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像素藝術背景畫法完全解析：ULTIMATE PIXEL CREW REPORT配色x構圖x透視

為了解決pixel 6規格的問題，作者モトクロス斉藤 這樣論述：

像素藝術的專業團隊親自傳授背景畫法！ 色彩、光影、構圖、透視、材質 etc. 從基礎知識到繪製過程，完整收錄豐富的內容！   　　現在是人人都可以進行創作的時代。 　　現代特有的這種環境也促進了點陣圖的存續與多樣性。 　　不只是遊戲的美術，點陣圖在插畫與藝術領域的基礎也正在逐漸擴大。   　　受到限制的圖畫中富有美感，身為懷舊中帶著創新的特殊表現方式，點陣圖彷彿有了新的生命。 　　過去的點陣圖是因為不得已才使用有限的解析度與色彩數， 　　但在解除了技術限制的現代，描繪點陣圖是刻意設限的行為，所以每位創作者都會自行決定其限制。 　　現在世界上存在各式各樣的點陣圖，相較於過去，已經產生了無限的

多樣性。 　　有些作品承襲老舊的風格，有些則採用現代才辦得到的新技術，可見點陣圖還蘊藏著前所未見的可能性。   　　ULTIMATE PIXEL CREW（UPC）描繪點陣圖的方式與過去既存的點陣圖有些不同。 　　基礎的表現方式當然承襲了過去的點陣圖，但還會再加上現代特有的效果與處理。 　　根據情況，也會採用向量繪圖軟體、3D繪圖軟體、影片編輯軟體等工具。 　　解析度也設定得偏高，結合了點陣圖特有的簡化手法與寫實風格。 　　描繪光影交織而成的空氣感與情境就是UPC的主題。   　　本書介紹的方法與技術是基於UPC創作時採用的思考方式所撰寫而成。 　　雖然並不是讀過本書就能立刻學會描繪風景點陣圖

，但至少會具備必要的知識。 　　接下來只要熟悉這些知識，學會在最適當的地方使用最適當的方法，就能自由地描繪任何風景。 　　本書介紹的大部分知識不只能套用到點陣圖上，也跟普通的繪圖是共通的。 　　即使是不畫點陣圖的創作者，也能從書中找到有用的資訊。 　　但願各位都能廣泛地接納多樣的風格，並找出屬於自己的點陣圖。

pixel 6規格進入發燒排行的影片

電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗

為了解決pixel 6規格的問題，作者鄭丞凱 這樣論述：

目錄摘要 IAbstract II目錄 IV圖目錄 VII表目錄 XII第一章 緒論 I1.1 棘輪扳手與零件介紹 21.2 棘輪扳手組裝流程 51.3 棘輪扳手組裝異常類型與瑕疵種類 71.4 棘輪扳手組裝之現行檢驗方式 181.5 研究動機與目的 191.6 論文架構 21第二章 文獻探討 222.1 自動化視覺檢測 222.2 組裝異常檢測 232.3 物件特徵比對 252.4 類神經網路模型 262.4.1 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN) 262.4.2 YOLOV4 (You O

nly Look Once)網路模型 272.4.3 基於區域的卷積神經網路(Region With CNN, R-CNN) 282.4.4 快速的基於區域的卷積神經網路(Fast R-CNN) 292.4.5 更快速的基於區域的卷積神經網路(Faster R-CNN) 302.4.6 基於遮罩的區域卷積神經網路(Mask R-CNN) 32第三章 研究方法相關原理 363.1 工件影像濾波 363.2 常見之物件偵測分類器 373.2.1 CNN網路模型 383.2.2 YOLO系列模型 393.2.3 R-CNN系列模型 40第四章 研究流程與技術應用 514.

1 工件影像拍攝 534.2 影像之ROI區域擷取 544.3 ROI影像之濾波處理 554.4 工件組裝異常之瑕疵種類特徵擷取 574.5 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類 604.5.1 物件候選區域選擇 614.5.2 CNN網路模式之特徵提取 624.5.3支援向量機的瑕疵分類 634.5.4 可疑瑕疵區域的邊界框回歸 644.5.5 瑕疵種類分類結果輸出 664.6 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類績效混淆矩陣 67第五章 實驗結果與分析 695.1 樣本影像說明 695.2 組裝異常之瑕疵檢測系統之發展 705.3 組裝異常類型之瑕疵種類分類績效指標

