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國立臺灣大學 資訊工程學研究所 林風所指導 廖家興的 基於邊緣計算的異常駕駛行為偵測平台之設計及實作 （2020），提出Line安裝到D 槽關鍵因素是什麼，來自於OBD-II、異常偵測、車輛、駕駛行為。
而第二篇論文國立臺灣海洋大學 通訊與導航工程學系 莊季高、鄭振發所指導 周官佑的 基於圖像的視覺伺服在機器人手臂撥號測試系統的應用 （2017），提出因為有 D-H模型、HSV、視覺伺服、影像處理、模糊控制的重點而找出了 Line安裝到D 槽的解答。
基於邊緣計算的異常駕駛行為偵測平台之設計及實作
為了解決Line安裝到D 槽 的問題，作者廖家興 這樣論述：
OBD-II是一個標準的車輛診斷連接埠，目前被廣泛用於車輛診斷及維護。在這篇論文中，我們設計並實作了一個基於邊緣計算的異常駕駛行為偵測平台。該平台透過OBD-II連接埠，從車輛的引擎電子控制單元(Engine ECU)蒐集OBD參數資料，並使用一個預先訓練好的駕駛行為模型進行異常偵測。該平台能夠被安裝到一個稱為樹莓派(Raspberry Pi)的小型單主機板電腦中，並提供低延遲的異常偵測服務。
基於圖像的視覺伺服在機器人手臂撥號測試系統的應用
為了解決Line安裝到D 槽 的問題，作者周官佑 這樣論述：
近年來，隨著工業4.0的成熟，智慧機器人技術已廣泛應用於各個領域，例如在生產線上組裝或進行微創手術。本文介紹了5自由度機械臂在智能手機自動測試系統中的應用，將相機鏡頭安裝到手臂前部，並使用視覺伺服進行圖形識別和機器人控制。圖像處理是使用MATLAB應用程式，首先將RGB顏色空間轉換為HSV顏色空間，然後對圖像進行二值化，接著在二值化後過濾雜訊。控制方案使用Labview平台，對路徑中每個手臂關節的角度進行位置和模糊控制。模糊理論用於選擇機器人手臂的誤差，然後重新發出命令來調整運動位置。實驗結果證明，所提出的控制方案可以驅動機器人手臂通過DH模型按下測試智慧手機的所需按鈕。