檢索結果：共6筆資料 檢索策略： "網格".ckeyword (精準) and cdept.raw="電機工程系"
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本研究旨於使用基於視覺的方式應用在CNC工具機，其研究目標為鐵屑辨識與安全警示系統。在鐵屑辨識上，使用殘差神經網路(ResNet)作為圖像辨識的主要模型，並採用基於網格分類方法將機台影像分割成較小尺…
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隨著現今科技的快速發展，企業公司獲取的資訊越發豐沛，且獲取資訊的管道也越來越多，但是要如何妥善運用這些龐大的資源，使其成為有意義的參考資訊，便需要資料探勘技術的協助，而資料分群即為其中的熱門研究領域…
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本研究提出了一種深度學習方法，使用跨機器數據概念漂移進行CNC工具機中的多狀態鐵屑狀態識別。本研究的目的是考慮在進行跨多機台數據資料學習的過程，會因為不同資料集之間的影像差異，包括影像色調、背景光源…
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本研究旨於使用圖像分類和目標檢測方法來對高解析度影像中的消費性電子產品進行微小瑕疵檢測 (Tiny Defect Detection)，並透過特徵金字塔網路 (FPN)和轉譯器 (Transform…
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為了達到有效影像檢索之目的，我們提出一自動化前置處理方法來去除不必要的影像背景資訊，來避免其影響檢索之結果。針對背景色彩變異較平緩之影像，所提出之方法能有效擷取影像前景物件，並去除不必要之背景資訊。…
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對於埃塞俄比亞等撒哈拉以南非洲的發展中國家政府來說，實現普遍電力接入一直是一個具有挑戰性的目標。將國家電網延伸至地處偏遠、分散的島嶼人口需要巨大的投資。同樣，由於燃料價格以及污染物排放氣體，獨立的柴…