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製造生產線關鍵設備HMI之圖形識別技術的研究

為了解決rgb色碼轉換的問題，作者沈俊廷 這樣論述：

工具箱製造生產線為多條生產線之一，主要是由鐵皮切割、打洞、摺疊或焊接等多工序組成的工具箱零件產線，對於自動化生產線來說，生產效率的監控是MES(Manufacturing Execution System)的首要任務與重要部分，而在生產線中大部分的設備會將重要的產製資訊呈現於HMI(Human Machine Interface)，若能夠將此資訊有效的自動採集及分析，將會是一種比解析設備訊號更好的生產效率監控方法。在本研究中以明昌國際有限公司產線的一台設備達成上述目標，使用圖形識別技術對關鍵人機界的重要數據進行分析，而與製造效率相關的資訊也會同時計算並將結果顯示在視覺化看板中，為管理者提供直

觀的監控介面，此套系統目前已於公司伺服器上運作六個月以上並收集了大量有實用價值的資訊，而在實驗結果中也可看出系統已達到預期目標。

夜晚主動式調整頭燈系統設計與實現

為了解決rgb色碼轉換的問題，作者陳松榆 這樣論述：

經統計，交通事故約有60%[1]發生於夜間環境，其中以視野不佳引發的交通事故為主，因此各大車廠也紛紛投入夜晚照明輔助系統的研發，例如:自適應式智慧頭燈系統(Adaptive Driving Beam,ADB)及主動式轉向照明系統(Adaptive Front Lighting System,AFS)，目前基於影像式的夜晚照明輔助系統主要分為傳統電腦視覺影像處理[2][3]與機器學習分類器[4]兩種。傳統影像處理是透過夜晚車輛的車燈亮度與背景有很強的對比特徵，過濾出車燈資訊後，再以車燈的動態對稱性特性判斷是否為車輛，但僅根據車尾燈特徵搜尋車輛，無考慮車燈在時間與空間域中的連續性等其他特徵屬性，

當對向來車，或頭燈照射影響，容易導致追蹤的車燈特徵消失，造成誤判。機器學習分類器(Support Vector Machines,SVM)是透過訓練器輸入不同車輛的樣本，輸入畫面進行比對，偵測畫面中的車輛，而此種做法必須考量到訓練時的樣本，當樣本數過少時，容易導致誤判，同時蒐集樣本須包含到不同環境下以及不同種類的車輛，才有辦法實際應用於道路上，分類器以目前的技術環境下，運算量龐大難以實現於車規嵌入式平台。而本論文所設計的夜晚主動式調整頭燈系統，是結合預先校正的參數與多種夜晚車輛空間幾何特徵與時間連續性特徵，以追蹤演算法降低演算法運算量，可以在夜間透過控制LED頭燈矩陣，自動開啟大燈得到最佳視野

，同時大燈照射範圍自動避開前方車輛，實作於車規嵌入式平台，執行速度介於23~25fps，達到實車測試之標準，於夜晚多車道偵測率可達90%，前方車道偵測可達95%，且使用單一攝影機為感測器，降低系統開發與後續系統維護成本。