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國立雲林科技大學 機械工程系 黃培興所指導 葉家瑋的 結合深度學習與機器視覺於巨量電鍍組件之自動掛載系統開發 (2021),提出i7電腦組裝關鍵因素是什麼,來自於深度學習、機器視覺、自動化光學檢測、電鍍組件。

而第二篇論文國立高雄師範大學 工業科技教育學系 張志彰所指導 王信讚的 以環境控制系統探討水耕培養基材對於植物生長之影響 (2018),提出因為有 岩棉、發泡海綿、水耕種植、環境控制系統的重點而找出了 i7電腦組裝的解答。

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為了解決i7電腦組裝的問題,作者電腦王編輯部 這樣論述:

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主機零組件清單:
處理器 Intel i7-11700k
主機板 ROG Strix Z590-I Gaming
一體式水冷 ROG Strix LC II 240 ARGB
顯示卡 ROG Strix RTX3060 OC
固態硬碟 CARDEA Ceramic C440 M.2 PCIe SSD-1TB
記憶體 XTREEM ARGB WHITE DDR4-3200 8G*2
電源供應器 ROG Strix 750W
機殼 ROG Z11

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結合深度學習與機器視覺於巨量電鍍組件之自動掛載系統開發

為了解決i7電腦組裝的問題,作者葉家瑋 這樣論述:

傳統工業電鍍零件需要依靠人力掛架才能送至電鍍池,此過程需耗費大量人工作業,人力不足加上人員流動率高居不下,因此本研究透過深度學習演算法結合傳統影像處理技術整合機械手臂開發自動化掛載系統,取代傳統人工掛載。此外傳統自動化光學檢測技術是透過機器視覺演算法做目標定位檢測,由於傳統機器視覺須從每張圖像中提取重要特徵,隨著類別數量的增加,特徵提取就會變得相當困難,且每個特徵定義需要大量參數,因此本研究結合深度學習與機器視覺技術,針對巨量電鍍組件(束環工件)之自動掛載系統提出解決方案。自動化掛載系統首先經由圓盤振動整料機分離出單一束環工件,結合單向往復推動機構與紅外線偵測將束環工件定位至背光板上,經由I

DS公司的uEye XS2自動對焦相機提取影像,透過深度學習之目標檢測(you only look once, YOLO)演算法辨識束環零件之位置感興趣區域(region of interest, ROI),並結合機器視覺技術針對束環工件之位置、特徵及方向快速定位,再透過TCP通訊協議,傳送夾持點位之命令至機械手臂,經由機械手臂上之電磁閥驅動線圈吸取工件,最後透過優化路徑將其掛載至吊架上。基於Tensorflow框架結合Keras 深度學習網路庫接口,本研究採用YOLO深度學進行目標物檢測之演算法,透過468張標的影像進行模型訓練、並以53張影像進行測試,獲得平均精確度(average pre

cision, AP)為97.00%,本系統採用C#程式自行研發控制介面,透過介面可以了解系統運作情況,控制電腦採用Intel i7-9700 CPU、GPU:NVIDIA GeForce RTX2060獨立顯示卡,最終測試成果顯示自動掛載系統經優化後每分鐘可完成13.2具之束環工件掛裝。

以環境控制系統探討水耕培養基材對於植物生長之影響

為了解決i7電腦組裝的問題,作者王信讚 這樣論述:

摘要 全球溫室效應導致環境氣候變化劇烈,加上種植土地越來越難獲得,對於傳統農業的種植者趨於減少,而使糧食栽種越來越不易,隨著科技日新月異越來越進步,水耕栽種系統因此被討論及開發應用。目前水耕栽種系統使用的介質基材基材大宗仍以發泡海綿為主。但是,發泡海綿屬於一次性使用拋棄人造介質基材基材,容易造成環保上垃圾汙染,且因製造成分無法提供植物所需的微量元素,進而尋找到由天然岩石礦物製成岩棉介質基材用來實驗水耕栽種基材。本研究旨在探討岩棉基材應用於水耕栽培系統,對於水耕植物生長之影響,並與目前水耕栽培常採用的發泡海綿基材進行比較。為了在相同的生長環境條件下,比較岩棉基材與發泡海綿基材栽培植物生長

狀況之差異性,我們首先設計出環境控制系統,控制生長環境空間的溫度、濕度、照度及二氧化碳濃度等條件。進一步地,我們以栽種冬季栽植的茼蒿為例,探討水耕培養基材對於茼蒿生長之影響,實驗結果顯示岩棉基材所栽培的茼蒿生長狀況明顯優於發泡海綿基材。在播種育苗期,岩棉基材的發芽率約85.8%,遠高於發泡海綿的30.4%,而在30天的茼蒿生長期內,岩棉基材所栽培茼蒿的平均尺寸(高度)約為6.2 cm (變異係數9.57%),明顯優於發泡海綿基材栽培茼蒿的平均尺寸2.7 cm (變異係數32.16%)。 本研究實驗結果顯示岩棉基材相較於發泡海綿基材,以岩棉基材種植作物無論在種子發芽率及速度、作物成長速度及

設備異常風險預防上,都有明顯優於發泡海綿基材種植作物現象,且岩棉是可消毒後回收再利用之介質基材對於環保是一大利多,以期研究成果能為水耕栽種系統提供一種新栽種介質基材選擇。