內六角扳手的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

Pro/ENGINEER產品造型及3D列印實現

為了解決內六角扳手的問題，作者CAD/CAM/CAE技術聯盟 這樣論述：

基於Pro/ENGINEER 5.0軟件建模，通過3D打印機和3D打印軟件打印模型，並對模型進行優化修補得到最終模型。 第1章主要介紹3D打印概述; 第2章主要介紹Pro/ENGINEER軟件的建模基礎; 第3章主要介紹生活用品的建模及打印過程; 第4章主要介紹電子產品的建模及打印過程; 第5章主要介紹電器類產品的建模及打印過程; 第6章主要介紹機械類產品的建模及打印過程; 第7章主要介紹曲面造型的建模及打印過程; 第8章主要介紹電熱水器的建模及打印過程; 第9章主要介紹切割機中各個零件的建模及打印過程。 CAD/CAM/CAE技術聯盟是一個CAD/CA

M/CAE技術研討、工程開發、培訓諮詢和圖書創作的工程技術人員協作聯盟，包含20多位專職和眾多兼職CAD/CAM/CAE工程技術專家。   CAD/CAM/CAE技術聯盟負責人由Autodesk中國認證考試中心首席專家擔任，全面負責Autodesk中國官方認證考試大綱制定、題庫建設、技術諮詢和師資力量培訓工作，成員精通Autodesk系列軟件。其創作的很多教材成為國內具有引導性的旗幟作品，在中國大陸國內相關專業方向圖書創作領域具有舉足輕重的地位。 第1章 3D打印概述 1 1.1 3D打印基本簡介 2 1.1.1 3D打印發展歷史 2 1.1.2 3D打印的應用領域 3

1.1.3 3D打印技術五大發展趨勢 3 1.1.4 發展前景 4 1.2 3D打印機 5 1.3 3D打印的材料 7 1.4 3D打印步驟 8 1.5 3D打印技術 9 1.5.1 FDM打印技術 9 1.5.2 SLS打印技術 10 1.5.3 SLA打印技術 11 1.5.4 LOM打印技術 12 1.5.5 DLP打印技術 13 1.5.6 UV打印技術 13 1.6 3D打印機的分類 13 1.7 常用3D打印軟件 15   第2章 Pro/ENGINEER Wildfire 5.0基礎 18 2.1 Pro/EN

GINEER Wildfire 5.0操作界面 19 2.2 初識Pro/ENGINEER Wildfire 5.0 20 2.2.1 文件操作 20 2.2.2 設置工作目錄 26 2.2.3 菜單管理器操作 27 2.2.4 窗口操作 28 2.2.5 顯示控制 29 2.2.6 刪除文件和拭除文件 34 2.3 設計環境 36 2.3.1 模型樹 36 2.3.2 操控板 40 2.3.3 界面定制 41 2.3.4 工作環境定制 45   第3章 生活用品設計與3D打印實例 48 （ 視頻講解：72分鐘） 3.1 果凍杯

49 3.1.1 創建模型 49 3.1.2 打印模型 60 3.1.3 處理打印模型 69 3.2 瓶蓋 70 3.2.1 創建模型 70 3.2.2 打印模型 77 3.2.3 處理打印模型 78 3.3 可樂瓶 78 3.3.1 創建模型 79 3.3.2 打印模型 86 3.3.3 處理打印模型 86 3.4 水龍頭 87 3.4.1 創建模型 87 3.4.2 打印模型 94 3.4.3 處理打印模型 95 3.5 暖水瓶 95 3.5.1 創建模型 96 3.5.2 打印模型 104 3.5.3 處理打印模

型 105 3.6 輪胎 105 3.6.1 創建模型 105 3.6.2 打印模型 111 3.6.3 處理打印模型 112   第4章 電子產品設計與3D打印實例 113 （ 視頻講解：60分鐘） 4.1 通訊零件 114 4.1.1 創建模型 114 4.1.2 打印模型 119 4.1.3 處理打印模型 120 4.2 BP機外殼 120 4.2.1 創建模型 121 4.2.2 打印模型 126 4.2.3 處理打印模型 127 4.3 耳麥聽筒 127 4.3.1 創建模型 128 4.3.2 打印模型 131

