小施crv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

國立中興大學 生物產業機電工程學系所 謝廣文所指導 黃柏喻的 應用卷積神經網路與雙目視覺於番茄機械人採摘之研究 (2019),提出小施crv關鍵因素是什麼,來自於牛番茄、物體偵測、深度學習、雙目視覺、機械手臂、採收。

而第二篇論文輔仁大學 公共衛生學系碩士班 林瑜雯所指導 施昆岑的 染料製造批次作業之暴露測定與呼吸防護計畫改善 (2018),提出因為有 染料製造、微粒暴露、呼吸防護、懸浮微粒、呼吸防護具密合度測試的重點而找出了 小施crv的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

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應用卷積神經網路與雙目視覺於番茄機械人採摘之研究

為了解決小施crv的問題,作者黃柏喻 這樣論述:

隨著人力成本的增加與人工智能的發展,越來越多的研究將人工智能、機器學習方式導入至農業方面,以期能達到省時、省工的目的並以更精確的方式減少人為上的誤差。本研究將針對設施內栽培的牛番茄進行成熟度與位置的辨識,此研究包含三個部分:成熟度辨識、三維位置計算與圖形使用者介面設計。成熟度辨識部分,在不同時間、光線環境下取得各種情境的牛番茄照片,使用物體偵測演算法辨識影像中成熟果實的有無,並對成熟的番茄進行分類。與雙目視覺的位置計算。三維位置轉換部分,三維位置計算部分,使用雙目視覺計算辨識到的成熟果實相對位置,並對其結果進行校正,最後計算手臂移動所需的六軸資訊。圖形使用者介面包含 IP設定與整合辨識與驅動

手臂部分,且能及時的顯示影像辨識結果。本研究建構的智動牛番茄採摘系統,得到辨識不同分類上皆有高於95%的成功率,在校正位置資訊部分的決定係數(r2)皆高於0.9,且該採摘系統所進行的採摘一回流程僅需耗時25秒。

染料製造批次作業之暴露測定與呼吸防護計畫改善

為了解決小施crv的問題,作者施昆岑 這樣論述:

目的:染料製造業使用多元化學品及各式染料中間體等為原料,合成後之成品也為化學品,其中不乏致敏性物質甚或是致癌物。製程多屬密閉式批次作業,惟在人工投料、確認成品乾燥、下料包裝時會有微粒產生。本研究要辨識染料合成之製程危害並量化勞工暴露,同時確認呼吸防護之定量密合度以確保勞工所配戴呼吸防護具之密合程度。透過呼吸防護之確效並提出改善建議,期降低勞工的微粒暴露。方法:於三個成品下料包裝區進行共計10次採樣監測,每次採樣時間皆為2.5小時。分別以行政院勞動部採樣分析建議方法-總粉塵CLA4002及可呼吸性粉塵CLA4001採樣分析建議方法,量測勞工暴露微粒之質量濃度,同步以Grimm微粒監測儀、TSI

桌上型直讀式微粒採樣器,量測勞工暴露微粒粒徑、粒數濃度與質量濃度資料,推估勞工暴露狀況。將通過定性密合度測試者,進一步測試其定量密合度,確認勞工配戴呼吸防護具的效能。最後以此暴露資料為依據,修正補強現行以定性密合度評估為主之呼吸防護具選用模式。結果:本研究採樣監測之成品下料包裝作業會溢散大量PM1微粒,相較背景值最高可高出將近10倍(粒數濃度平均值:797635 particles/100 ml;背景粒數濃度平均值:79840 particles/100 ml)。部分成品則會溢散出PM2.5-10微粒,至少高出背景值4倍(粒數濃度平均值:1012 particles/100 ml;背景粒數濃度

平均值:228 particles/100 ml)。依總粉塵質量濃度結果進行貝氏分析檢定結果,其中一個成品下料包裝作業區評估有34.2%的機會屬於暴露等級4(暴露情形缺乏控制,勞工經常接觸到高濃度或非常高濃度的暴露),溢散出的微粒會影響整個作業區內勞工之健康。呼吸防護具定量密合度測試結果,若勞工使用杯狀N95口罩則其定量密合度不佳,通過率僅25%。本研究進行不同設計形式口罩之差異實驗,發現三摺式N95口罩可以有效提高定量密合度測試的通過率(杯狀N95口罩通過率10%;三摺式N95口罩通過率75%)。結論:本研究中之染料合成製造廠的成品下料包裝作業會溢散出大量包含PM1、PM2.5-10微粒,而

作業場所評估暴露為等級4,暴露情形缺乏控制,勞工會經常接觸到高濃度或非常高濃度的暴露。根據暴露評估並採樣量化後,本研究建議工廠首先應從工程控制改善作業環境。若以呼吸防護具作為保護的手段,建議勞工可以配戴N95濾材之口罩以避免危害暴露降低健康風險。工廠需落實建構完整之呼吸防護計畫,並遵照呼吸防護計畫訂定的原則,從危害辨識階段找出可能的危害,再透過採樣監測量化勞工暴露的危害作為選擇呼吸防護具的判斷依據。再以客觀的定量密合度測試結果為標準,並定期針對勞工教育訓練,提高勞工健康危害知識、習得正確佩戴呼吸防護具技能,才能確實降低危害風險以保護勞工的健康。