box car的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

box car的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦Warner, Gertrude Chandler寫的 The Box-Car Children 和Macwelch, Timothy的 Survival Shelter Handbook: The Ultimate Survival Guide to Finding Shelter都 可以從中找到所需的評價。

另外網站Cardboard Box Race Cars - Red Kite Days也說明:Cardboard box cars are a great addition to a 3rd of 4th birthday party with a car theme. You could put the main frame of the car together a few days ahead of ...

這兩本書分別來自 和所出版 。

國立中正大學 電機工程研究所 余英豪所指導 徐雋航的 基於語意之輪廓表示法及全連結捲積類神經網路之單晶片多車輛辨識系統 (2021),提出box car關鍵因素是什麼,來自於車輛辨識、語意之輪廓表示法、類神經網路、車距檢測。

而第二篇論文朝陽科技大學 工業工程與管理系 林宏達所指導 鄭丞凱的 電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗 (2021),提出因為有 自動化檢驗、手工具組裝、瑕疵檢驗、R-CNN網路模式的重點而找出了 box car的解答。

最後網站BOX CAR 60 FT. 286 GRL BNSF 761000-761099則補充:BOX CAR 60 FT. 286 GRL. BNSF 761000-761099. GENERAL CAR INFO. DIMENSIONS/CAPACITIES. SPECIALTY SUPPLIERS AND PART NUMBERS. Built date.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了box car,大家也想知道這些:

The Box-Car Children

為了解決box car的問題,作者Warner, Gertrude Chandler 這樣論述:

box car進入發燒排行的影片

《黑小多のTwitch實況台》←“頻道相關Q&A”也在這邊看唷~
http://www.twitch.tv/blackchan

《黑小多の粉絲團》←大家趕緊去幫我按個讚吧!w
http://www.facebook.com/heyxiaotto

《能貓姊整理的全成就資料》←感謝能貓姊!
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1j7JMNRIhwuwFZFctuVALVUztkkWgeQjFT_vTaHvW9Ts/edit?usp=sharing
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0:00 需要通關的關卡
0:41 彈鋼琴

