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中原大學 企業管理學系 賴正育所指導 林秉儀的 透過自動光學辨識系統提升生產檢驗量能 （2021），提出特力屋pp板關鍵因素是什麼，來自於人工目測方式、及時偵測、自動光學檢測、卷積神經網路。
而第二篇論文中原大學 室內設計研究所 張謙允、郭雅雯所指導 謝淑芬的 個人化輕裝修室內設計研究 （2019），提出因為有 動手做、軟裝設計、自明性、領域性、人際距離的重點而找出了 特力屋pp板的解答。
透過自動光學辨識系統提升生產檢驗量能
為了解決特力屋pp板 的問題，作者林秉儀 這樣論述：
在鋼鐵產業的產業鏈中，鋼板是廣泛被下游廠商用來製作各式鋼鐵製品應用的基材。鋼板表面若有瑕疵，輕則影響產品價格，嚴重則可能導致商譽的巨大損失，因此鋼板生產過程中的品質管理一直都是業者十分注重的議題。然而，傳統製造流程中只能以人工目測方式來檢測，不僅耗時也難以做到全面進行表面瑕疵檢驗。因此，透過自動光學檢驗來達到高效自動檢測，無疑是各家廠商在工業4.0時代，改善製程的重點項目。隨著深度學習技術的快速發展，大幅提升影像辨識相關應用的效果，本研究提出基於深度學習技術的自動光學影像表面檢測系統並與後端資訊系統整合。首先透過光學感測器拍攝製程的鋼板表面影像，再透過影像分析技術進行疑似有瑕疵鋼板表面影像的
即時偵測（Real-Time Defect Detection），並針對疑似有瑕疵鋼板表面影像以卷積神經網路（Convolutional Neural Networks,CNN）技術進行缺陷分類，以控制鋼板的品質。後續並整合現有資訊系統達到及時偵測與提出嚴重缺陷警報，並保留追蹤原始缺陷影像與位置。研究結果不僅在學術上能對於深度學習技術相關應用的實務效果有更好的理解，也有助於相關業者在改善製程與提升品質上的參考．
個人化輕裝修室內設計研究
為了解決特力屋pp板 的問題，作者謝淑芬 這樣論述：
本研究聚焦於「個人化輕裝修」，是每個人都會去做的行為。在屬於自己的領域裡，就想辦法讓「這裡」怎麼樣讓我要的都在這裡？怎麼樣讓我實現「我的」代表性？猶如動物本能佔據其領域性、還是環境的影響動機？然而，這裡面隱藏著什麼問題！每個人使用空間，也裝著自己的故事。本研究希冀探討個人化輕裝修結果和特點，藉以凸顯個人化輕裝修室內設計，自建築整體設計中的重要性與價值。首先從相關文獻資料，歸納其設計思路與理論架構，蒐集設計裝修後及社群網站DIY輕裝修案例，進行分析及論述。據此，歸納以下結論：（一） 網路資訊及商品容易取得，使其滿足自我營造的樂趣（二） 凸顯個人化特質，用以自我與他人認同之成就感（三） 資
金預算比較彈性，可自主靈活應用 期許為更強化個人化輕裝修特點與價值，本研究提出其考量層面與應用原則，以供檢視與參考。