pp板切割的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

特殊印刷・加工事典

為了解決pp板切割的問題，作者FLAIR,西村希美,島﨑肇則 這樣論述：

　　不曉得該怎麼跟印刷廠講要怎麼印… 　　不曉得該用哪種印刷方式… 　　看了這本就能解決這些煩惱！ 　　○未來要學習各種特殊印刷、加工的人 　　○想從新型印刷方式尋找靈感的人 　　○想知道怎麼應用特殊印刷、加工的職業設計師 　　○想將特殊印刷應用在個人商品製作的人 　　○喜歡印刷，想充實相關知識的人 　　絕對不可錯過的特殊印刷加工寶典！ 　　喜歡印刷的你一定要知道這些內容 　　從基本到應用，囊括各式各樣的印刷知識！ 　　讓人為之驚豔又興奮不已的「特殊印刷、加工」導覽書決定版！ 　　我們的周圍有各種印刷製品。 　　雜誌、書籍、名片、明信片、卡片、傳單、手冊……。 　　本

書要介紹的是職人們下了功夫使用特殊的印刷方法 　　讓它看起來閃閃發光，或者摸起來柔軟舒服的製品。 　　對於那些剛開始接觸特殊印刷的人， 　　本書也提到了各種必要的印刷基礎。 　　只要這一本，就能讓你學到各種與「印刷」有關的知識。 　　如何製作出能打動人心的印刷品呢？ 　　特殊印刷、加工能夠製作出一般印刷做不到的， 　　有「獨特設計風格」的印刷品。 　　目前所有「特殊印刷、加工」方法，都一個不漏地收錄於本書中。 　　●印刷基本知識● 　　平版印刷 　　利用水與油互斥的特性進行印刷，是目前的主流印刷方式。 　　因為使用的是沒有凹凸起伏的印版，故稱做平版印刷 　　凸版印刷 　　一種過去的印刷

方式，會使用有凹凸起伏的印版來印刷。 　　目前仍用於貼紙、瓦楞紙等多種材質的印刷。 　　凹版印刷 　　在柔軟的包裝材料上印製高品質圖樣時使用的印刷方式。 　　可以印在鈔票之類用途特殊的產品，或者是有凹凸起伏的材質上。 　　孔版印刷 　　製作油墨層厚、耐久性高的戶外看板、貼紙時使用的印刷方式。 　　可以印在塑膠、金屬等材質上。 　　數位印刷（電子顯像式） 　　將印刷圖樣轉印到感光鼓上，再讓感光鼓依圖樣吸附碳粉， 　　然後將碳粉轉印到紙張上，與雷射印表機的原理相同。 　　數位印刷（噴墨、UV） 　　有交期短、可印刷變動資料、可少量印刷等優點，附加價值高。 　　可以表現出漸層、細緻色階的數位

印刷。

pp板切割進入發燒排行的影片

植基於支援向量機模型之良品預測—以石英振盪器銲線製程為例

為了解決pp板切割的問題，作者黃俊傑 這樣論述：

銲線製程於石英振盪器的封裝流程屬於前段製程，銲線品質的優劣會直接對電子產品電子訊號的傳輸、阻抗干擾等造成影響，且銲線製程所造成的報廢無法再次重工，故該製程對石英振盪器十分重要。而在銲線製程中的金球球厚、金球球徑、金線弧高則是銲線品質判定的其中幾個重要關鍵因子，目前業界普遍使用放大倍數較高的電子顯微鏡由品管人員人工量測再進行判斷，但因人員量測手法有些微差異或是測量過多而使人員產生視覺疲勞、或注意力分散等因素而產生誤判。本研究使用支援向量機(Support Vector Machine, SVM)進行品管的分類預測，分類模型的應變數為品管分類(即良品與不良品)，自變數為金球球厚、金球球徑與金線弧

高。本研究實驗的結果顯示，以支援向量機模型為基礎的石英振盪器品管分類模型，透過 70/30訓練資料與測試資料進行模型的訓練與測試後，其Recall、F1-Score、Precision評估本研究所提出之分類模型之精準度，可提供準確的石英振盪器品管分類預測。

塑膠模具設計與機構設計(第三版)

為了解決pp板切割的問題，作者顏智偉 這樣論述：

　　當前塑膠模具的應用益形重要，作者累積多年的教學經驗及工作經驗編著而成。本書內容詳實，讀者可於各種常用之鋼材、塑材、模具之規格、特性、公差及加工方法有正確認識。對於模具設計及成本設計要領均有詳細述及，同時又有各大公司機構設計及模具設計考題。可作為學校、職訓中心之研修教材；機構設計、模具設計及射出成形從業人員工具書及資料查閱用書。 本書特色 　　1.作者在從事模具設計及機構設計近二十年，將所有精華寫在書中，內容最實用。 　　2.詳讀此書，對於設計機構零件有莫大幫助，不但開模、成型容易、好加工亦可自行估價減少成本，更能設計出避免電磁波干擾的零件。

利用兩階段閃電路徑搜尋演算法解決薄膜電晶體液晶顯示器組立製程的基版配對問題

為了解決pp板切割的問題，作者葉祐豪 這樣論述：

摘要 IAbstract II致謝 III目錄 IV表目錄 VII圖目錄 IX第一章 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 研究目的與方法 41.3 研究架構與流程 5第二章 啟發式演算法介紹 72.1 基因演算法 （Genetic algorithm, GA） 82.1.1 選擇策略（Selection） 92.1.2 交配策略（Crossover） 102.1.3 突變策略（Mutation） 112.2 和聲搜尋演算法（Harmony search， HS） 152.2.1 和聲記憶空間大小(Harmony Memory Size, HMS) 162.2.2 和聲記憶機率(