715.4 組裝異常之瑕疵檢測系統之R-CNN網路模型之參數設定 725.4.1 網路模型之學習率參數設定 745.4.2 網路模型之訓練批量參數設定 765.4.3 網路模型之優化器類型選擇 785.4.4 網路模型之訓練次數參數設定 805.4.5 網路模型避免過度擬合之判斷設定 825.5 組裝異常檢測之分類績效評估與比較 845.5.1 R-CNN系列模型比較 845.5.2 R-CNN系列模式與YOLOV4之檢測績效比較 895.6 敏感度分析 955.6.1 ROI區域大小對檢測效益之影響 965.6.2 影像亮度的變化對檢測績效之影響 975.6.3

工件擺放方式對檢測績效之影響 995.6.4 工件表面油漬量對檢驗績效之影響 1035.6.5 工件輸送帶速度對檢測績效之影響 1085.6.6 棘輪扳手單一分類器檢驗模型選擇 1135.6.7 同態濾波對檢測效益之影響 115第六章 結論與後續研究方向 1186.1 結論 1186.2 未來研究方向 119參考文獻 122表目錄表1 市售主要棘輪扳手之英制與公制規格 3表 2 1/2”36T棘輪扳手各組裝站之零件表 4表3 棘輪扳手組裝之各工作站的工作內容說明表 5表4 棘輪扳手組裝時可能產生的組裝異常類型說明彙整表 8表5 棘輪扳手組裝過程

可能的組裝異常類型與瑕疵種類彙整表 9表6 缺件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 14表7 錯置組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 15表8 異物組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 16表9 餘件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 17表10 取像限制說明表 21表11 本研究與物件偵測相關文獻比較表 35表12 本研究使用之網路模型比較表 48表13 本研究目前使用之遮罩與影像面積之比較表(單位:pixel) 55表14 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差比較表 57表15 以影像張數為基礎之棘輪扳手分類混淆矩陣示意表 68表16 棘輪扳手檢驗結果之混淆矩陣示意表

68表17 本研究組裝第一站之檢測樣本影像數量 73表18 本研究組裝第二站之檢測樣本影像數量 74表19 本研究組裝第三站之檢測樣本影像數量 74表20 採用不同學習率之檢測效益結果比較 75表21 採用不同訓練批量之檢測效益結果比較 77表22 本研究探討之三種優化演算法優缺點比較 79表23 採用不同網路模型優化器之檢測效益結果比較 79表24 採用不同網路模型訓練次數之檢測效益結果比較 81表25 R-CNN網路模型之預設值與較佳參數設定之比較表 84表26 第一站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 86表27 第二站大樣本異常類型之瑕

疵種類檢驗模型效益彙整表 87表28 第三站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 88表29 本研究組裝工作站之較佳網路模型效益彙整表 89表30 第一站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 90表31 第二站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 91表32 第三站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 92表33 第一站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表34 第二站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表35 第三站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表36 採用不同遮罩大小之檢測效益結果比較 96表37 採用拍攝光

線強度之檢測效益結果比較 98表38 工件偏移角度之影像數量彙整表 101表39 棘輪扳手不同擺放角度之檢測效益比較表 101表40 ROI區域與油漬量之影像面積比較表(單位:pixel) 104表41 塗抹不同程度潤滑油之檢測效益比較表 106表42 靜態與動態拍攝之差異比較表 109表43 不同輸送帶速度之影像檢測效率 111表44 棘輪扳手動態視覺檢測系統之檢測效益比較表 112表45 棘輪扳手各站模型之正確分類率比較表 114表46 灰階影像與濾波後影像之影像像素比較表 116表47 第一站各模型有無經同態濾波處理之檢測效益彙整表 117圖目錄

圖1 市售棘輪扳手常見之產品銷售方式 I圖2 棘輪扳手的使用說明 2圖3 完成組裝之1/2” 36T棘輪扳手 3圖4 1/2”扭力頭寬度規格標示 3圖5 1/2”36T棘輪扳手之內部結構 3圖6 36T扭力頭實體圖(圓圈標示處為該零件之齒輪) 4圖7 葫蘆柄各組裝站之零件彙整 6圖8 棘輪扳手之組裝異常類型與瑕疵種類關係彙整圖 10圖9 第一站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 11圖10 第二站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 12圖11 第三站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 13圖12 棘輪扳手檢驗實體圖 19圖13 同態濾波器的運算

