Signal cable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

電磁干擾防治與量測(第九版)

為了解決Signal cable的問題，作者董光天  這樣論述：

　　作者有累積多年在電磁干擾量測與電磁調合方面的工作經驗，全書以Q/A方式書寫計一千題，共分為八大章從1.基礎理論應用分析2.結合、濾波、接地、隔離防制工作3.電路版電磁干擾防制4.元件、模組、電路電磁干擾防制5.裝備系統電磁干擾分析與防制6.輻射傷害7.量測儀具、設施、方法8.量測誤差9. 5G vs H.F.I.M.。此版新增第九章關於5G的認知與高頻電路阻抗匹配的重要性。內容深入淺出結合理論與實務逐一問答方式，使讀者對想知道的問題立即獲得答案，以達到事半功倍的作用。 本書特色 　　1.以問答方式結合理論與實務，一一解答。 　　2.逐次深入應用到各種EMI防制方法。

　　3.本書先介紹基礎理論應用分析，再就電磁干擾各項問題為防患未然，以防制工作為主，而量測為輔。 　　4.內容將電磁干擾防制工作列為重點，而量測在找出電磁干擾問題在與驗證裝備所定電磁干擾規格是否合格。

Signal cable進入發燒排行的影片

具有信號全通傳輸的超寬頻雙向吸收型共模濾波器

為了解決Signal cable的問題，作者陳昱翔 這樣論述：

本文提出了新穎的缺陷接地結構 (DGS) 的吸收式共模濾波器。前期研究微帶線吸收式共模濾波器，擁有一個超寬的共模雜訊吸收頻帶，頻寬百分比高達131%，且由 3-dB決定的差模訊號截止頻率高達17 GHz。接著透過前期研究延伸，提出帶線超寬頻吸收型共模濾波器，將其共模雜訊吸收頻寬百分比提升至 147%。此外，濾波器由 3-dB 截止頻率決定的差模信號總傳輸頻率高達約 15 GHz，並將濾波器尺寸縮小至1.1%。共模雜訊吸收頻寬和信號傳輸頻寬的表現在過去的文獻中從未實現過。

電磁干擾防治與量測(第八版)

為了解決Signal cable的問題，作者董光天 這樣論述：

　　作者有累積多年在電磁干擾量測與電磁調合方面的工作經驗，全書以Q/A方式書寫計一千題，共分為八大章從1.基礎理論應用分析2.結合、濾波、接地、隔離防制工作3.電路版電磁干擾防制4.元件、模組、電路電磁干擾防制5.裝備系統電磁干擾分析與防制6.輻射傷害7.量測儀具、設施、方法8.量測誤差。此版新增一附錄：電子系統發射接收與防制分析評估。內容深入淺出結合理論與實務逐一問答方式，使讀者對想知道的問題立即獲得答案，以達到事半功倍的作用。 本書特色 　　1.以問答方式結合理論與實務，一一解答。 　　2.逐次深入應用到各種EMI防制方法。 　　3.本書先介紹基礎理論應用分析，再就電磁干擾各項問題

為防患未然，以防制工作為主，而量測為輔。4.內容將電磁干擾防制工作列為重點，而量測在找出電磁干擾問題在與驗證裝備所定電磁干擾規格是否合格。 第1章　基礎理論應用與分析1-1 1.1　電磁波輻射特性分析1-1 1.2　天線概論1-5 1.3　電磁干擾量測專用單位1-9 1.4　絕緣體與導體1-12 1.5　電阻、電感、電容R.L.C.頻率響應1-14 1.6　電阻、電感、電容本體雜訊分析1-15 1.7　隔離度VS金屬板1-20 1.8　隔離材質的效益1-23 1.9　暫態突波1-26 1.10 　發射接收系統干擾模式分析1-29 1.11 　干擾現象物理分析1-32 1.12 　光　纖1-

37 第2章　結合、濾波、接地、隔離防制工作2-1 2.1　結合2-1 2.2　濾　波2-6 2.3　接　地2-29 2.4　隔　離2-55 第3章　電路板電磁干擾防制3-1 3.1　PCB問題重點分析3-1 3.2　繞線板、單層板、多層板3-3 3.3　背板與母板3-6 3.4　PCB Trace電場、磁場干擾耦合3-10 3.5　PCB trace EMI防制方法3-12 3.6　PCB trace及cable EMI防制3-17 3.7　PCB電路中decoupling capacitor應用3-22 3.8　PCB旁路及去耦合電容及大型電容應用3-23 3.9　PCB佈線與接地3-

