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國立高雄科技大學 機械工程系 許光城所指導 林冠宏的 以兩步驟校正與次像素為基礎之大視野平面視覺量測系統設計 （2021），提出博世官網關鍵因素是什麼，來自於非接觸式量測、大尺寸量測、次像素。

而第二篇論文元智大學 電機工程學系甲組 陳敦裕所指導 趙加民的 基於YOLOv5物件偵測模型之交通號誌即時偵測與辨識系統 （2021），提出因為有 直覺式辨識交通號誌、近距離安全提醒、超參數與知識蒸餾優化的重點而找出了 博世官網的解答。

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*圖片內容截取自Google搜尋網站
**音樂與音效取自Youtube及Youtube音樂庫

以兩步驟校正與次像素為基礎之大視野平面視覺量測系統設計

為了解決博世官網的問題，作者林冠宏 這樣論述：

由於經費與預算考量之情況下大型零件尺寸量測通常是使用接觸式量測，來進行實際尺寸與圖面尺寸的確認，但接觸式量測會因操作人員不良習慣或不符合規範的操作而產生量測誤差。為了克服以上人為問題，本研究採用機械視覺量測達到快速且高精準度之非接觸式量測。本研究開發之量測硬體系統是使用高解析度影像擷取裝置搭配廣角鏡頭和大型光源模組進行取像，本系統在量測前會先用自製之校正板進行第 1 次畸變校正，修正廣角鏡頭所產生之大量畸變並透過校正板實際特徵距離進行 2 次尺寸標定校正，校正廣角鏡頭因各種位置各不相同放大率所影響之細微偏差。量測範圍為 2400mm1400mm，校正前誤差為±50mm，透過第 1 次畸變校

正後誤差範圍下降至±1.5mm，由本研究開發之兩步驟校正方法可將量測誤差優化至±0.05mm，在尺寸標定方面使用次像素演算法獲取高精度的邊緣，算出相交位置擬合出角點位置，並解決因邊角圓弧範圍過大，角點搜尋無法標定出真實角點位置等問題。

基於YOLOv5物件偵測模型之交通號誌即時偵測與辨識系統

為了解決博世官網的問題，作者趙加民 這樣論述：

紅綠燈-交通號誌燈號的偵測與辨識，一直以來是先進駕駛輔助系統(ADAS)在自動駕駛輔助是最基本功能，也是最重要的路況即時偵測。近幾年，因深度學習在視覺應用識別物體方面越受歡迎，如YOLO(You only look once)因為它具有高效能分類速度和高準確率mAP。在本篇研究中，基於YOLOv5物件偵測模型之深度學習的交通號誌燈偵測與辨識系統，我們設計了交通號誌紅綠燈號的直覺式顯示樣式比其他國家有更佳的直觀顯示及最多紅綠燈號和方向指示箭頭識別最多達12種類和31類別交通燈號狀態組合及超參數與知識蒸餾優化。能讓駕駛人更加直覺式辨識交通號誌燈號及提供一個能快速掌握即時交通狀況的近距離安全提醒預

警輔助功能，讓駕駛人有更加安全的駕駛環境。

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