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國立陽明交通大學 電子研究所 林聖迪所指導 蔡慧貞的 CMOS單光子雪崩二極體陣列於熱輻射溫度量測之應用 （2021），提出Optris關鍵因素是什麼，來自於單光子雪崩二極體、短波紅外線、溫度量測、熱像儀、雜訊等效溫差。
而第二篇論文逢甲大學 機械與電腦輔助工程學系 謝秉澂所指導 蘇冠霖的 深度強化學習應用於智慧調控瓶胚加熱參數 （2021），提出因為有 寶特瓶、拉吹成型、機器學習、深度強化學習、智慧溫控的重點而找出了 Optris的解答。
Optris進入發燒排行的影片
CMOS單光子雪崩二極體陣列於熱輻射溫度量測之應用
為了解決Optris 的問題，作者蔡慧貞 這樣論述：
CMOS單光子雪崩二極體具有高靈敏度、低暗計數、高動態範圍、高時間解析度及低製造成本的優點，在本研究中，我們使用TSMC 0.18 m BCD製程製作之32x32陣列應用晶片作為感測器，以黑體輻射空腔作為熱輻射光源，設定多種SPAD像素範圍及積分時間進行量測，並整理出各條件下的雜訊等效溫差及測溫範圍。在目前的實驗架設中，雜訊等效溫差小於1 °C時的可量測的溫度範圍為280 °C至1000 °C，在溫度範圍內，雜訊等效溫差最低約為0.02 °C，量測速率最快可達10 kHz。我們也使用與電腦相連的FPGA控制SPAD陣列晶片以達到即時熱影像量測，並得出空間影像解析度約為80 m。本次的研究
成果為使用SPAD做輻射溫度量測奠定了商業化的基礎。
深度強化學習應用於智慧調控瓶胚加熱參數
為了解決Optris 的問題，作者蘇冠霖 這樣論述：
吹製成型是生產寶特瓶所採用的主要技術，一般吹瓶設備通常由入胚系統、公轉系統、加熱系統、成型系統、出瓶系統等所組成，其中加熱系統的溫度控制是影響寶特瓶品質優劣的關鍵因素之一，尤其面對部份季節早晚環境溫度差異大的情況，吹瓶設備的現場操作人員常需針對加熱系統中各個紅外線加熱燈管進行數次的調整，且調整過程高度依賴人工經驗，成為寶特瓶生產業者的難題。因此，本論文以吹瓶設備的加熱系統做為研究對象，運用深度強化學習方法來智慧調控瓶胚加熱參數，以改善如環境溫度變化干擾、加熱燈管老化變異等問題，並以具備自調整(self-adjust for variation)、最適化(self-optimize for d
isturbance)等工業4.0要素之智慧化功能開發做為研究目標，在實際應用上不需改變加熱系統原先的設計，屬於低成本易實現的方案。另外，由於在深度強化學習演算法訓練過程中，會有一定數量的瓶胚被消耗，為降低研究成本(瓶胚消耗數量)，實驗分為兩階段，基於加熱箱內溫度也是吹瓶品質的重要影響因子，第一階段以設備空載運轉方式進行訓練，將加熱箱內溫度做為控制目標，第二階段才會投入瓶胚進入加熱箱，並將控制目標改為瓶胚表面溫度。經實機測試，本論文所提方法能因應環境溫度變化干擾，在加熱過程中自動調整溫控參數，不需操作人員介入，吹瓶設備的加熱系統就能將加熱箱內溫度穩定控制在目標範圍內，使要進入吹瓶的瓶胚表面溫度
保持穩定。以加熱PET瓶胚為例，經由本論文訓練出的智慧決策代理人自動調控加熱參數，能將瓶胚表面溫度穩定控制在目標溫度±3℃內。