流程 37圖14 CNN網路架構示意圖 38圖15 卷積方法示意圖 39圖16 池化運算示意圖 39圖17 YOLOV4網路架構示意圖 40圖18 R-CNN網路架構示意圖 41圖19 Fast R-CNN網路架構示意圖 43圖20 ROI pooling運算示意圖 44圖21 Faster R-CNN網路架構示意圖 45圖22 RPN運算示意圖 46圖23 Mask R-CNN網路架構示意 47圖24 研究方法流程圖 52圖25 本研究現階段使用之數量與零件 53圖26 本研究之硬體設備架設示意圖 53圖27 本研究前處理之影像平均值與

標準差 54圖28 本研究使用之五種遮罩大小 55圖29 使用同態濾波濾除拍攝時造成反光之像素變化 56圖30 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差曲線圖 57圖31 光源控制器數值下灰階影像與濾波後影像標準差比較表 57圖32 使用Matlab軟體內建之Image Labeler工具箱進行人工標...58圖33 完成標註之邊界框資訊 58圖34 棘輪扳手組裝製程中第一組裝站使用R-CNN網路模式之圖像標註流程圖 59圖35 第一站缺件檢驗之R-CNN網路架構的訓練程序 60圖36 R-CNN模型檢驗流程圖 61圖37 候選區域選擇示意圖 62圖38

特徵提取流程圖 63圖39 邊界框回歸原理示意圖 65圖40 邊界框回歸運算可能發生之失效結果 66圖41 瑕疵種類分類結果示意圖 67圖42 運用R-CNN網路模型之棘輪扳手檢驗辨識系統測試程序 67圖43 本研究之實驗架構圖 69圖44 本研究影像拍攝之設備圖 70圖45 本研究所開發之使用者介面 71圖46 不同學習率之檢出績效評估ROC曲線圖 75圖47 不同學習率之正確分類率折線圖 76圖48 不同訓練批量之檢出績效評估ROC曲線圖 77圖49 不同訓練批量之正確分類率折線圖 77圖50 不同網路模型優化器之檢出績效評估ROC曲線圖

80圖51 不同網路模型優化器之正確分類率折線圖 80圖52 不同訓練次數之檢出績效評估ROC曲線圖 82圖53 不同訓練次數之正確分類率折線圖 82圖54 本研究使用R-CNN網路模型之訓練資料損失曲線圖 83圖55 過擬合現象示意圖 83圖56 第一站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 86圖57 第一站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 86圖58 第二站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 87圖59 第二站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 87圖60 第三站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 88圖61 第三站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖

88圖62 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 90圖63 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 90圖64 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 91圖65 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 91圖66 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 92圖67 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 92圖68 R-CNN系列模型與YOLOV4之總訓練時間曲線圖 94圖69 R-CNN系列模型與YOLOV4之總測試時間曲線圖 94圖70

R-CNN系列模型與YOLOV4之單位影像測試時間曲線圖 94圖71 各站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之正確分辨率直方圖 95圖72 使用不同遮罩大小之棘輪扳手檢出績效評估ROC曲線 97圖73 使用不同遮罩大小之棘輪扳手正確分類率折線圖 97圖74 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之檢出率與誤判率ROC曲線 98圖75 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之正確分類率折線圖 98圖76 工件擺放方向示意圖 99圖77 原始影像之各角度擺放情況 100圖78 原始影像加入遮罩後各角度擺放情況 100圖79 棘輪扳手正向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖80

棘輪扳手負向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖81 棘輪扳手擺設角度之正確分類率折線圖 103圖82 第一站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖83 第二站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖84 第一站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖85 第二站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖86 第一站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 106圖87 第一站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 107圖88 第二站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 107圖89 第二站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 1

07圖90 棘輪扳手動態視覺檢測系統運作示意圖 108圖91 棘輪扳手動態視覺檢測系統硬體架設實體圖 110圖92 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之原始影像 110圖93 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之前處理影像 111圖94 棘輪扳手動態視覺檢測系統之ROC曲線圖 112圖95 棘輪扳手動態視覺檢測系統之正確分類率曲線圖 113圖96 棘輪扳手各站模型之正確分類率直方圖 114圖97 棘輪扳手各站模型之檢測時間直方圖 115圖98 有無經同態濾波處理對各模型之正確分類率直方圖 117圖99 有無經同態濾波處理對各模型之績效指標折線圖 11

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極度巔峰 Adobe Substance 3D-遊戲設計3D建模技術實戰