25 3.10　PCB端點阻抗反射干擾3-29 3.11　PCB數位邏輯電路(clock ckt)3-30 3.12　PCB數位及類比電路EMI防制設計3-35 3.13　PCB介面輸出入線(I/O)3-40 3.14　PCB CM、DM雜訊輻射量3-44 3.15　PCB特殊構形設計EMI防制3-46 第4章　元件、模組、電路電磁干擾防制4-1 4.1　二極體及功率晶體干擾防制4-1 4.2　接　頭4-3 4.3　類比、數位主動元件耐受度4-7 4.4　類比、數位放大器干擾分析4-12 4.5　類比裝置耐受性及防制方法4-17 4.6　數位裝置耐受性及防制方法4-19 4.7　顯示器EMI

防制4-22 4.8　暫態突波防制4-24 4.9　電路EMI問題診斷4-27 4.10 　EMI問題診斷法4-29 第5章　裝備系統電磁干擾分析與防制5-1 5.1　系統內、系統間EMI分析與防制5-1 5.2　通訊發射與接收電磁干擾分析5-8 5.3　系統內與系統間電磁調和設計5-15 5.4　電子裝備系統EMI防制工作重點5-20 5.5　隔離、結合、濾波、接地、佈線工作目的5-23 5.6　光纖干擾問題5-25 第6章　輻射傷害6-1 6.1　ESD防制6-1 6.2　PCB靜電防制(ESD)6-4 6.3　觸電傷害6-7 6.4　射頻輻射傷害6-9 6.5　手機輻射傷害6-13

6.6　高壓線附近輻射場強6-15 6.7　基地台及家電用品輻射場強傷害6-17 第7章　量測儀具、設施、方法7-1 7.1　EMI量測工作執行條件需知？7-1 7.2　頻譜儀與接收機7-6 7.3　EMI量測儀具7-10 7.4　隔離室與微波暗室7-17 7.5　戶內、戶外測試場功能比較7-20 第8章　量測誤差8-1 8.1　EMI量測誤差8-1 8.2　量測誤差值與可信度關係8-6 附錄1　電子系統發射接收干擾與防制分析評估附1-1 附A　電子系統干擾定義與現象附1-2 附B　電子系統裝備干擾分析評估附1-3 附C　電子系統EMI防制工作方法附1-12 附D　電子系統電磁調和干擾防

制附1-16 附E　總結電子系統電磁調和附1-16 附F　系統間＋系統內干擾分析範例說明附1-16 附G　系統間＋系統內干擾分析防制說明附1-30 附H　電磁電子能量互換模式演算附1-32 附I　頻率頻寬耦合模式範例演算附1-37 附J　電磁波發射與接收近遠場效應分析附1-40 附錄2　電子產品檢測規格限制值訂定緣由研析附2-1 附A　實務應用附2-1 附B　各項規格限制值訂定緣由分析(M-S-461E)附2-3 附C　結論附2-19 附D　參考文獻附2-19 附錄3　微波暗室設計與量測錯誤值校正 附錄4　軍規、商規EMI/EMC CE量測比較與CE/RE低頻量測關連互換 性研析 附錄

5　接收機頻道內、鄰近頻道、頻道外抗干擾(CS)檢測特性簡介 附A 接收機頻道內混附波(IMI)干擾特性簡介(CS03) 附B 接收機鄰近頻道雜訊(Cross modulation)干擾特性簡介(CS05) 附C 接收機頻道外雜訊(Rejection of Undesired Signal)干擾特性簡介(CS04) 附錄6 數位信號通訊系統錯率分析與防治 附A 數位通訊系統錯率形成相關參數關連性研析 附B 數位通訊錯率電路板層次電磁干擾防治工作 附C 數位通訊錯率除錯工作需求 附錄7 本書首頁自序與摘要內容張傑與附錄1至6摘要內容章節中譯英全文

電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗

為了解決Signal cable的問題，作者鄭丞凱 這樣論述：

目錄摘要 IAbstract II目錄 IV圖目錄 VII表目錄 XII第一章 緒論 I1.1 棘輪扳手與零件介紹 21.2 棘輪扳手組裝流程 51.3 棘輪扳手組裝異常類型與瑕疵種類 71.4 棘輪扳手組裝之現行檢驗方式 181.5 研究動機與目的 191.6 論文架構 21第二章 文獻探討 222.1 自動化視覺檢測 222.2 組裝異常檢測 232.3 物件特徵比對 252.4 類神經網路模型 262.4.1 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN) 262.4.2 YOLOV4 (You O

nly Look Once)網路模型 272.4.3 基於區域的卷積神經網路(Region With CNN, R-CNN) 282.4.4 快速的基於區域的卷積神經網路(Fast R-CNN) 292.4.5 更快速的基於區域的卷積神經網路(Faster R-CNN) 302.4.6 基於遮罩的區域卷積神經網路(Mask R-CNN) 32第三章 研究方法相關原理 363.1 工件影像濾波 363.2 常見之物件偵測分類器 373.2.1 CNN網路模型 383.2.2 YOLO系列模型 393.2.3 R-CNN系列模型 40第四章 研究流程與技術應用 514.