-----57個所需成就-----
1:46 1.Jewelry Store 珠寶店 - Diamonds are Forever
1:52 2.任何銀行劫案 - A Good Haul
1:57 3.Shadow Raid 影之襲擊 - I Will Pass Through Walls
2:02 4.GO Bank 全武銀行 - All Eggs in One Basket
2:07 5.Diamond Store 鑽石店 - Hostage Situation
2:25 6.任何運鈔車劫案(不包含火車) - But Wait - There’s More
2:36 7.Train Heist 運鈔車:火車劫案 - We’re Gonna Need a Bigger Boat
2:44 8.Mallcrasher 商場破壞者 - Self Checkout
2:48 9.Four Stores 四間店 - Platinum Card 或 Yeah, He’s a Gold Digger
2:53 10.White Xmas 白色聖誕劫- What’s in the Box?
2:56 11.Ukrainian Job 烏克蘭人的委託 - Let’s do th…
3:01 12.Meltdown 爐心熔解 - They Don’t Pay Us Enough
3:08 13.Aftershock 震後餘生 - Bring It Back Safe
3:17 14.Nightclub 夜總會 - Let Them Boogie
3:30 15.Stealing Xmas 聖誕大盜 - The Grinch
3:39 16.Watchdogs 看門狗 - Out of bounds
4:06 17.Firestarter 縱火者 - Lord of War
4:13 18.Rats 鼠輩 - Full Measure
4:19 19.Big Oil 石油大亨 - Doctor Fantastic
4:28 20.Framing Frame 偷天換日 - I Wasn’t Even There!
4:38 21.Election Day 選舉日 - I’m A Swinger
4:48 22.Big Bank 大銀行 - Don’t bring the Heat
4:59 23.Hotline Miami 熱線邁阿密 - Walk Faster
5:16 24.Hoxton Breakout 老哈逃獄記 - Watch The Power Switch!
5:22 25.Hoxton Revenge 老哈復仇記 - Silent But Deadly
5:30 26.The Diamond 驚世奇鑽 - Cat Burglar
5:37 27.Golden Grin Casino 金牙賭場劫案 - High Roller
5:52 28.Bomb: Dockyard 炸彈劫案:碼頭 - I’ve got the Power
6:06 29.Bomb: Forest 炸彈劫案:森林 - Pump It Up
6:20 30.Scarface Mansion 疤面公館 - Settling a Scar
6:28 31.The Alesso Heist 音樂會劫案 - Sound of Silence
6:39 32.Counterfeit 偽鈔風雲 - Dr. Evil
6:48 33.First World Bank 世界第一銀行 - OVERDRILL
6:54 34.Murky Station 黑水火車站 - The Pacifist
7:06 35.Boiling Point 沸點 - Remember, No Russian
7:22 36.Goat Simulator 山羊模擬器 - Hazzard County
7:49 37.Santa’s Workshop 聖誕工坊 - Santa Slays Slackers
8:11 38.Car Shop 車店 - Gone in 240 seconds
8:19 39.The Biker Heist 暴走族劫案 - Full Throttle
8:37 40.Panic Room 戰慄空間 - Quick Draw
8:48 41.Brooklyn 10-10 荒唐警局 - A Rendezvous With Destiny
9:04 42.The Yacht Heist 遊艇劫案 - Pacifish
9:11 43.Undercover 骯髒交易 - Not Even Once
9:29 44.Slaughterhouse 屠宰場 - Making a Statement
9:47 45.Beneath the Mountain 山脊之下 - Clean House
10:12 46.Birth of Sky 誕於天際 - 1...2...3… JUMP!
10:25 47.Heat Street 熱街 - It’s Nice To Be Nice
10:39 48.Green Bridge 格林大橋 - Attacked Helicopter
10:49 49.Alaskan Deal 阿拉斯加交易- The Fuel Must Flow
10:59 50.Diamond Heist 經典鑽石劫案 - Blood Diamond
11:13 51.Reservoir Dogs 落水狗劫案 - Waste Not, Want Not
11:27 52.Brooklyn Bank 布魯克林銀行- All the Gold in Brooklyn
11:36 53.Breakin’ Feds 闖越FBI - Stalker
12:08 54.Henry’s Rock 亨利峽谷 - Hack This!
12:22 55.Shacklethorne Auction 拍賣會劫案 - Press [F] to pay Respect
12:47 56.Hell’s Island 地獄島 - Beacon of.. nope
12:55 57.No Mercy 慈愛醫院 - Keeping the Cool

13:15 結語
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#黑小多
#劫薪日2
#隱藏結局

基於語意之輪廓表示法及全連結捲積類神經網路之單晶片多車輛辨識系統

為了解決box car的問題,作者徐雋航 這樣論述:

鑒於現今智慧車輛發展迅速,前方車輛辨識及車距檢測為先進駕駛輔助系統 (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) 設計中相當重要的一環,此項技術通常藉由攝影鏡頭擷取前方影像,並透過影像辨識技術來判斷前方是否存在車輛、障礙物等等,進而控制車輛減速以保持安全距離。而這些複雜的圖形辨識技術往往需要透過高功耗之大型運算系統來實現,並且,若將傳統電腦安裝於車內常需要克服體積過大、耐震性不佳等缺點。因此,本研究專注於如何將車輛辨識及車距檢測演算法實現於單晶片,以達到高性能、低功耗,以及體積小之目的。為實現前方車輛辨識及車距檢測,本研究透過單一彩色相機模組收集前方影

像資訊,並於單一現場可程式邏輯閘陣列 (Field Programmable Gate Array, FPGA) 晶片中以最精簡之硬體電路實現白平衡 (White Balance)、影像對比度強化技術 (Image Contrast Technique)、物體邊緣檢測、利用基於模糊語意影像描述 (Semantics-based Vague Image Representation, SVIR) 改良之基於語義之輪廓表示法 (Semantic-based Contour Representation, SCR) 特徵表達物體、再透過不同的卷積核 (Convolution Kernel) 重釋SC

R特徵並交由全連接類神經網路(Fully Connected Neural Network, FCN) 進行車輛辨識。最後,以多個邊界框 (Bounding Box) 同時檢測前方多台車輛,達到單頁多目標辨識 (Single Shot MultiBox Detector,SSD) 之功能,而邊界框之座標可以透視法 (Perspective View) 計算前車相對距離。根據本研究之實驗結果,在相機以每秒90張影像攝影速度以及影像解析度在640×480像素的條件下,本研究僅須3.61us即可完成單台車輛辨識,車輛辨識率可達到94%,且車輛與非車輛至少保持38%以上之分離度,有效減少感測錯誤的情況