為了解決pixel 6規格的問題，作者白乃遠,陳冠鵬,黃文興 這樣論述：

※300分鐘極超值教學影片※ 不只基礎案例，更附加擴充7個完整實際操作案例讓您物超所值 　　Substance 3D by Adobe 　　遊戲/電影/設計/時尚/建築3D創製高效技術 　　Substance Designer & Substance Painter二大套件重點技術掌握從基礎到進階詳細解說功能與技巧，讓您快速上手。 　　內容規劃完善，以針對性案例進行功能講解。 　　配合豐富案例，鞏固與啟發您的製作知識和製作思路。 　　本書是中文唯一Substance 3D by Adobe入門實例教學書，包含基礎介面、工具介紹與製作引導，涵蓋其中2大最為重要套件＂Substan

ce Designer（SD）＂&＂Substance Painter（SP）＂所有的基礎知識及具有針對性之案例演示，是本不可多得的入門學習書籍。 　　SD是一套基於節點式操作的開放式貼圖製作軟體，也是目前與業界常用製作軟體最主要的模件貼圖製作輔助軟體；雖然SD非常實用，但也由於主要的工具操作流程是節點式操作為主，因此把許多有意入門者拒之門外，加上對節點操作觀念上的邏輯不理解，就更加使得初學之路艱苦萬分；本書主體架構上是一本以邏輯流程為主，完整介紹SD技術的應用手冊，再結合另一個軟體SP強大的3D繪圖功能，完整讓您攻略重點技術。 　　本書從觀念出發，盡量讓所有晦澀難懂的專業知識進行

通俗化地講解，除內容案例示範外，亦將部分實例以教學影片形式來逐步循序示範並解說整體作業程序與步驟。  

藉由微型機器學習實現改善顯示器顯像品質之智慧樣本偵測

為了解決pixel 6規格的問題，作者劉冠宏 這樣論述：

液晶顯示器(Liquid crystal displays, LCDs)自從取代了映像管顯示器(Cathode-Ray Tube, CRT) [1]已經佔領顯示器市場一大部分，儘管有機發光二極體(Organic Light-Emitting Diode, OLED)顯示器目前在某些應用上可以取代LCD，但仍然尚未普及；而不論是LCD 或是OLED 哪種顯示器，在顯像時都不是完美的，由於其發光原理的機制在某些顯像樣本會導致顯示器上的影像與顯像樣本不同，例如：LCD上的水平串擾[2]、OLED上的像素串擾[3]……，不僅僅是顯示器架構上會造成不同的顯像缺陷，不同產品的面板也有可能會有不同的原因而

造成顯像上的缺陷，而解決的辦法也不算太複雜，大部分的顯像樣本都可以用不同的驅動方式解決其顯像缺陷，如此一來癥結點就落在偵測特定的顯像樣本上，如此一來才能針對不同顯像樣本應用不同驅動方式。在現有的顯示器上已經有偵測顯像樣本的模組在其時序控制器中，以便輸出控制訊號給驅動積體電路，不過這類特定應用的積體電路一旦需要更換面板時，由於不同面板的顯像樣本亦不同，偵測模組需要重新設計，這也意味著時序控制器需要重新下線，成本自然就提高了；偵測模組的設計其實就只是分類器，偵測影像來源是否與該面板的顯像樣本相同，若是用影像分類的機器學習亦能取代其功能，機器學習在硬體上有著與傳統特定應用積體電路不同的優勢，架構相同

的硬體只需更換學習樣本，產出一組新的權重值，即可重複利用其硬體。利用這項優點實現不同面板搭配偵測模組時，不需重新下線，只需讓機器學習的模型重新產出權重值，更新硬體內部的權重值，即可得到不同分類的偵測模組，藉此減少成本。 在半監督學習(Semi-Supervised Learning)分類下的轉導推理(Transduction or Transductive Inference)[5]是將已知標記的樣本送入模型學習，讓模型判斷同樣但並未標記的樣本其標記為何，在樣本較少的基礎上仍能有較佳的分類結果，不論是樣本少，或是測試樣本即為訓練樣本，這兩點皆吻合本文機器學習的偵測樣本模組的應用場景，因此本文將

以轉導推理為基底且較少的訓練樣本數，並以輕量化的機器學習架構，實作出顯示器內時序控制器中進行影像分類，判斷不同面板顯像樣本的微型機器學習(Tiny ML)智慧偵測模組。