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而第二篇論文國立成功大學 工程科學系 黃悅民所指導 陳致佑的 以自動編碼器及生成對抗網路系統建置高解析三維點雲模型 (2017),提出因為有 稀疏點雲、稠密點雲、自動編碼器、生成對抗網路、三維重建的重點而找出了 掃地機器人評比的解答。

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產品設計應用QFD, TRIZ理論整合電子商務客戶需求評論之分析與評估—以家用吸塵器為例

為了解決掃地機器人評比的問題,作者張若宸 這樣論述:

在產品市場的競爭激烈下,透過電子商務的網路評論,我們可以了解消費者的心態及需求,在消費者意識抬頭下,因此企業必須不斷地推出新產品或服務來滿足市場需求,以維持本身的競爭優勢。又在人們對環境品質及身體健康概念的提升下,對於有潔淨功能的小家電,已變成家戶必備的普及品,故本研究的動機即從了解顧客的心聲與需求到產品概念的形成、選擇的概念發展階段,將產品的品質特性做分類後,可以分析出未來產品生產的重點,而透過創新的概念也希望能讓空間更乾淨,使得產品傳達出舒適生活的演進。因此,妥善地整合客戶需求,推出最佳的創新產品方案,將是本研究的目的。本研究以品質機能展開(QFD)、TRIZ創新理論為主軸,搭配網路評論

及訪談問卷,建立一套概念評選的程序模式。研究中首先以電子商務商務平台中的網路評論,再以QFD作顧客需求的品質機能展開,將顧客需求(VOC) 轉換成技術需求 (VOE) 屬性;再透過創新問題解決理論 (TRIZ),將VOE屬性矛盾分析,由矛盾的對應參數找尋創新原則,並思考求解,然後將創新概念組合成方案,經過概念選擇階段,由概念評比中經過相對的加權方式,進行更審慎的分析,選出最適方案。本研究將以家用吸塵器的案例進行實證分析,在時代演變下,我們了解到吸塵器的科技演進,在不同族群對產品性能與價格差異,可提供廠商在產品的技術設計、價格定位及功能區隔上更具市場的分析能力,且從供需面探討顧客的需求,制定出標

準規格,建立概念發展的評選模式,將有利於持續提高創新服務的品質。

以自動編碼器及生成對抗網路系統建置高解析三維點雲模型

為了解決掃地機器人評比的問題,作者陳致佑 這樣論述:

隨著機器人、智慧城市、無人駕駛及擴增實境、虛擬實境等相關領域蓬勃發展,真實世界中有效獲得三維空間的訊息是各領域都在努力探討的部分,使用視覺或Lidar的方式掃描物體重建時常遭遇到被遮蔽以及破洞問題,當掃描的點雲較為稀少時,稀疏點雲特徵將無法有效地重建三維物體,必須耗費更多的時間成本才能獲得較多的點雲資料填滿整個物體完成較高解析度的重建。本論文中提出3D生成系統,使用端對端的自動編碼器(Autoencoder)及生成對抗網路(GANs)系統將三維稀疏點雲重建至高解析的三維稠密點雲,展示了本架構在三維點雲上的無監督式學習過程以及如何生成資料,其網路架構的關鍵想法是藉由自動編碼器以及循環生成對抗網

路(CycleGANs)共同訓練而成,輸入的稀疏點雲是源自於真實點雲中亂數取樣一千點,其訓練轉換的過程中兩者間的關聯性相當重要,使用樣本配對訓練的方式能有效地學習彼此間轉換的資訊,目的是將稀疏點雲學習到稠密風格轉換並重建至高解析的稠密點雲。最後驗證此系統的結果,證明本網路架構藉由循環生成對抗的方式學習到真實三維點雲的分布轉換,亦能夠透過單一類別訓練學習稠密風格的轉換,未訓練之類別重建皆有不錯的效果,透過IoU驗證指標證明其訓練的網路非常具有高適用性,最重要的是當輸入一千點的三維稀疏點雲即可恢復破碎的表面以及細節,有效地重建至高解析的三維稠密點雲。