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國立高雄應用科技大學 模具系碩士在職專班 黃德福所指導 謝孟奇的 探討瓶胚型黃銅縮口製程之改善方案 （2016），提出銅管接頭規格關鍵因素是什麼，來自於有限元素法、7.62公厘銅殼、減縮比、縮口缺陷。

而第二篇論文國立中興大學 機械工程學系所 曾柏昌所指導 施祐宗的 應用機械視覺於檢測內螺紋之可行性探討 （2006），提出因為有 機械視覺、影像處理、內螺紋的重點而找出了 銅管接頭規格的解答。

最後網站飛速接頭則補充：銅製接頭. BRASS FITTINGS. 30. UNG. LUNG. UNG. Y. 銅管接頭. 產品編號. COMPUTER NO. 規格. DIMENSION. 產品編號. COMPUTER NO. 規格. DIMENSION.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了銅管接頭規格，大家也想知道這些：

探討瓶胚型黃銅縮口製程之改善方案

為了解決銅管接頭規格的問題，作者謝孟奇 這樣論述：

本研究利用DEFORM 3D軟體模擬7.62公厘銅殼七三黃銅胚料在不同減縮比、胚料支撐高度及胚料側壁厚度比值等參數下縮口成形之結果，模擬縮口道次製程之可行性，並由模擬結果執行模具開發及試製。以胚料側壁厚度比值 =0.3、0.4、0.5執行減縮比 =0.2、0.3執行模擬，經模擬得知，當減縮比 為定值，隨著胚料側壁厚度比值 增加，則胚料支撐高度隨之增加。當胚料側壁厚度比值 為定值，隨著減縮比 增加，胚料支撐高度亦隨之增加。經由試驗驗證，胚料側壁厚度比值 =0.3、0.35，支撐高度35mm，可同時完成減縮比red=0.2、0.3，本研究之載體7.62公厘銅殼七三黃銅瓶胚可由原製程二道次縮口成形

，簡化成一道次縮口成形。

應用機械視覺於檢測內螺紋之可行性探討

為了解決銅管接頭規格的問題，作者施祐宗 這樣論述：

隨著工業的機械化與自動化，人工的重要性逐漸從生產過程中弱化，取而代之的是由電腦進行數值控制的各種機械。但是在檢測這個領域，人類擁有的邏輯判斷力仍然極為重要，各種模仿人類檢測概念的技術應運而生，其中最為廣泛運用的即為機械視覺。隨著科技進步，電腦運算速度的提昇與演算法的改進，使機械視覺系統的反應速度與正確率都有所提高，大幅提昇實用性與應用範圍。雖然如此，距離能夠完美取代人類的境界仍然還有一段不短的路程。本研究的動機起源於內螺紋加工過程對線上檢測的需求，希望能找出適合生產線上使用的檢測方式，探討如何使用機械視覺技術來達成目標。系統利用照明技術強化影像，由攝影機取得影像，經過灰階化、邊緣強化、二值化

、水平投影、影像分析等步驟，藉由峰值偵測檢查螺紋的數量與間距是否異常，從而判斷工件是否合乎標準。

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