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國立臺灣大學 機械工程學研究所 林沛群所指導 王右勛的 自動化研磨系統之視覺檢測方法與研磨接觸力估測模型 （2020），提出pdf轉jpg解析度關鍵因素是什麼，來自於卷積類神經網路、遷移式學習、紋理檢測、砂帶研磨、正向力、機器手臂、模型。
而第二篇論文國立陽明交通大學 生醫光電研究所 楊德明所指導 賴威全的 以螢光共振能量轉移技術搭配可攜式手機裝置檢測重金屬鉛 （2020），提出因為有 重金屬鉛、血鉛、水質、共振能量轉移、生物感應、可攜式裝置、智慧型手機、鉛檢測、良好健康與福祉、潔淨水資源與衛生的重點而找出了 pdf轉jpg解析度的解答。
自動化研磨系統之視覺檢測方法與研磨接觸力估測模型
為了解決pdf轉jpg解析度 的問題，作者王右勛 這樣論述：
砂帶研磨為經常使用於消除前道加工程序造成之瑕疵與毛邊的精加工製程。砂帶研磨加工機具接觸表面的柔軟、貼合特性，使得砂帶研磨更適合用於多變的曲面工件，如：渦輪葉片與水龍頭。既有的砂帶研磨研究聚焦在使用接觸輪的砂帶研磨上，而不使用接觸輪的砂帶研磨類型(文中簡稱為「自由狀態砂帶研磨」)卻可能因涉及砂帶變形而很少被提及。另一方面，由於研磨加工環境多粉塵、具高分貝噪音，加上整體製程勞力密集、產線加工程序繁複的性質，為減低對人體的傷害與降低人力成本，機器人研磨加工已是取代人工研磨的主要趨勢，如何精細化機械手臂加工至為關鍵。因此本研究主旨為增強機械手臂自動化研磨的能力、減少目前業界中機械手臂研磨加工對人工教
點、微調與檢測的依賴。從兩個方面著手，其一是增加研磨系統之視覺檢測功能；其二則是加強研磨系統對於自由狀態砂帶研磨接觸力的預測功能。本研究中的視覺檢測部分著重於金屬經研磨加工後的局部表面紋理檢測。詳述如何建立「不同砂帶目數」、「不同表面粗糙度」與「不同的砂帶磨耗程度」三個研磨後的紋理影像資料集。使用遷移式學習，利用已預先訓練過的卷積類神經網路模型，訓練三個不同的卷積類神經網路模型，分別進行「判別局部表面影像對應研磨砂帶號數」、「由局部表面影像估測表面粗糙度」以及「判別局部表面影像對應砂帶磨耗程度」三個實驗。結果證實運用遷移式學習可使卷積類神經網路模型快速學習研究中自建資料集的分類與迴歸任務，並亦
能分辨出不同類別研磨表面的細微紋路。本研究亦針對自由狀態砂帶研磨提出一個新的三維模型，以估測自由狀態的砂帶與工件之間的接觸力。此三維模型是以二維幾何模型為基礎疊加得出的結果，而後者的估測力是由砂帶的張力以及工件與砂帶的接觸狀況計算。此估測模型最後整合成一個工研院研發之機械手臂產線模擬器Ezsim的外掛功能。研究中利用不同外型與尺寸的試棒對此功能進行實機測試，結果顯示此模型能夠成功估測研磨正向力。因此本模型可在一些較為簡單的自由狀態砂帶研磨加工中替代昂貴的力規設備，提升產線上調整加工軌跡的效率。
以螢光共振能量轉移技術搭配可攜式手機裝置檢測重金屬鉛
為了解決pdf轉jpg解析度 的問題，作者賴威全 這樣論述：
我們吸入的空氣真的是乾淨的嗎? 我們喝入的水真的是純淨嗎? 全世界有超過八億的兒童正處在鉛暴露的危險環境當中，如果能有個方法能精準及快速的檢測鉛含量，即可以避免重金屬鉛的環境，也減少對身體的損害。血鉛含量是國際衛生組織評估鉛對身體健康影響的指標，水質鉛含量則是預防醫學上評估環境對健康影響的參考依據，但目前檢測血鉛及環境鉛含量主要是依靠醫療及環境檢測單位，除了檢測儀器成本高及耗時外，因為實驗前的樣品前處理需碰觸於高濃度的酸鹼溶液，也會使研究人員有職災的風險。先前實驗室利用基因編碼的方式成功建構出以螢光共振能量轉移技術的鉛離子生物感應器Met-Lead 1.44 M1，發展成熟且穩定，但檢測方法
須依靠昂貴且笨重的儀器，因此以快速及方便檢測鉛離子生物感應器Met-Lead 1.44 M1為目標，打造出可攜式的FRET檢測平台。 鉛離子生物感應器Met-Lead 1.44 M1擁有10 nM (2.0 ppb, 0.2 μg/dL)的偵測極限及相差近5倍的動態範圍。在可攜式FRET檢測平台中，主要利用LED做為亮視野光源、波長為405 nm的二極體雷射作為螢光模式的光源、客製化的細胞樣品架、放大將近50倍影像的複合式光學透鏡、濾光鏡(542/27及483/32)及智慧型手機，並利用3D列印打造出外型構造，透過智慧型手機相機進行影像上的螢光訊號擷取，再利用電腦視窗化程式即可進行影像強
度的讀取及比值分析。 可攜式FRET檢測平台對於檢測鉛離子擁有50 nM的偵測極限，遠比規定的大人血鉛含量低十倍(10 μg/dL, 500 nM)，兒童血鉛含量低五倍(5 μg/dL, 250 nM)，依照樣品濃度狀況，高濃度鉛含量於10分鐘完成檢測，低濃度鉛含量(50 nM)於一小時內即可完成檢測。 FRET、光學元件及智慧型手機，這三種強大及易取得的技術結合將使可攜式FRET檢測平台適用於醫療定點照護檢驗、環境水質檢測、老舊住宅的水質檢測及資源較缺乏的偏鄉地區檢測，達到聯合國永續發展目標中的良好健康與福祉及潔淨水資源與衛生…等項目，共同促進健康生活。