4.3.3 處理打印模型 131 4.4 耳麥 132 4.4.1 創建模型 132 4.4.2 打印模型 135 4.4.3 處理打印模型 136 4.5 話筒插頭 136 4.5.1 創建模型 136 4.5.2 打印模型 142 4.5.3 處理打印模型 143 4.6 電話機 144 4.6.1 創建模型 144 4.6.2 打印模型 156 4.6.3 處理打印模型 156   第5章 電器產品設計與3D打印實例 157 （ 視頻講解：60分鐘） 5.1 節能燈管 158 5.1.1 創建模型 158 5.

1.2 打印模型 163 5.1.3 處理打印模型 163 5.2 燈頭 164 5.2.1 創建模型 164 5.2.2 打印模型 167 5.2.3 處理打印模型 167 5.3 電飯煲筒身 168 5.3.1 創建模型 168 5.3.2 打印模型 174 5.3.3 處理打印模型 175 5.4 鍋體加熱鐵 175 5.4.1 創建模型 175 5.4.2 打印模型 180 5.4.3 處理打印模型 181 5.5 電源插頭 181 5.5.1 創建模型 182 5.5.2 打印模型 189 5.5.3 處理打印模型

189 5.6 開關盒 190 5.6.1 創建模型 190 5.6.2 打印模型 194 5.6.3 處理打印模型 195   第6章 機械產品設計與3D打印實例 196 （ 視頻講解：99分鐘） 6.1 內六角扳手 197 6.1.1 創建模型 197 6.1.2 打印模型 201 6.1.3 處理打印模型 206 6.2 皮帶輪 207 6.2.1 創建模型 207 6.2.2 打印模型 209 6.2.3 處理打印模型 210 6.3 發動機曲軸 210 6.3.1 創建模型 211 6.3.2 打印模型 220

6.3.3 處理打印模型 221 6.4 鑽頭 221 6.4.1 創建模型 222 6.4.2 打印模型 229 6.4.3 處理打印模型 229 6.5 撥叉 230 6.5.1 創建模型 230 6.5.2 打印模型 236 6.5.3 處理打印模型 237   第7章 曲面造型設計與3D打印實例 238 （ 視頻講解：69分鐘） 7.1 蘋果 239 7.1.1 創建模型 239 7.1.2 打印模型 245 7.1.3 處理打印模型 245 7.2 風車 246 7.2.1 創建模型 246 7.2.2 打印

模型 248 7.2.3 處理打印模型 249 7.3 飯勺 249 7.3.1 創建模型 250 7.3.2 打印模型 256 7.3.3 處理打印模型 257 7.4 鐵鍬 257 7.4.1 創建模型 257 7.4.2 打印模型 261 7.4.3 處理打印模型 261 7.5 水果盤 262 7.5.1 創建模型 262 7.5.2 打印模型 265 7.5.3 處理打印模型 265 7.6 燈罩 266 7.6.1 創建模型 266 7.6.2 打印模型 269 7.6.3 處理打印模型 270 7.7 塑料壺

270 7.7.1 創建模型 270 7.7.2 打印模型 281 7.7.3 處理打印模型 282   第8章 電熱水壺設計與3D打印實例 283 （ 視頻講解：48分鐘） 8.1 創建模型 284 8.1.1 創建熱水壺主體曲面 284 8.1.2 創建熱水壺出水口 286 8.1.3 創建熱水壺主體上端造型 288 8.1.4 創建熱水壺主體的修飾特徵 292 8.1.5 創建熱水壺的把手 294 8.1.6 創建熱水壺主體的底面 295 8.1.7 熱水壺底座的曲面 297 8.1.8 加厚倒圓角 303 8.2 打印模

型 304 8.3 處理打印模型 311   第9章 切割機設計與3D打印實例 313 （ 視頻講解：70分鐘） 9.1 砂輪 314 9.1.1 創建模型 314 9.1.2 打印模型 315 9.1.3 處理打印模型 316 9.2 把手 316 9.2.1 創建模型 317 9.2.2 打印模型 318 9.2.3 處理打印模型 319 9.3 砂輪蓋 319 9.3.1 創建模型 319 9.3.2 打印模型 322 9.3.3 處理打印模型 323 9.4 電動機 323 9.4.1 創建模型 324 9.4