1 工件影像拍攝 534.2 影像之ROI區域擷取 544.3 ROI影像之濾波處理 554.4 工件組裝異常之瑕疵種類特徵擷取 574.5 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類 604.5.1 物件候選區域選擇 614.5.2 CNN網路模式之特徵提取 624.5.3支援向量機的瑕疵分類 634.5.4 可疑瑕疵區域的邊界框回歸 644.5.5 瑕疵種類分類結果輸出 664.6 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類績效混淆矩陣 67第五章 實驗結果與分析 695.1 樣本影像說明 695.2 組裝異常之瑕疵檢測系統之發展 705.3 組裝異常類型之瑕疵種類分類績效指標

715.4 組裝異常之瑕疵檢測系統之R-CNN網路模型之參數設定 725.4.1 網路模型之學習率參數設定 745.4.2 網路模型之訓練批量參數設定 765.4.3 網路模型之優化器類型選擇 785.4.4 網路模型之訓練次數參數設定 805.4.5 網路模型避免過度擬合之判斷設定 825.5 組裝異常檢測之分類績效評估與比較 845.5.1 R-CNN系列模型比較 845.5.2 R-CNN系列模式與YOLOV4之檢測績效比較 895.6 敏感度分析 955.6.1 ROI區域大小對檢測效益之影響 965.6.2 影像亮度的變化對檢測績效之影響 975.6.3

工件擺放方式對檢測績效之影響 995.6.4 工件表面油漬量對檢驗績效之影響 1035.6.5 工件輸送帶速度對檢測績效之影響 1085.6.6 棘輪扳手單一分類器檢驗模型選擇 1135.6.7 同態濾波對檢測效益之影響 115第六章 結論與後續研究方向 1186.1 結論 1186.2 未來研究方向 119參考文獻 122表目錄表1 市售主要棘輪扳手之英制與公制規格 3表 2 1/2”36T棘輪扳手各組裝站之零件表 4表3 棘輪扳手組裝之各工作站的工作內容說明表 5表4 棘輪扳手組裝時可能產生的組裝異常類型說明彙整表 8表5 棘輪扳手組裝過程

可能的組裝異常類型與瑕疵種類彙整表 9表6 缺件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 14表7 錯置組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 15表8 異物組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 16表9 餘件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 17表10 取像限制說明表 21表11 本研究與物件偵測相關文獻比較表 35表12 本研究使用之網路模型比較表 48表13 本研究目前使用之遮罩與影像面積之比較表(單位:pixel) 55表14 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差比較表 57表15 以影像張數為基礎之棘輪扳手分類混淆矩陣示意表 68表16 棘輪扳手檢驗結果之混淆矩陣示意表

68表17 本研究組裝第一站之檢測樣本影像數量 73表18 本研究組裝第二站之檢測樣本影像數量 74表19 本研究組裝第三站之檢測樣本影像數量 74表20 採用不同學習率之檢測效益結果比較 75表21 採用不同訓練批量之檢測效益結果比較 77表22 本研究探討之三種優化演算法優缺點比較 79表23 採用不同網路模型優化器之檢測效益結果比較 79表24 採用不同網路模型訓練次數之檢測效益結果比較 81表25 R-CNN網路模型之預設值與較佳參數設定之比較表 84表26 第一站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 86表27 第二站大樣本異常類型之瑕

疵種類檢驗模型效益彙整表 87表28 第三站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 88表29 本研究組裝工作站之較佳網路模型效益彙整表 89表30 第一站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 90表31 第二站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 91表32 第三站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 92表33 第一站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表34 第二站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表35 第三站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表36 採用不同遮罩大小之檢測效益結果比較 96表37 採用拍攝光

線強度之檢測效益結果比較 98表38 工件偏移角度之影像數量彙整表 101表39 棘輪扳手不同擺放角度之檢測效益比較表 101表40 ROI區域與油漬量之影像面積比較表(單位:pixel) 104表41 塗抹不同程度潤滑油之檢測效益比較表 106表42 靜態與動態拍攝之差異比較表 109表43 不同輸送帶速度之影像檢測效率 111表44 棘輪扳手動態視覺檢測系統之檢測效益比較表 112表45 棘輪扳手各站模型之正確分類率比較表 114表46 灰階影像與濾波後影像之影像像素比較表 116表47 第一站各模型有無經同態濾波處理之檢測效益彙整表 117圖目錄

