冰冷的城市需要更多的綠手指論文書籍站
明新科技大學 機械工程系精密機電工程碩士在職專班 杜 鳳 棋所指導 張斯閔的 創新水平測量裝置研發 （2021），提出機台校正英文關鍵因素是什麼，來自於水平儀、角度量測、讀值顯示、轉動平台。
而第二篇論文國立勤益科技大學 工業工程與管理系 陳水湶所指導 陳萬軒的 基於類神經演算法與機器視覺應用於玻璃加工製程瑕疵檢測 （2021），提出因為有 類神經演算法、Python、機器視覺、玻璃辨識、深度學習的重點而找出了 機台校正英文的解答。
創新水平測量裝置研發
為了解決機台校正英文 的問題，作者張斯閔 這樣論述：
在機械、土木、建築等行業中，水平儀是常用來測量角度的專用儀器，主要用於測量物體的傾斜角，在生活中常常會應用到它，比如時常看到道路施工時土木技師會先站在路旁測定水準點才開始施工鋪設，設備導軌的平面度和直線度，又或者組裝機台時底板的平整與否，在機台兩側放上水平儀校準用以調整機台工作平台的水平位置和垂直位置等。市面上常見的氣泡式水平儀雖然款式多樣，攜帶又方便，但是一般人買回來想要測量家中家具擺放是否水平，想一目了然的了解到底相差多少角度卻不容易判讀；工業用於組裝機台時也常用來校準機台水平，使用的水平儀精度好但是卻稍嫌笨重。因此，新式的水平儀作為傳統水泡式水平儀的替代品，能以直觀的數字顯示幕表達傾斜
角度，輔以刻度來說明並且更輕便容易攜帶，能讓廣大消費者在使用上方便許多。本論文所研發的「創新水平測量裝置」將以此作為出發點，使用ADXL345三軸加速度計作為測量傾斜角的工具，ADXL345的特點輕薄短巧、低功耗，能測量約0.25 ° 的傾角變化，非常適合移動設備應用，可將讀值直接顯示於LCD顯示器標示出X、Y軸的傾斜角度，搭配設計的轉動平台及雷射指示刻度，能完整的呈現出一款適合一般人直觀就能簡單操作的創新水平測量裝置。
基於類神經演算法與機器視覺應用於玻璃加工製程瑕疵檢測
為了解決機台校正英文 的問題，作者陳萬軒 這樣論述：
傳統玻璃檢驗多以人工辨識為主，礙於人眼辨識能力有限而在精確程度上有所欠缺，人工檢測費時費力，常因成本及時間考量而無法全數完成抽檢項目；某些生產商目前採用AOI光學檢測建立機台等方法辨識玻璃相關產品，但昂貴的建置成本及辨識率令多數人望而卻步，且有著諸多環境限制。近年來人們逐漸將視線轉移到AI身上，目前深度學習發展迅速，隨著機器學習領域的成熟，高效能圖形處理器GPU的技術提升，大大提升了數值運算的速率，AI經由訓練後能自行定義瑕疵範圍，進一步辨識未知的瑕疵影像，原先AOI所蒐集辨識的瑕疵影像能進行AI模組的前期訓練，大幅提升判斷準確率，因此本研究將探討各種AI設備辨識方法搭配並比較辨識速率與準確
率以供生產商參考應用。本研究辨識的圖像類別共有三種，分別為正常、刮痕、污漬，結合自行拍攝取樣的玻璃照片影像集，共有1000張影像、200個瑕疵。其中使用800張影像做為訓練集(08)，100張影像做為測試集(01)，100張影像做為驗證集(01)並採用物件偵測演算法:YOLOv5模型，分別進行訓練與比較，平均瑕疵正確辨識率為85%以上。