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UrDa進入發燒排行的影片

基於LVDT實現圓軸真圓度與凸輪擺線量測之研究

為了解決UrDa的問題，作者曾子銓 這樣論述：

從60年代起，台灣是重要的加工出口國之一，多數的外國企業都喜歡委託台灣加工廠進行產品的製作與加工；對於加工出口產品，品質的控管與檢測已成為必要審核項目。高規格的工廠在檢測上使用自動工件量測儀等量測機具進行檢測並且檢測的精度最小可以達到微米等級；但仍有多數製造工廠採用人工檢測的方式進行，以手持游標卡尺或千分表對於工件進行手動檢測。為減少人為檢測的誤差，又能在避免花費龐大金額下提升產線的效率，本研究以線性可變差動變壓器(Linear Variable Differential Transformer, LVDT)為研究主軸，證實LVDT對於工件之量測的可信度與精確度，以LVDT架構之量測系統

將比傳統之量具更加快速，且量測精度能達到跟傳統手動量具同等之精確度，在成本開銷上又比市售的量測機台來的更低。 本研究以LVDT取代傳統量具作為量測工件之主軸，選擇工件中圓軸之真圓度以及凸輪之擺線曲線作為LVDT量測目標；整合LVDT、步進馬達、鋁擠型等物件架構出測量平台，將LVDT量測到工件之徑向位移量轉變為類比電壓訊號，藉由資料擷取器將訊號送至LabVIEW人機介面中進行資料統整及運算，最終將計算出工件參數以數值或圖表形式顯示於電腦螢幕上，證實LVDT能夠達到上述之量測效果，提供一種新的量測方式。

語意切割多層注意力模型與雜訊資料擴增

為了解決UrDa的問題，作者黃俊凱 這樣論述：

目 錄摘要 iAbstract ii目 錄 iiiList of Figures viList of Tables viiiChapter 1 Introduction 1Chapter 2 Background 52.1 Semantic Segmentation 52.2 Attention Module 52.3 Data Augmentation 6Chapter 3 Methodology 73.1 SE module and SA module 73.2 Bi - Fusion Attention

Module 93.3 Bi - Fusion Attention Head on Backbone 113.4 Data Augmentation with Background Noise on the Cityscapes Dataset 123.5 Feature Expansion Layer on HRNet 133.5.1 Features are power of 2 133.5.2 Feature Expansion Layer with a Power of 1.5 143.5.3 Repeatable Feature Expansio

n Layer with a Power of 1.5 163.5.4 Feature Expansion Layer with Dilated Convolution 17Chapter 4 Experiments and Results 194.1 Dataset 194.1.1 Cityscapes dataset 194.1.2 Pascal-Context dataset 194.2 Training 194.3 BFA Results on Cityscapes Dataset 204.4 BFA Results on PASCAL-

Context dataset 224.5 Results of Data Augmentation with Background Noise 234.6 Results of Feature Expansion Layer on the HRNet 234.6.1 Feature Expansion Layer with a Power of 1.5 234.6.1 Repeatable Feature Expansion Layer with a Power of 1.5 244.6.2 Feature Expansion Layer with dilate

d convolution 244.7 All methods comparison on the Cityscapes validation set. 254.7 Ablation study on the BFA module 264.7.1 Fusion vs. Attention 264.7.2 Channel Concatenation vs. 1x1 convolution 274.7.3 Maximum Pooling vs. Average Pooling 274.7.4 Attention map addition vs. Residual

feature map addition 274.7.5 Numbers of convolution layers in BFA 284.7.6 Sigmoid function in BFA 294.8 Ablation Study on Noise weight for data augmentation 294.9 Ablation study on Feature Expansion Layer with a Power of 1.5 304.9.1 Method 1 of FEP 304.9.2 Method 2 of FEP 314.9

.3 Method 3 of FEP 324.9.4 Method 4 of FEP 334.9.5 Method 5 of FEP 344.9.6 Method 6 of FEP 354.10 Ablation study on Feature Expansion Layer with Dilated Convolution 364.10.1 Deeper features have abundant semantic information 364.10.2 Method 1 of FEDC 374.10.3 Method 2 of FEDC

384.10.4 Method 3 of FEDC 38Chapter 5 Conclusion and Future Work 39References 40