line視訊鏡頭方向的問題，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

機器視覺機械手臂倉儲系統

為了解決line視訊鏡頭方向的問題，作者李宇舜 這樣論述：

本論文採用Dobot Magician四軸機械手臂搭配樹莓派(Raspberry Pi)開發平台，進行影像處理、霍夫轉換直線偵測、數字擷取、數字辨識與操控Dobot機械手臂來模擬倉儲運送系統之操作。以樹莓派內建Python Tkinter套件建立UI人性化界面，藉由攝影機所擷取的即時影像串流或是自行載入圖片檔案，來進行影像處理，透過灰階處理、影像二值化將圖片清晰化，採用霍夫轉換直線偵測目的在掃描出圖片中的直線，利用白線將其覆蓋，重製一張只有數字的圖片。結合像素掃描法來擷取圖片中的數字，並透過Mnist手寫數字資料集中的60000筆訓練資料與10000測試資料再加上自行蒐集的4580張電腦數字

資料集來訓練卷積神經網路，藉此辨識貨物的條碼以及倉儲的位置。將辨識結果透過Dobot機械手臂上的吸盤工件，來搬運指定位置上的物件，達到具有影像處理、數字辨識、模擬自動倉儲系統的機械手臂。本倉儲系統整合了樹莓派、Dobot機械手臂、視訊攝影機，再透過內建Python建立UI介面、GPIO控制、Serial通訊、OpenCV，靈活應用平台設計上的便利性，擴充功能延展性，藉著本次研究，瞭解卷積神經網路訓練模型、機械手臂API底層通訊應用。

可撓性面板三維瑕疵檢測系統

為了解決line視訊鏡頭方向的問題，作者張凱倢 這樣論述：

線性掃描模組（Line Scan Camera Module，簡稱LSCM）為針對大尺寸產品（例如:PCB、LCD面板、晶圓），在提高產能及精度的要求下所開發的影像檢測設備。目前設備處理能力僅為二維平面掃描，其平面掃描攝影機僅能處理待測單體的二維局部影像。當待測單體的待測面發生隆起、捲曲、凹陷或是斷裂時產生的三維瑕疵，現有的設備技術無法處理，本文即針對上述二維線性掃描模組的缺點，研製開發三維瑕疵檢測系統。近年來，可撓式面板蔚為風潮，隨著穿戴式設備的流行，帶動曲面與可撓式面板的市場需求。可撓式面板在生產製程中因為清洗、切割、移載、搬運等製程過程中，大量運用機械化設備處理面板表面，造成油污、雜質

、刮痕、摺痕等三維瑕疵。然而，由於可撓式面板的三維立體特性，以往用於平面面板瑕疵檢測之檢測設備，對於瑕疵檢測之問題解析能力及取像速度已經不敷需求。過去大面積如可撓性面板產品之三維瑕疵檢測係採用高單價之檢測主機與多組固定鏡頭取像設備處理，對於檢測環境背光與補光要求甚高，檢測設備成本高。本研究提出以多鏡頭自動定位掃描，將待測之大面積可撓性面板之三維空間表面積進行二維化處理，各鏡頭所取像之目標表面積影像經由系統拼接再進行特徵化凸顯瑕疵位置。本文提出之檢測技術不同於以往大面積三維影像處理方式，預期可達到降低檢測設備成本與提高檢測速度的目標。本文研製之可撓性面板三維瑕疵檢測系統，係運用各組鏡頭之特定發光

源，將光點投注於待測單體表面形成反射光，再由各組取像鏡頭將反射光成像於各組檢測鏡頭，根據反射光點之垂直軸與水平軸長度判斷各組鏡頭是否垂直於待測單體表面，使鏡頭取像垂直線與待測單體表面成法線垂直。待各組鏡頭取像完成，先進行特定發光源在待測單體表面產生之反射光點，經過特徵標示進行過濾之後，消除反光點影像特徵，並因特定發光源所發光源在待測單體表面產生不同角度照射凸顯出瑕疵位置，再進行影像拼接與判讀瑕疵位置。本文研製之可撓性面板三維瑕疵檢測系統，預期具有降低檢測設備成本與提高檢測速度的潛力，而且經檢索現有技術，尚未發現相關研究與專利，具有創新性，預期可提高三維瑕疵自動化檢測系統設備產業之競爭力。