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國立臺灣海洋大學 通訊與導航工程學系 莊季高所指導 徐鼎峻的 自主式旋翼機於船舶檢測之應用 （2017），提出osd螢幕關鍵因素是什麼，來自於旋翼機、語音播報、雷射避障、影像追蹤、模糊理論、Arduino。
而第二篇論文崑山科技大學 電機工程研究所 吳明芳所指導 卓俊宏的 螺絲之影像處理辨識 （2016），提出因為有 嵌入式系統、影像處理、辨識的重點而找出了 osd螢幕的解答。
osd螢幕進入發燒排行的影片
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自主式旋翼機於船舶檢測之應用
為了解決osd螢幕 的問題，作者徐鼎峻 這樣論述：
本研究的目的是利用旋翼機檢測船身的外殼是否有生鏽的現象並改進旋翼機的偵測模型。在應用方面，我們讓旋翼機自動巡航，過程中若是有突發狀況可以手動控制作為輔助避免失控。搭配圖傳系統即時回傳旋翼機看到的景象，螢幕上會顯示旋翼機的狀態資料，並裝置語音播報晶片回報當前旋翼機的資料，讓檢測人員不需要一直注意旋翼機，只需要聽喇叭的播報，使任務更加的便利與人性化。與船身之間的距離使用RPlidar感測器作為測量距離及自主避障的功能，並加入模糊理論控制旋翼機飛行的方向。檢測的部分使用Pixy (CMUcam5)元件作為影像追蹤，透過Pixy (CMUcam5)攝影機來辨識船身是否生鏽。整合以上的元件將訊號傳到A
rduino Mega 2560控制板處理，使用不同的感測元件製作一個具備有偵查功能的旋翼機。
螺絲之影像處理辨識
為了解決osd螢幕 的問題，作者卓俊宏 這樣論述：
本論文旨在發展一套透過影像處理技術並結合嵌入式系統所產生的嵌入式視覺辨識系統。利用影像處理技術對CCD鏡頭所拍攝之物件進行篩選辨識。影像處理部分是在Linux環境下利用OpenCV將影像做灰階化、二值化、雜點去除等程式的撰寫，再透過與嵌入式系統Beaglebone Black的結合，把處理辨識過的影像結果顯示在螢幕上，以便判別物件。實驗結果顯示所量測螺絲規格的誤差均在容許誤差範圍內，由此可驗證本文提方法的正確性及可行性。