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元智大學 資訊工程學系 林啟芳所指導 王冠中的 基於車道及方向燈偵測方法之違規駕駛行為判定 （2020），提出亮度win10關鍵因素是什麼，來自於車道線偵測、卷積神經網路、YOLO、Gamma校正。

而第二篇論文國立高雄科技大學 機械工程系 許光城所指導 陳建翔的 應用不同光場條件於鋁板表面瑕疵檢測之研究 （2020），提出因為有 鋁板、冷軋製程、表面瑕疵、自動化光學檢測、半球形漫射光源的重點而找出了 亮度win10的解答。

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為了解決亮度win10的問題，作者PCuSER研究室 這樣論述：

基於車道及方向燈偵測方法之違規駕駛行為判定

為了解決亮度win10的問題，作者王冠中 這樣論述：

於現代社會中，車輛與生活密不可分，幾乎所有人在家中都會配置一輛汽車，而在私有汽車變多的情況下，道路駕駛的危險性也會增加，交通事故頻繁發生，而絕大多數的交通事故發生原因為駕駛並未遵守交通規則行駛車輛，造成追撞事故頻傳，而在未造成車禍的情況下，絕大多數的駕駛並沒有取締違規車輛，導致違規的駕駛依然沒有受到處分，且繼續進行違規行為。本論文設計出一種可檢測前方車輛是否違規切換車道的程式，經由輸入的道路駕駛影像，使用Curve fitting來找出道路影像的車道線位置，並藉由Convolution Neural Network來找出前方車輛的位置，並經由檢測其亮度變化來判斷車輛的方向燈是否為開啟狀態，並

依此來判斷前方車輛切換車道時是否遵守交通規則，若是並未遵守，則將其違規片段擷取下來。

應用不同光場條件於鋁板表面瑕疵檢測之研究

為了解決亮度win10的問題，作者陳建翔 這樣論述：

近年，因環保意識的抬頭，人們開始思考應如何減少對環應造成負擔。鋁製品相較於鋼鐵製品，除回收利用率高，還能在保有一定的機械強度下實現輕量化進而減少對運輸能源的需求，亦廣泛應用於3C產業及散熱設備與汽車製造業上。與鐵製品不同，軋鋁品常常在不做二次表面處理的情況下直接作為產品的最終外觀。因此，生產線上的表面品質檢測就相對重要了。目前，傳統軋鋁線上的自動表面偵測設備多為線掃描CCD搭配LED光源，分別置於檢測站前後方做雙光源的搭配，以組成明暗兩場域；由於明暗兩場域之特性不同，分別可凸顯不同性質之瑕疵，但其仍有其極限。本研究應用實驗室內原有之自製類積分球之漫射光源照，搭配高解析度之CMOS工業型相機以

不同條件之場域對冷軋鋁板之瑕疵進行影像擷取，並進行影像處理使其凸顯特徵，進而得知相對較佳的光源為置，以利後續座標標定及特徵判定，藉此降低類別判定的難度及瑕疵漏檢率。

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