.2 打印模型 330 9.4.3 處理打印模型 330 9.5 底座 331 9.5.1 創建模型 331 9.5.2 打印模型 346 9.5.3 處理打印模型 346 前 言 3D打印技術出現在20世紀90年代中期，實際上它是一種以數字模型文件為基礎，運用粉末狀金屬或塑料等粘合材料，通過逐層打印的方式來構造物體的技術。 3D打印機與普通打印工作原理基本相同，打印機內裝有液體或粉末等“打印材料”，與計算機連接後，通過計算機控制把“打印材料”一層層疊加起來，最終把計算機中的藍圖變成實物。 有關3D打印的新聞近來在媒體上經常出現，如3D打印零件、3D打印房屋、

3D打印器官的新聞不停地刷新著民眾對3D打印的認識。有人把3D打印稱作一場新的革命，這種提法並不過分，3D打印在未來對我們的生活方式的改變將產生重要的影響。世界各國都在投入巨資發展3D打印。在2014年美國的國情咨文中，時任總統奧巴馬煞費筆墨地談論了3D打印的重要性，讓產業工人重視3D打印技術，學習這項有可能顛覆工業的新技術。日本政府在2014年預算案中劃撥了40億日元，將由經濟產業省組織實施以3D成型技術為核心的製造革命計劃。 2014年6月，韓國政府宣布成立3D打印工業發展委員會，並批准了一份旨在使韓國在3D打印領域爭取領先位置的總體規劃。該規劃的目標包括到2020年培養1000萬創客（M

aker），並在全國范圍內建立3D打印基礎設施。 2015年2月28日，我國工信部聯合發改委、財政部發文，制定了我國未來關於3D打印的戰略發展規劃。推進計劃指出，到2016年，初步建立較為完善的增材製造（3D打印）產業體系，整體技術水平與國際保持同步，在航空航天等直接製造領域達到國際先進水平，在國際市場上佔有較大的市場份額。 Pro/ENGINEER三維實體建模設計系統是美國參數技術公司（Parametric Technology Corporation，簡稱PTC公司）的產品，已經在機械、電子、航空、航天、汽車、船舶、軍工、建築、輕工紡織等領域得到了廣泛的應用。由於其強大而完美的功能，P

ro/ENGINEER已經成為結構設計師和製造工程師進行產品設計與製造的得力助手。 Pro/ENGINEER在三維實體模型、完全關聯性、數據管理、操作簡單性、尺寸參數化、基於特徵的參數化建模等方面具有其他軟件所不具有的優勢。本書主要描述利用Pro/ENGINEER軟件強大的3D造型功能，並將設計的3D零件利用3D打印機快速打印出所需零件的原理過程。本書第1章主要介紹3D打印概述；第2章主要介紹Pro/ENGINEER軟件的建模基礎；第3章主要介紹生活用品的建模及打印過程；第4章主要介紹電子類產品的建模及打印過程；第5章主要介紹電器類產品的建模及打印過程；第6章主要介紹機械產品的建模及打印過

程；第7章主要介紹曲面造型的建模及打印過程；第8章主要介紹電熱水壺的建模及打印過程；第9章主要介紹切割機中各個零件的建模及打印過程。 本書提供了極為豐富的學習配套資源，可通過掃描書中和封底二維碼下載查看。掃描書後刮刮卡二維碼，即可綁定書中二維碼的讀取權限，再掃描書中二維碼，​​即可在手機中觀看對應教學視頻。充分利用碎片化時間，隨時隨地提升。需要強調的是，書中給出的是實例的重點步驟，詳細操作過程還需讀者通過視頻來仔細領會。 本書由CAD/CAM/CAE技術聯盟主編。 CAD/CAM/CAE技術聯盟是一個從事CAD/CAM/CAE技術研討、工程開發、培訓諮詢和圖書創作的工程技術人員協作聯盟