圖1 市售棘輪扳手常見之產品銷售方式 I圖2 棘輪扳手的使用說明 2圖3 完成組裝之1/2” 36T棘輪扳手 3圖4 1/2”扭力頭寬度規格標示 3圖5 1/2”36T棘輪扳手之內部結構 3圖6 36T扭力頭實體圖(圓圈標示處為該零件之齒輪) 4圖7 葫蘆柄各組裝站之零件彙整 6圖8 棘輪扳手之組裝異常類型與瑕疵種類關係彙整圖 10圖9 第一站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 11圖10 第二站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 12圖11 第三站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 13圖12 棘輪扳手檢驗實體圖 19圖13 同態濾波器的運算

流程 37圖14 CNN網路架構示意圖 38圖15 卷積方法示意圖 39圖16 池化運算示意圖 39圖17 YOLOV4網路架構示意圖 40圖18 R-CNN網路架構示意圖 41圖19 Fast R-CNN網路架構示意圖 43圖20 ROI pooling運算示意圖 44圖21 Faster R-CNN網路架構示意圖 45圖22 RPN運算示意圖 46圖23 Mask R-CNN網路架構示意 47圖24 研究方法流程圖 52圖25 本研究現階段使用之數量與零件 53圖26 本研究之硬體設備架設示意圖 53圖27 本研究前處理之影像平均值與

標準差 54圖28 本研究使用之五種遮罩大小 55圖29 使用同態濾波濾除拍攝時造成反光之像素變化 56圖30 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差曲線圖 57圖31 光源控制器數值下灰階影像與濾波後影像標準差比較表 57圖32 使用Matlab軟體內建之Image Labeler工具箱進行人工標...58圖33 完成標註之邊界框資訊 58圖34 棘輪扳手組裝製程中第一組裝站使用R-CNN網路模式之圖像標註流程圖 59圖35 第一站缺件檢驗之R-CNN網路架構的訓練程序 60圖36 R-CNN模型檢驗流程圖 61圖37 候選區域選擇示意圖 62圖38

特徵提取流程圖 63圖39 邊界框回歸原理示意圖 65圖40 邊界框回歸運算可能發生之失效結果 66圖41 瑕疵種類分類結果示意圖 67圖42 運用R-CNN網路模型之棘輪扳手檢驗辨識系統測試程序 67圖43 本研究之實驗架構圖 69圖44 本研究影像拍攝之設備圖 70圖45 本研究所開發之使用者介面 71圖46 不同學習率之檢出績效評估ROC曲線圖 75圖47 不同學習率之正確分類率折線圖 76圖48 不同訓練批量之檢出績效評估ROC曲線圖 77圖49 不同訓練批量之正確分類率折線圖 77圖50 不同網路模型優化器之檢出績效評估ROC曲線圖

80圖51 不同網路模型優化器之正確分類率折線圖 80圖52 不同訓練次數之檢出績效評估ROC曲線圖 82圖53 不同訓練次數之正確分類率折線圖 82圖54 本研究使用R-CNN網路模型之訓練資料損失曲線圖 83圖55 過擬合現象示意圖 83圖56 第一站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 86圖57 第一站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 86圖58 第二站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 87圖59 第二站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 87圖60 第三站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 88圖61 第三站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖

88圖62 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 90圖63 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 90圖64 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 91圖65 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 91圖66 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 92圖67 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 92圖68 R-CNN系列模型與YOLOV4之總訓練時間曲線圖 94圖69 R-CNN系列模型與YOLOV4之總測試時間曲線圖 94圖70

R-CNN系列模型與YOLOV4之單位影像測試時間曲線圖 94圖71 各站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之正確分辨率直方圖 95圖72 使用不同遮罩大小之棘輪扳手檢出績效評估ROC曲線 97圖73 使用不同遮罩大小之棘輪扳手正確分類率折線圖 97圖74 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之檢出率與誤判率ROC曲線 98圖75 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之正確分類率折線圖 98圖76 工件擺放方向示意圖 99圖77 原始影像之各角度擺放情況 100圖78 原始影像加入遮罩後各角度擺放情況 100圖79 棘輪扳手正向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖80

棘輪扳手負向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖81 棘輪扳手擺設角度之正確分類率折線圖 103圖82 第一站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖83 第二站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖84 第一站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖85 第二站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖86 第一站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 106圖87 第一站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 107圖88 第二站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 107圖89 第二站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 1

07圖90 棘輪扳手動態視覺檢測系統運作示意圖 108圖91 棘輪扳手動態視覺檢測系統硬體架設實體圖 110圖92 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之原始影像 110圖93 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之前處理影像 111圖94 棘輪扳手動態視覺檢測系統之ROC曲線圖 112圖95 棘輪扳手動態視覺檢測系統之正確分類率曲線圖 113圖96 棘輪扳手各站模型之正確分類率直方圖 114圖97 棘輪扳手各站模型之檢測時間直方圖 115圖98 有無經同態濾波處理對各模型之正確分類率直方圖 117圖99 有無經同態濾波處理對各模型之績效指標折線圖 11

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