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高 對比 低 亮度的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦周卓煇寫的 護眼,從用對光開始:防3C藍害專家教你保護眼睛的終極秘笈 和郝洛西,曹亦瀟的 光與健康:以實證設計為根基,引領全球光與照明的研究與應用都 可以從中找到所需的評價。

這兩本書分別來自商周出版 和一葦文思所出版 。

國立嘉義大學 景觀學系研究所 江彥政所指導 柯柔安的 道路綠化對駕駛者注意力及反應時間影響之研究 (2021),提出高 對比 低 亮度關鍵因素是什麼,來自於道路綠化、注意力、反應時間。

而第二篇論文國立雲林科技大學 機械工程系 吳英正所指導 鄭文豪的 機器深度學習應用於自動化光學檢測之研究 (2021),提出因為有 深度學習、資料擴充、影像處理、半導體晶圓、光學字元辨識的重點而找出了 高 對比 低 亮度的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了高 對比 低 亮度,大家也想知道這些:

護眼,從用對光開始:防3C藍害專家教你保護眼睛的終極秘笈

為了解決高 對比 低 亮度的問題,作者周卓煇 這樣論述:

藍光到底是什麼?竟會掀起「藍害疫情」? 燈光、螢幕到底要多亮才夠? 你的防藍光產品真的有效嗎?OLED產品是轉機? 仰賴3C產品的現代,小孩與大人該怎麼護眼? 好光解密X護眼對策X健康新知 專業光電學家不藏私分享畢生絕學 在每3人就有1人近視的世代,誰眼睛好,誰就是贏家! 本書詳解三大絕招──減亮、去藍、縮時 告訴你如何搭配日常實踐,護眼也護身! 「藍害疫情」已來到,須即刻展開「護眼行動」! ◆藍光傷眼,無所不在的殺手 拜科技之賜,我們有了方便的通訊設備,沒想到這些設備的光線長期使用後,卻會造成眼睛不可逆的傷害,連年輕人也沒有例外。所謂的「藍光」到底是什麼?又該怎麼辨認? ◆

好光護眼,趁還來得及 不同的人,有非常不同的照度需求,這代表有許多因素,會影響我們看書、看3C的「適讀亮度」,並不是一般認為的「越亮越好」,還要以「多休息」、「少藍」、「減亮」三個護眼行動,才能減緩此等嚴峻的「國安問題」。 ◆專家解說,聰明選擇真正有效的護眼用品 為避免將要用一輩子的視力,提前用罄,全球人類迫切想保護自己眼睛,抗藍光相關的產品、技術,有極大商機。市面上標榜「護眼」的商品、食品更是百百種,到底這些產品有無功效,能夠阻擋多少損害,讓光電專家解釋給你聽。 喪失「視界」,如此可怕的事情,已像核彈級的海嘯一般,席捲而來,全球受害人口與比率,都正在快速上升中。 這一次,我們要面對的敵人

,不是病毒,而是自己的壞習慣,唯有認清事實,及早遠離既有或正在養成的壞習慣,才能贏得這次的大戰! 司馬庫斯頭目 Masay Sulung(馬賽穌隆) 國立臺北科技大學校長 王錫福 九八新聞台「財經一路發」主持人 阮慕驊 作家 吳淡如 竹科科技生活雜誌社長 林芝華 新竹市曙光女中校長 姚麗英 新竹市曙光女中動手做科學社老師 周明麗 天來創新集團董事長 陳來助 專業媒體人 陳鳳馨 IC之音竹科廣播電台副總經理 郭蘭玉 台大新竹分院眼科部主任醫師 葉伯廷 中廣公司董事長 趙少康 全方位媒體人、飛碟聯播網「生活同樂會」節目主持人 蕭彤雯 熱情推薦  

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道路綠化對駕駛者注意力及反應時間影響之研究

為了解決高 對比 低 亮度的問題,作者柯柔安 這樣論述:

分心與疲勞駕駛占交通事故原因達20%。疲勞駕駛高風險不亞於酒後駕駛,皆會使駕駛神智不清、反應速度下降,無法提起精神專注於駕車上。因此駕駛的感知反應時間(Perception–Reaction Time , PRT)往往是影響事故的重要因素。因此本研究目的探討道路綠化對駕駛者注意力與反應時間之影響,然而目前對於綠化與反應時間的研究較少。望對提升駕駛者反應時間有所助益,進而減少事故的發生。本研究欲探討道路綠化對駕駛人之影響,但道路現實突發狀況難以預測,對駕駛也有安全性的疑慮,考慮到實際上路周遭環境因子眾多,導致實驗結果受到影響,故運用虛擬的技術來重建實驗場景。受測流程分為三個階段:前置作業及注意

