Nikon S Line 鏡頭的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

淡江大學 電機工程學系碩士班人工智慧物聯網組 楊淳良所指導 江明翰的 850 nm紅外光輔助圖像識別方案 (2020),提出Nikon S Line 鏡頭關鍵因素是什麼,來自於樹莓派開發板、圖像識別、紅外光、卷積神經網路、自動光學檢查。

而第二篇論文國立臺灣大學 機械工程學研究所 馬劍清所指導 李霽儒的 提升數位影像相關法效能並應用於跨尺度動態問題量測與機械手臂之系統整合 (2020),提出因為有 數位影像相關法、深度相機、懸臂平板、電子斑點干涉術、掃頻、機械手臂、姿態重建、三維量測、動態取放任務的重點而找出了 Nikon S Line 鏡頭的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Nikon S Line 鏡頭,大家也想知道這些:

Nikon S Line 鏡頭進入發燒排行的影片

Nikon Z 20mm f/1.8 S 評測報告|人像、風景一顆搞定!
https://bit.ly/2SKukki

在今年二月發表的Nikon S-Line 新鏡 Nikkor Z 20mm f / 1.8 S 近期也悄悄在官網開賣啦!建議售價 NT$35,900 元,其擁有 20mm 的廣角端與 f/1.8 的大光圈,而它也是「f/1.8」戰隊中焦段最廣的鏡頭,不論是體積、重量都比現有的四顆鏡頭要來的有份量,口徑達到 77mm,重量則是 505 公克。其實在 2014 年時 AF-S Nikkor 20mm f/1.8G ED 就曾伴隨 D750 同步發表,在當時也成功擄獲 F-Mount 用戶的心,畢竟前代鏡已經是 20年前的產品;至於全新的 Nikkor Z 20mm f / 1.8 S 提供更豐富的特殊鏡片,加上更短的法藍距,可望能有效提升整體畫質。

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850 nm紅外光輔助圖像識別方案

為了解決Nikon S Line 鏡頭的問題,作者江明翰 這樣論述:

本文提出的850nm紅外光輔助圖像識別方案非常適用於生產線的自動光學檢測(AOI),提高透光瓶的識別率。所提出的系統使用 850nm紅外光照射透光瓶,並讓其透射的紅外光產生相機可以捕獲的不可見圖樣。該系統可以從不可見圖樣類別中識別透光瓶的有/無液體、無瓶和無光源的狀態。我們在實驗中討論了基恩斯製造和我們所提出的系統,以識別上述三到四種狀態。第一個系統架構使用 850nm紅外光手電筒照亮透光瓶,並將其透射的紅外光投射到黑屏上。相機捕捉到了不可見光的圖樣。第二種系統架構使用相同的手電筒照射透光瓶,相機直接捕捉其透射的紅外光。同時,通過調整D1和D2之間的距離,系統可以獲得最佳檢測狀態,減少識別錯

誤,識別率達到100%。此外,在輔助紅外光下的兩個系統都不會受到瓶子表面水滴和霧的干擾。訓練所需的數據集可以顯著減少。

提升數位影像相關法效能並應用於跨尺度動態問題量測與機械手臂之系統整合

為了解決Nikon S Line 鏡頭的問題,作者李霽儒 這樣論述:

數位影像相關法(Digital image correlation, DIC)為一種非接觸式、全域光學量測技術,且具有跨尺度、跨領域量測的特點,可應用於實驗力學的學術研究以及工程領域的應用研究。數位影像相關法的基本原理為,事先定義追蹤特徵的樣板影像,對樣板與實驗影像序列進行二維交叉相關的計算,並搭配次像素(Sub-pixel)搜尋演算法,可達到高精度影像追蹤的效果,並可同時獲得應變、位移、速度、加速度等多種物理量。本文首先針對單相機系統之二維量測提出提升計算精度、計算效率及量測深度的方法,開發解決過往計算特徵旋轉處理過慢,提升運算效率之QR內插法,並改善程式計算結構,有效提升即時量測系統運算

效率,並整合深度相機及解單應性關係進行深度量測。本文結合電腦視覺矩陣中的基礎矩陣於立體數位影像相關法的運算,並應用於建構立體數位影像相關法的系統化操作及平面與曲面等立體形貌的重建。本文從波動力學的模態展開法出發,首先針對懸臂平板結構的面外全場暫態位移訊號由頻譜分析得到共振頻率,利用帶通濾波法得到模態形狀,與理論及有限元素法模擬比較,並計算懸臂平板在各共振頻率下的阻尼比。接著利用激振器進行掃頻分析,並輔以電子斑點干涉術驗證全場量測結果的正確性。本文針對機械手臂在高速運行時,不同末端重量、加速度時間、軌跡等條件進行探討其對機械手臂動態性能的影響,並搭配雷射都卜勒振動儀與加速規比較量測結果一致,可驗

證數位影像相關法跨時間尺度的量測能力,能同時獲得位移、速度、加速度之外,量測多自由度及架設彈性是數位影像相關法的優勢。本文開發混合式數位影像相關法,並應用於機械手臂的姿態量測。本文最後則致力於機械手臂系統與深度相機之系統整合應用,進行機械手臂與深度相機之手眼校正,並開發結合影像視覺與機械手臂於動態取放任務的應用,模擬產品於生產線上輸送,並由機械手臂進行取放及分類的實際工業應用問題。