Harmony Memory Considering Rate, HMCR) 172.2.3 調音機率(Pitch Adjusting Rate, PAR)與調音幅度(BW) 182.3 閃電路徑搜尋演算法（Lightning Search Algorithm, LSA） 222.3.1 先導搜尋（Lead search） 242.3.2 空間搜尋（Space search） 262.3.3 通道分叉機制（Channel Forking） 28第三章 問題定義與研究方法 323.1 演算法運算之數學模型 333.2 演算法編碼方式 343.3 演算法適應值函數（Fitness Functio

n） 363.4 兩階段閃電路徑搜尋演算法 373.4.1 兩階段局部搜尋策略 38第四章 實驗結果與分析 414.1 實驗環境 424.2 第一部分：分析四種演算法 424.2.1 演算法參數設計與產生 424.2.2 演算法總搜尋次數計算 424.2.3 演算法參數選擇 464.2.4 演算法參數實驗數據比較 614.2.5 參數設定討論與分析 634.3 第二部分：模擬製程資料驗證 654.3.1 實驗結果與分析 654.4 本章結論 77第五章 結論 785.1 研究結論 785.2 研究建議 78參考文獻 81表目錄表 2-1演算法通用參數介紹 7表 3-1符號定義 34表

3-2演算法編碼方式 35表 4-1單片基版裁切片數與螢幕尺寸對照表 41表 4-2 GA與HS演算法27組參數組合表 44表 4-3 LSA與TS-LSA演算法27組參數組合表 45表 4-4基因演算法之3組最優平均數F統計分析（PA=60,c=24） 46表 4-5基因演算法之3組最優平均數T統計分析（PA=60,c=24） 47表 4-6基因演算法最佳與最差平均數F統計分析（PA=60,c=24） 48表 4-7基因演算法最佳與最差平均數T統計分析（PA=60,c=24） 48表 4-8基因演算法27組參數實驗結果(PA=20) 49表 4-9基因演算法27組參數實驗結

果(PA=40) 50表 4-10基因演算法27組參數實驗結果(PA=60) 51表 4-11和聲搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=20) 52表 4-12和聲搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=40) 53表 4-13和聲搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=60) 54表 4-14閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=20) 55表 4-15閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=40) 56表 4-16閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=60) 57表 4-17兩階段閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=20) 58表 4-18兩階段閃電路徑搜尋

演算法27組參數實驗結果(PA=40) 59表 4-19兩階段閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=60) 60表 4-20第一部分：四種演算法的統計數據 61表 4-21基因演算法之參數設定 64表 4-22和聲搜尋演算法之參數設定 64表 4-23閃電路徑搜尋演算法之參數設定 64表 4-24兩階段閃電路徑搜尋演算法之參數設定 65表 4-25匹配結果比較表(TFT yield 85% - CF yield 85%) 74表 4-26匹配結果比較表(TFT yield 85% - CF yield 90%) 75表 4-27匹配結果比較表(TFT yield 85%

- CF yield 95%) 76 圖目錄圖 1-1 排序機系統 3圖 1-2 研究架構流程圖 6圖 2-1 基因演算法輪盤法選擇策略 10圖 2-2 基因演算法交配策略 11圖 2-3 基因演算法突變策略 12圖 2-4 基因演算法流程圖 14圖 2-5 和聲搜尋演算法初始化和聲記憶空間 17圖 2-6 和聲搜尋演算法試探解產生方式 18圖 2-7 和聲搜尋演算法調音時機 19圖 2-8 和聲搜尋演算法調音方式 19圖 2-9 和聲搜尋演算法流程圖 21圖 2-10 閃電形成過程 22圖 2-11 閃電路徑搜尋演算法之閃電拋射子初始化示

意圖 24圖 2-12 閃電路徑搜尋演算法之先導搜尋機制示意圖 26圖 2-13 閃電路徑搜尋演算法之空間搜索機制示意圖 27圖 2-14 閃電路徑搜尋演算法之閃電通道拋射子更新示意圖 28圖 2-15 閃電路徑搜尋演算法之閃電通道分叉機制示意圖 29圖 2-16 閃電路徑搜尋演算法流程圖 31圖 3-1 TFT panel與CF panel匹配作業 32圖 3-2 演算法參數示範 36圖 3-3 兩階段局部搜尋策略示意圖 39圖 3-4 兩階段閃電路徑搜尋演算法流程圖 40圖 4-1 基因演算法27組參數統計數據散佈圖（PA=60,c=24） 48圖

4-2 演算法收斂特性曲線 62圖 4-3 匹配與裁切片數對於良率的影響 67圖 4-4 相對增加百分比圖(TFT yield 85% - CF yield 85%) 68圖 4-5 相對增加百分比圖(TFT yield 85% - CF yield 90%) 69圖 4-6 相對增加百分比圖(TFT yield 85% - CF yield 95%) 70圖 4-7 演算法收斂特性曲線(TFT yield 85% - CF yield 85%) 71圖 4-8 演算法收斂特性曲線(TFT yield 85% - CF yield 90%) 72圖 4-9 演算

法收斂特性曲線(TFT yield 85% - CF yield 95%) 73