力前測、駕駛模擬測驗、注意力後測。利用反向數字廣度測驗(backward digit span, BDS)以及叫色作業(Stroop)兩種注意力測驗工具進行注意力前測及後測進而比較注意不同環境背景及道路綠化程度對駕駛之影響。駕駛模擬測驗分本研究採用Oculus VR Quest 2結合駕駛模擬方向盤的模擬系統來重建虛擬實驗場景,將道路背景分為都市及鄉村;道路兩測行道樹綠化程度分成:無綠化、1%-10%、11%-20%、21%-30%、31%-40%共10組,每組收集15人,共有150位受測者。受測者戴上VR分別觀看3段模擬突發狀況,利用突發事件與受測者踩煞車時間差收集受測者的反應時間。本研究共

收集144份有效樣本,經由研究結果發現,觀看綠化之路段後,能提升駕駛於駕車時的注意力程度。不同綠化程度皆會影響駕駛人的注意力,在綠化與BDS注意力測驗結果顯著,道路綠化程度越高,駕駛的專注程度越高。在綠化與叫色作業測驗結果則不顯著;在反應時間方面,道路綠化與反應時間有顯著性,綠化程度越高,駕駛遇突發狀況的反應時間則越短。研究結果說明觀看有行道樹的路段能有效改善駕駛的身心狀況,而綠化之道路對於注意力和反應時間改善也有實質的幫助。本研究結果可作為行道樹設計方面提供具體的建議,行道樹不僅可以綠美化道路環境同時降低駕駛者的不穩定情緒、提高注意力、對生理和心理有所幫助,未來在規劃道路設計時可以多注意行道

樹的配置與設計,有助於提高駕駛人於道路行車之安全性。

光與健康:以實證設計為根基,引領全球光與照明的研究與應用

為了解決高 對比 低 亮度的問題,作者郝洛西,曹亦瀟 這樣論述:

照明影響健康的時代鉅作 以實證醫學為根基 引領全球光之照明、色彩與健康的權威研究 從住宅、學校、辦公場所、醫療與安養院所乃至都市規畫 創建改變人類光與照明應用技術的全新里程碑   遠古以來,人類遵循「日出而作,日落而息」,直到19世紀末電燈發明;從此以後,人類正式邁入夜生活時代,也開始經歷日夜顛倒、時差、3C藍光導致失眠等健康困擾。   本書奠基於醫學與研究實證,闡明光對於人體健康的影響。既是建築與照明、醫療專業人士的教材,也是學術價值極高的科學研究用書,更提供許多光與照明實際應用設計的專業規畫方案,為建築與照明行業從業人員提供學習參考和創新思考的引導,是為21世紀照明與健康的嶄新里程

碑,提供富有前瞻性與永續性的發展視野。   本書作者郝洛西,現為同濟大學建築與城市規畫學院教授,亦是全球知名、專門從事與顏色、視覺與照明領域的數位、科學研究和設計工作的專家。她自2014年起便帶領本書共同作者曹亦瀟,一起進行關於全年齡的光與健康研究、設計與應用工作,本書即為兩位作者12年研究之集大成,為人類提出劃時代的珍貴成果——掌握光照,便能掌握健康。   ★ ★ ★   壹、醫學實證光與健康的關係   本書引用近700項國際研究文獻+繪製400張圖表,針對視覺發育、視力健康、生物節律、情緒認知、新陳代謝、免疫調節等方面,提供詳細的醫學理論並設計實驗研究進行分析,是為照明設計改善及促進

人體健康的堅實依據,而如何利用照明技術來積極改善健康,將是未來的重要發展趨勢。   ■ 控制光照,就能改善健康——以褪黑激素為例   褪黑激素不僅影響睡眠週期,若分泌不足,除了會提高乳癌、攝護腺癌等的罹患風險,也跟發胖和近視有關。實驗顯示,350lx(注:lx為照度單位,表示被照物體表面單位面積之光通量)左右室內照明的光強度,已能使夜間褪黑激素分泌濃度顯著下降,由此可知,不當的室內照明會影響使用者的睡眠節律;反之,由老化、輪班和快速時區變化引起的節律紊亂及睡眠障礙,也能藉由室內節律光照來改善。   ■ 不同光譜的光療效用   處於亞健康狀態的人群,若接受積極的光照便可回復健康,最廣為人知的便屬

