問題的答案無所不包論文書籍站
國立高雄科技大學 電機工程系 楊浩青所指導 林昶甫的 精進五軸刀具磨耗離線檢測系統之量測程序與方法 （2020），提出鏡頭焦距 mm關鍵因素是什麼，來自於正向運動學、鏡頭變焦、刀具磨耗體積。
而第二篇論文國立臺北科技大學 工業工程與管理系 黃乾怡所指導 張黃堯的 應用於機器視覺辨識系統之元件影像擷取品質優化－以DPC基板產品為例 （2018），提出因為有 影像擷取、機器視覺、田口品質工程、DPC、主成份分析的重點而找出了 鏡頭焦距 mm的解答。
鏡頭焦距 mm進入發燒排行的影片
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客人：「師傅！咪咪數是什？哦，焦距單位喔。」
客人：「師傅！焦距是什麼？哦，視角角度喔。」
客人：「師傅！視角角度多少啊？可以看多廣啊？啊這邊看的到嗎？那邊看的到嗎？」
師傅內心：啊啊啊啊啊啊!!!!!!(土撥鼠叫)
師傅冷靜，師傅別崩潰，我們來拯救你了(誤)。
各位人客！師傅講得你霧煞煞嗎？
攝影機角度廣角？超廣角？90度？30度？
講半天真的是有聽沒有懂！別怕！小羅今天直接帶你看，直接給你看畫面
通通用畫面講得清清楚楚給你，筆記拿出來，師傅要開始說明給你聽囉！
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精進五軸刀具磨耗離線檢測系統之量測程序與方法
為了解決鏡頭焦距 mm 的問題，作者林昶甫 這樣論述：
在切削加工中，影響加工品質的關鍵因素在於刀具磨耗狀態，對於刀具磨耗量的檢測，前期研究已開發出五軸刀具磨耗檢視系統，具有多視角的刀具磨耗影像檢視功能。然目前檢視程序仍需人為輔助調整，且僅提供刀具磨耗的平面化的量化，仍缺乏更自動化的刀具磨耗體積之量化方法。本研究基於現有的五軸刀具檢視系統，提出自動化量測程序與磨耗體積量化方法。在自動化量測程序上，首先以機台原點、影像中心與目標點建立D-H參數表，以正向運動學獲得機台原點、影像中心與目標點的座標系，從而移動各軸以獲得預期視角的刀具影像，達到不同視角之自動量測的功能。在磨耗體積量化上，則在不同焦距下所獲得最清晰視野的矩形影像上，計算不重疊矩形內的刀具
磨耗之深度與寬度比，從而以單鏡頭變焦方式獲得刀具的磨耗體積。在研究成果上，精進後的五軸刀具檢視系統可自動進行各視角的多軸位移，經結合快速區域卷積類神經網路以進一步修正各軸的機械誤差，可使定位誤差小於0.05 mm。而根據不同焦距的磨耗面積，利用定位PIN驗證，體積精確度可達96%。
應用於機器視覺辨識系統之元件影像擷取品質優化－以DPC基板產品為例
為了解決鏡頭焦距 mm 的問題，作者張黃堯 這樣論述：
近年來，機器視覺的發展與應用日漸普及，業者利用機器視覺瑕疵偵測與分類系統，讀取自動光學檢測(automated optical inspection; AOI)產生之瑕疵影像進行複判，取代人工複檢，降低目檢人力成本並解決業者招工困難的窘境。機器視覺乃透過相機獲取影像訊息，經由訊息轉換後供電腦判讀，故採用的影像品質將直接影響瑕疵偵測系統模型進行訓練與判讀時的準確率與效率。本研究針對直接電鍍銅(direct plated copper; DPC)散熱陶瓷基板製程，應用機器視覺瑕疵偵測與分類系統。利用田口方法進行參數設計，考量汙染類別與刮傷類別瑕疵回想率等兩項品質特性，決定最佳之AOI機台影像擷取
相關參數組合，以提升影像品質。研究中，藉由Omega轉換作為信號雜音比，以提升百分比數值的可加性(additivity)。並應用主成份分析整合上述兩項品質特性，提出最佳參數組合為：開啟背景光源、光源亮度80200 lx、掃描速度50 mm/s、鏡頭焦距5.6 mm。俾能提升機器視覺瑕疵偵測與分類系統之判定正確率，期望汙染類別與刮傷類別瑕疵回想率分別達到0.78及0.88。