，包含20多位專職和眾多兼職CAD/CAM/CAE工程技術專家。   在本書的寫作過程中，趙志超、張輝、趙黎黎、朱玉蓮、徐聲傑、盧園、楊雪靜、孟培、閆聰聰、李兵、甘勤濤、孫立明、李亞莉、王敏、宮鵬涵、左昉、李謹、劉昌麗、康士廷、胡仁喜、王培合等參與了具體章節的編寫或為本書的出版提供了必要的幫助，對大家的付出表示真誠的感謝。由於時間倉促，加上編者水平有限，書中不足之處在所難免，還請廣大讀者批評指正，編者將不勝感激。   編 者

內六角扳手進入發燒排行的影片

電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗

為了解決內六角扳手的問題，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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重構銷售:打造互聯網時代的客戶新體驗

為了解決內六角扳手的問題，作者（加）斯科特·斯特萊登艾莉森·克雷默 這樣論述：

企業普遍把關注點放到銷售上，而忽略了客戶服務，甚至產品質量等方面，這使企業視野缺失，所以除了銷售之外，企業要開闊視野，提高客戶服務滿意度，打造忠誠極高的具有回頭率的客戶。本書將教你：如何開闊視野、打造出為企業招攬業務的忠誠客戶，而不是把客戶當作數字；如何讓客戶在購買產品或服務之前就了解企業，知道企業有值得購買的商品；如何不需要社交媒體，但仍可與客戶聯系；如何不需要病毒式營銷，但仍讓100萬人觀看你的視頻。斯科特·斯特萊登，社會化營銷、病毒營銷專家，UnMarketing公司總裁，被《福布斯》譽為「五位社會化媒體有影響力人士」之一，TED大會新銳演講者。他為全世界的企業組織做

大會主旨演講，在加拿大同行中名列第十，在Twitter上約有12萬名追隨者。他為客戶制作的病毒營銷視頻已有超過6000萬的點擊量，為客戶帶來了可觀收益。艾莉森·克雷默，社會化營銷、病毒營銷專家，為全世界的企業組織做大會主旨演講，在加拿大同行中名列第十一。高曉燕，北京航空航天大學外國語學院副教授。主要關注經濟管理、社會人文等著作方向，曾翻譯《銷售團隊管理：通過應用心理學打造高績效銷售團隊》等多部著作。

學科教師雙語課程共同備課歷程之個案研究

為了解決內六角扳手的問題，作者蕭慧鈞 這樣論述：

隨著雙語教育的全面開展，學科教師如何跟上教育改革浪潮，為學生開創更有意義之學習，成為教學現場重要挑戰。在過往研究中發現，共同備課歷程能幫助教師進行課程專業對話，帶動課程發展與教師專業成長。面對雙語教育，共同備課是否依然能夠成為教師們的得力工具，成為本研究重要待答問題。因此，本研究旨在釐清學科教師面對雙語課程共備歷程之理解與態度，探究在歷程中學科教師所面臨之挑戰與因應策略，並探討此歷程對教師專業知能成長之影響。本研究採質性研究之個案研究法，以三名不同學科之國中教師為研究對象，進行每位教師各兩次之雙語課程共備歷程。質性研究工具包括非正式訪談、半結構訪談、共備紀錄表及觀課紀錄表，以三角檢驗及主題分

析法分析。研究結果顯示，學科教師對雙語共備歷程持正向理解與態度，認為雙語共備歷程能促發課程設計知能成長，並帶來英語專業支持，並因其能回應與滿足課程需求而有意義。學科教師在此歷程中易遭遇雙語課程不易設計、英語語言融入門檻高及共備合作默契不易建立之挑戰，因應之道為回歸學科本質，設計具情境脈絡之雙語課程以增進學習者理解，藉此找出英語使用與學科學習內容之最佳平衡，此為雙語課程共備關鍵；同時，藉由共同備課幫助學科教師克服英語使用門檻，並建立具良好溝通的共備機制以增進合作默契。本研究亦發現雙語共備歷程能為學科教師帶來的專業成長包括增進課程設計知能、增進語言使用精準性及體認雙語課程價值與意義，認為雙語課程價

值與意義在於回歸學科本質，找出英語促發學習理解的關鍵功能。研究者最後根據研究結果對學科教師、學校主管單位及未來研究提出相關建議。