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南臺科技大學 電子工程系 李博明所指導 林侑慶的 基於YOLO之螺絲瑕疵檢測系統 （2021），提出freecad工程圖關鍵因素是什麼，來自於YOLO、物件偵測、深度學習、三軸平台。

而第二篇論文國立虎尾科技大學 機械設計工程系碩士班 毛彥傑所指導 林狄葦的 汽車用之輪椅搬運機之設計與分析 （2021），提出因為有 輪椅搬運、車用、電腦輔助的重點而找出了 freecad工程圖的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了freecad工程圖，大家也想知道這些：

基於YOLO之螺絲瑕疵檢測系統

為了解決freecad工程圖的問題，作者林侑慶 這樣論述：

本論文基於YOLO (You Only Look Once)v3 tiny物件偵測的類神經網路演算法設計一個螺絲瑕疵檢測系統，主要功能是以視覺檢測方式檢測螺絲生產過程中螺絲是否缺螺紋，系統實現包括檢測平台與相關軟體撰寫，檢測平台以NVIDIA Jetson Nano嵌入式開發板為主控中心，利用 Arduino輔助PWM輸出訊號藉由CNC shield v3控制XYZ三軸機構的移動、伺服馬達控制夾具以及直流馬達控制輸送帶轉動，同時使用羅技C525取得螺絲即時影像。 視覺檢測是使用Darknet神經網路框架，並搭配OpenCV(Open source Computer Visi

on)函式庫進行即時影像處理完成螺絲瑕疵辨識。系統首先載入訓練好的YOLO模型，檢測平台以輸送帶將螺絲送至相機拍攝區針對螺絲進行影像攝取，系統核心(YOLO v3)可辨識出螺絲是否為無螺紋之瑕疵品，當螺絲為瑕疵時，平台則會移動夾具到螺絲上方進行夾取動作，並移至瑕疵分類區，當螺絲為正常時，輸送機繼續轉動將正常螺絲送至其分類區。本論文完成之系統以1932個驗證樣本進行功能測試，提案檢測瑕疵螺絲準確率達99.73％、正常螺絲為99.24%。

汽車用之輪椅搬運機之設計與分析

為了解決freecad工程圖的問題，作者林狄葦 這樣論述：

輪椅用於幫助行動不便者進行短距離移動，但在中長途移動中，只有部分地區有無障礙設備支援與人力服務，因此自用汽車為輪椅使用者進行中長距離移動的首要選擇，而對於輪椅使用者或其照護員而言，頻繁的將輪椅搬運至車內、移至車外將對其肌肉骨骼系統有重要損傷。本研究提出一種創新之汽車用輪椅搬運輔助系統，可輔助輪椅用戶或其照護者，將收摺後之手動輪椅由地面搬運至車尾車廂內，可大幅降低輪椅人或其照服員之肌肉骨骼系統損傷風險，其具有自地面升降、調整輪椅進出車門時之俯仰角、及進出車廂深處等自由度，可適用於多種不同廠牌型號之SUV車種，運作時輪椅之運動軌跡受到完全拘束，不會刮蹭車身及內飾，安裝時完全不破壞原車車體結構，能

以更便利的方式讓輪椅上下車，並降低使用者肩頸腰部搬運時的負擔。本研究過程中使用電腦輔助設計軟體進行建模，在電腦輔助工程軟體中代入市場裡可合理取得之材料類型及其參數，進行有限元素分析，確認各零組件及模組之結構強度，提出一有效可行之產品細部設計，以備後續進行原型樣機之試製及測試。

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