便當盒尺寸的問題，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整理懶人包

美味飽足!減醣便當：簡單快瘦92道，這對夫婦3個月各減10kg

為了解決便當盒尺寸的問題，作者YUKIRICHI 這樣論述：

可愉快地持續的減醣瘦身法 　　要注意的只有醣類！ 　　醣類份量不需仔細計算，　 　　只要控制高醣食物。　 　　或替換成其他食材， 　　事先製作起來， 　　每天都能持續…… 　　一對住在秋田的夫妻已經邁入40歲， 　　想要「兩人一起變長壽」， 　　於是決定開始低醣減重。 　　接著，3個月後， 　　兩人都成功瘦下10kg。 　　能愉快地持續正是減重的秘訣， 　　就算是低醣也能得到口腹滿足的便當， 　　到底長怎樣？

便當盒尺寸進入發燒排行的影片

自動化飯盒瑕疵檢測系統 -以台鐵便當為例

為了解決便當盒尺寸的問題，作者陳冠銘 這樣論述：

台灣鐵路公司所生產的便當因口味與品質受肯定，已成為全台銷售量最大之便當品牌。隨著食品安全觀念的提升，人們對於＂食品安全與衛生＂之品質問題更為重視，時常在新聞報導上看到有關台鐵便當裡主菜與配菜之欠缺與份量不足、偶有發現含有異物(例如:蟑螂、蟲卵、鐵絲等)。這些異常情況造成之原因可能因超時工作而疲勞導致人員疏忽、生產環境未保持乾淨、品檢人員視覺疲勞…等。而菜色的欠缺、份量不足、異物夾雜會是一個品質管理上的問題，如果消費者食用便當時不慎將異物食入，可能會對消費者的健康造成危害。因此本研究將針對飯盒裡主配菜是否缺少、配菜份量是否足夠，與飯盒是否含有異物進行探討，並提出一套自動化便當檢測系統以管控飯盒

之品質，使飯盒產品品質提高，進而提升整體服務品質。本研究使用影像系統拍攝飯盒影像後，使用霍夫轉換找出飯盒之 ROI，並搭配中值濾波消除油脂造成之反光現象，再分割 ROI(Region Of Interest)區域為多個6*6 大小之superpixels，並擷取每個格子的 RGB、HSV、CIELAB色彩模式平均值與標準差所組成之色彩特徵向量，最後應用深度學習(Deep learning)神經網路模式進行分類。食物經正確辨識後，計算出各類別食物與異物之面積以確定其瑕疵類型。本研究於飯盒樣本影像上，使用 200 張正常影像、50 張含有異物影像與 267 張測試影像進行實驗，實驗結果顯示可以有效

辨識飯盒中各類別食物之份量與位置、並判斷是否有食物欠缺與不足或飯盒中是否含有異物。本研究方法之影像正確判斷率(CR)為 97%、瑕疵檢出率(1-β)為98.2%、誤檢率(α)為5%與瑕疵分類錯誤率(γ)為0.589%。