發生。因此,實現一真正高性能、低功耗以及體積小之前方車輛辨識晶片。

Survival Shelter Handbook: The Ultimate Survival Guide to Finding Shelter

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為了解決box car的問題,作者Macwelch, Timothy 這樣論述:

Your guide to shelter in most survival situations from a New York Times bestselling author and survival expert.New York Times bestselling author and survival school founder, Tim MacWelch shows us why shelter is our top survival priority in most emergency situations, and how we can provide ourselves

with this lifesaving resource. In Survival Shelter Handbook, MacWelch details our risks for exposure (from both the heat and cold) and guides readers through the myriad of options for providing this necessary resource. Learn how to find, enhance, and build shelters in a wide range of environments an

d survival situations, and learn how to get by with less than you might have imagined. Throughout this detailed handbook you'll find: - The shelters you bring with you, including clothing and basic outdoor gear that everyone should carry - The shelter you find in the wild (like rock overhangs, holl

ow trees and the right evergreen trees) - Tarp Shelters (a simple square of plastic or fabric can become dozens of practical shelter styles) - The shelters you can build from vegetation (sticks and leaves don't sound like much, but they can become a shelter that protects from the worst of weather) -

Snow shelters, including the ubiquitous igloo, and other snow shelters that are even easier - Advanced shelters (with the right tools, semi-permanent shelters are within reach, all you need is a plan and building materials) - Shelter in modern emergencies (your car, office and familiar haunts can b

ecome a shelter in a disaster, here's how to make the most of them) - Make any shelter better, with these simple tricks and tips for warmth, waterproofing, cooling, pest control, and comfort Survival Shelter Handbook will give readers much more than just the knowledge to build a shelter in an emerg

ency, it provides the tools to become a problem-solver and think outside the box in any situation. Who Is Tim MacWelch? Tim MacWelch has been an obsessed devotee of survival and self-reliance for over three decades. His love of the outdoors started at a young age, growing up on a farm in the Pied

mont hills of Virginia. Eating wild edibles and learning about the animals in the forest were part of his rural youth, but as a teenager, he couldn’t get enough of the subject of survival. In his early twenties, he began working with kids through youth workshops for schools, church groups, the Boy S

couts, Cub Scouts, and other youth throughout the region. He still continues to volunteer his time and has worked with thousands of Scouts and other children over the past thirty years. In the spring of 1997, he opened a business teaching wilderness skills to adults, and he still continues this busi

ness today. Over the years, Tim has been a featured survival expert for National Geographic, CNN, Good Morning America, Conde Nast Traveller, Washington Post, Men’s Journal, FOX 5 DC and several other organizations. Tim has also written scores of articles for OFF-GRID magazine, and is the lead story

teller for their regular feature article "What If?". Tim has been writing for Outdoor Life magazine since 2010 and has become a regular contributor to the "Outdoor Life Survival" website, creating hundreds of blogs and articles for OutdoorLife.com. Tim’s strong relationship with the Outdoor Life br

and led to the publishing of Tim’s first book with OL’s sibling company, Weldon Owen publishing. Tim’s first three titles with Weldon Owen were on the New York Times Bestseller list in 2014 and 2015. Tim’s titles to date include: Prepare For Anything - NY Times Bestseller, #3 Travel Dec 2014 and #3

Travel Jan 2015Hunting & Gathering Survival Manual - NY Times Bestseller, #5 Travel Dec 2014 and #5 Travel Jan 2015 How To Survive Anything - Released May 2015, NY Times Bestseller Nov 2015The Ultimate Winter Survival Handbook - Released Oct 2015How To Survive Off The Grid - Released Oct 2016The Ult

imate Bushcraft Survival Manual - Released Oct 2017Ultimate Survival Hacks - Released Nov 2018 At the end of 2017, he also found a position at Survival Dispatch, writing for their monthly online magazine. Tim is also a husband and father of two beautiful girls, still residing in Virginia.

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box car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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