紅外線光療,除了治療或輔助治療急性與慢性軟組織損傷,還可促進新陳代謝和細胞增生;而偏頭痛採用窄波段綠光,亦具有干預療效。   貳、全面剖析光照對各年齡發展與特定對象之健康影響   了解光對健康的影響之後,了解如何以正確的方式來運用自然光與人工照明,不僅可避免對健康造成傷害,對於希望採用光療來改善疾病症狀的醫學界人士,更是極具參考價值的先驅研究。本書除了逐一分析不適當的自然採光或照明,對不同年齡族群與特定對象所造成的正面與負面健康影響,更提出不同發展階段應注重的照明要點,以及健康方面的改善與治療建議。   ■ 嬰幼兒   因為其眼球藍光透過率較成年人高出4倍,因此藍光可直達嬰幼兒的視網膜,對黃

斑部發育造成影響,必須盡量避免接觸富含藍光的電子設備。但藍光並非百害而無一利,波長390~470 nm的高強度藍光可用於減輕新生兒黃疸狀況,治療效果極佳。   ■ 青少年   光照與經常用眼過度的青少年視力健康及其學習績效有關。除了使用未經認證的健康照明燈具、桌面照度的設置不合理、與檯燈下光亮度對比過大、重點照明燈具布置錯誤、長時間使用平板或手機等,都是普遍導致眩光和視力惡化的問題。而課業壓力亦嚴重壓縮青少年的睡眠時間,也使他們具有晚睡晚起的現象,應關注日間自然採光效果,包括減少入睡後的光線干擾,在光汙染嚴重地區應用窗簾阻檔室外人工光源等方法來防範。   ■ 老齡人口   此階段眼睛功能明顯退

化,包括視敏度及色彩辨別能力、對比敏感度、明暗適應能力都下降,對眩光特別敏感、視野範圍縮小等問題,都會嚴重影響老年人的生活品質。因此居家環境需提高照度水準、避免眩光、確保相鄰空間亮度的平穩過渡與照度均勻度、良好的光源顯色性、增加對比度,以及採用寬板設計的開關面板與延時開關等,都能避免老人最常發生的跌倒問題,改善整體的生活品質。   ■ 孕產婦   以產婦產程的光照陪伴為例,從產前、待產、分娩、產後各階段,產婦的身心都會面臨極大的變化。因此作者研究團隊提出光照分娩陪伴方案,在宮縮逐漸強烈的第一產期維持暗光,使褪黑激素含量增加,為分娩提供動力,並且在分娩室設計模擬花開時節花朵繽紛的光照意象,以幫助

產婦放鬆、鎮靜。此一方案在廈門的醫院分娩中心實施應用,並獲得了極佳的回響。   ■ 年長病患   隨著社會高齡化與失智症患者的增多,在治療上除了用藥控制,也可以利用高色溫、高強度的光源,在不同時段提供不同照度和方向的方式(早晨7:30採6,500K、8:00前從200lx逐漸達到至少1,000lx垂直照度並維持、傍晚18:00逐漸降低至200lx),來改善患病老年人的畫夜節律,並可能減少躁動行為,使照護上更加輕鬆。   參、不同場域的健康照明規畫   醫療界盡其所能尋求一切辦法幫助患者減輕病痛,提高生命品質,然而除了內外科的用藥與治療,在作者團隊歷時多年的研究下,也開啟了以光照輔助醫療,甚至

達到治療效果的可能性。本書針對各種不同環境的居住健康,包括:住家、教室、辦公室、工廠生產線、醫院手術室與病房、安養機構、地下空間,甚至極地科學考察站等,從波長、色溫、照度、光源位置進行周全的評估分析,包括從牆面、地板到天花板的光線反射、漫射、散射等條件,到照明控制時段與開關設計等細節都考慮在內,提供了建築設計與照明業者最詳盡週全的專業建議。   ■ 教室   小學課堂有較多動手操作,因此需要足夠的直射光照。中學生的學習以讀寫作業為主,教室光環境應強調視覺舒適和緩解用眼疲勞,課桌面在符合標準規定的300lx照度的情況下,應斟酌再提高。而美術教室、電腦教室等視覺作業要求更高的教室,照度值則需達到5

