對降低；因不良的產品可能會造成顧客使用上時間及財產得損失，故如何將產品品質提升，並有效將產品不良率降至最低，將顯得如此重要，再與事前的品管作業相互結合後，將可達到產品從設計至製造且出貨供顧客使用的穩定品質。本研究以風險優先數（Risk Priority Number, RPN）針對RAID(磁碟陣列)分析原理由維修故障案件資料中，針對失效項目分析找出主要其嚴重度

、發生度及難檢度進而計算出風險優先數（Risk Priority Number, RPN）最重要的項目，以視為產品之「失效模式效應分析(Failure Mode Effect Analysis, FMEA)」項目，此亦為產業常用來解決分析產品失效要素的實務方法之一，經失效模式的分析列出改善建議及措施，再經由「發明性創意問題解決理論(TRIZ)」來找出相對惡化的項目，並提供惡化項目的建議解決方法，再回饋於產品之設計及製造部門，透過可行性評估通過後實施。案例研究公司藉由此管理技術協助，由產品失效模式著手改善產品品質，以降低不良率及保固期維修率(Warranty claim rate)，進而採取適當

措施與預防方法，達成提昇顧客所滿意之品質。