機動車

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輔仁大學 化學系 游源祥所指導 王柏鈞的 1.聚4-乙基吡啶/氧化石墨烯奈米複合材料之 製備及性質研究並應用於Micro LED製程方面 2.奈米纖維素/氧化石墨烯奈米複合材料之製備及其性質研究 （2021），提出kuga 開 箱關鍵因素是什麼，來自於微米級發光二極體、巨量轉移、氧化石墨烯、聚4-乙基吡啶、奈米纖維素、奈米複合材料。

而第二篇論文國立雲林科技大學 電子工程系 蘇慶龍所指導 呂明璁的 車用影像後車箱自動開啟系統 （2018），提出因為有 影像處理、車用影像後車箱自動開啟系統的重點而找出了 kuga 開 箱的解答。

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1.聚4-乙基吡啶/氧化石墨烯奈米複合材料之 製備及性質研究並應用於Micro LED製程方面 2.奈米纖維素/氧化石墨烯奈米複合材料之製備及其性質研究

為了解決kuga 開 箱的問題，作者王柏鈞 這樣論述：

　　第一部分，開發了一種聚4乙基吡啶(Poly(4-Vinylpyridine), P4VP)/氧化石墨烯(Graphene Oxide, GO)的奈米複合材料，利用乳化聚合方式聚合P4VP/GO奈米複合材料，其中添加利用Improved Hummers方法製備可在水相中具有良好分散性的GO，然後與P4VP進行原位乳化聚合反應，利用P4VP上的N原子與GO上的羥基、羧基產生分子間氫鍵，使GO能良好分散在P4VP高分子基材中，以製備出一系列P4VP /GO的奈米複合材料。　　而後利用傅立葉轉換紅外線光譜儀(FT-IR)與X-ray繞射儀(XRD)進行奈米複合材料的結構分析，並通過掃描式電子顯微

鏡(SEM)及穿透式電子顯微鏡(TEM)鑑定氧化P4VP/GO奈米複合材料的形貌，也使用熱重損失分析儀(TGA)及差示掃描熱分析儀(DSC)研究複合材料的熱穩定性，並且也利用TGA及接觸角鑑定材料的含水量，此外也參考ASTM測試方法，利用萬能拉力機測定材料對玻璃基板的附著力，鑑定其作為轉移膠使用的性質評估。　　最後嘗試將P4VP/GO奈米複合材料配置成膠體，實際運用於巨量轉移翻貼製程上，希望能達到輕鬆黏附Micro LED晶粒也能良好脫膜的效果，提供巨量轉移技術一項新的想法　　而於第二部分中，同樣製備奈米纖維素(Cellulose Nanofiber, CNF)/氧化石墨烯(Graphene

Oxide, GO)的奈米複合材料，預期利用纖維素上的羥基官能基與GO上的羥基、羧基及環氧基產生分子間氫鍵，來有效的將GO分散於纖維素之間，並通過添加不同比例的GO含量，製備出一系列奈米纖維素/氧化石墨烯的奈米複合材料。　　而後同樣利用傅立葉轉換紅外線光譜儀(FT-IR)與X-ray繞射儀(XRD)進行奈米複合材料的結構分析，並通過掃描式電子顯微鏡(SEM)及穿透式電子顯微鏡(TEM)鑑定CNF/GO奈米複合材料的形貌，也使用熱重損失分析儀(TGA)、動態力學分析儀(DMA)及研究複合材料的機械特性，並且也利用TGA及接觸角鑑定材料的含水量。　　最後也將此材料嘗試用到巨量轉移製程方面，希望提供

一種更經濟的方法，但結果顯示此系統之翻貼率不佳，對晶片附著性仍需改進。

車用影像後車箱自動開啟系統

為了解決kuga 開 箱的問題，作者呂明璁 這樣論述：

近年來各大汽車廠商及駕駛者對於行車安全與行車自動化日漸重視，隨著汽車控制技術的蓬勃發展，逐漸採用人性化的設計，傳統機械式運作的汽車已不再滿足使用者，汽車電子化的比重日益增加，車用電子科技不斷與時俱進，且以搭配諸多行車安全輔助系統發展最快，現今各大車廠持續開發行車安全輔助系統，例如:環視攝影系統、盲點偵測系統、停車輔助系統、後方碰撞警示系統、車道偏離警示系統與緩解撞擊煞車系統等等，每個系統有其特定用途來提供駕駛者所選擇。於影像式安全輔助系統的應用中，汽車智能電動尾門系統技術更是重點功能之一，所以影像辨識技術在現今車輛法規以及未來智慧汽車的發展中佔有不可或缺的地位。目前全球汽車電動尾門系統市場是

以車用感測器與感應鑰匙作搭配，如FORD KUGA感應式自動啟閉尾門，搭配 Keyless 車門啟閉系統使用，透過偵測器來產生電場，當你在後保險桿中間下方腳踢時會阻隔電場，將搜尋訊號並驗證你的車鑰匙，等待完成驗證後，偵測器則會發送訊號至後尾門閉鎖系統作開啟或關閉尾門，或另其作法是汽車廠商自行加裝智能雙杆電動尾門，只需按車輛尾門開關鍵或遙控車鑰匙來進行解鎖，以便控制尾門啟閉。而本論文所提出的車用影像後車箱自動開啟系統是使用170度魚眼鏡頭作為感測器，利用影像處理技術來進行演算法之開發，故成本低，透過影像前、後張畫面所對應的每一個位置像素點之亮度(Y)與色彩(RGB)各自作相減，來獲取移動量其腳踢

候選區塊，並取二值化易於觀察腳踢移動量之變化，再經使用標籤化分群方式來記錄每群Bounding Box之邊界位置，利用腳踢動作特徵，腳前踢、腳收回特性，濾除不需偵測之腳踢候選區塊，進而提升系統整體效能，然而本系統演算法架構於第三章會進行詳細說明其細節、作法，並以PC實際模擬其腳踢場景819770張來驗證本系統的偵測率，最後實驗結果所示，腳踢偵測率高達95%，且適用於各種場景。關鍵字：影像處理、車用影像後車箱自動開啟系統。

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