00lx,甚至更高。而為了觀看多媒體投影設備,燈光和窗簾經常是關閉的,學生在黑暗中寫字會嚴重影響視力,因此多媒體投影區和座位區應設立獨立的照明。   ■ 安養中心   以安養中心或長者居室為例,提高照度並增加對比度;減少相鄰空間的亮度差以避免產生視疲勞;浴室、廁所燈則宜採用延時開關等,都能降低老年人的跌倒風險。   ■ 地下空間   地下空間普遍多有封閉、潮濕、通風不良等問題,可以透過諸如將自然光引入地下空間、地下照明模擬自然環境意象、在出入口採用重點照明設計,以避免明暗快速變化時所會引發瞬間盲視或眩光等方法,對地下空間的先天條件不良加以改善。   ■ 手術室   手術與病患性命攸關,因此手術

室中需要最高標準的、最專業化的照明條件。國際照明委員會、北美照明工程協會建議,手術室環境照度均在1,000lx以上;而為了保證手術醫生對病灶組織、血液等色澤變化的辨識和判斷能力,光源顯色指數Ra應大於90,特殊顯色指數R9應大於0,而且這些標準還應盡可能提高。室內環境照明的光源色溫需與手術無影燈色溫相同或接近。手術操作時,為確保避免眩光和陰影以及視野內照度均勻,因此燈具需在手術枱四周以環狀設置。此外,熱能會引起外科醫生的不適,也會使暴露在外的病人組織脫水,盡可能控制800~1000nm範圍內的光譜能量分布。   肆、城市夜景照明的發展與隱憂   世界衛生組織預測,到了2050年,全世界70%

的人口將生活在城市之中,也因此,城市的照明規畫與光害防治,亦將隨著人口愈來愈多而更顯重要。   ■ 城市健康照明的進展   近幾十年,城市照明建設發展有著飛躍式的進步。除了照明燈具的品質提升、燈具配光更加合理,使得路面照度更加均勻、大幅減少交通事故。而近50%的傳統光源被LED取代,照明節能也引領了城市的低碳轉型與永續發展。此外,作者也針對建築立面的LED媒體廣告,提出亮度、解晰度、刷新頻率、色彩、內容複雜度,之於觀者視覺與情緒舒適度的影響分析,對於現今為數愈來愈多的LED廣告媒體與城市空間的整合,有著極為關鍵且建設性的參考價值。   ■ 繁榮背後的隱憂與警示   城市中不適當照明將造成光污染

,若不加以重視,將對動、植物產生嚴重的負面影響,尤其對於野生動物更甚。諸如昆蟲趨光而被燈具的高溫燒死、夜間建築照明使得鳥類迷失方向甚至撞上玻璃帷幕而亡、建築物和路燈照明也會使兩棲動物無法入睡……等等,都將造成致命且無法彌補的生態浩劫。因此作者亦針對上述提出了分析與警示,希望人類在追求以科技促進健康福祉之餘,也必須關注各界對於其他物種與生態環境的重視。 名人推薦   ★台灣永續建築與健康建築研究先驅   成功大學建築系前系主任   能源科技與策略研究中心 江哲銘 特聘教授/博士——專業推薦

機器深度學習應用於自動化光學檢測之研究

為了解決高 對比 低 亮度的問題,作者鄭文豪 這樣論述:

為了管理庫存,半導體業常會在製造出來的每片晶圓上蝕刻上該批次的編碼,而由於目前市面上專門辨識此類編碼的光學設備往往都相當昂貴,因此本研究將嘗試以機器深度學習搭配影像處理建立一套造價更低的系統來解決此問題。但是本次實際拍攝之晶圓編碼原始照片僅有三十六張,而且在這些照片中並未包含編碼中所有可能出現的字母及數字。此外,要訓練深度學習模型辨識這類編碼更需要數以萬計的圖片作為訓練之樣本,所以本研究將先透過模仿原始樣本,以影像處理的方法進行資料擴充自行製作更多的樣本,待資料集建立完成後再訓練深度學習模型進行辨識,期望能夠做出可以實際用於產業界的檢測系統。