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國立臺灣大學 生物產業機電工程學研究所 林達德所指導 黃怡瑄的 應用深度學習方法發展高通量溫室番茄果實表型分析系統 （2018），提出平方公分算法關鍵因素是什麼，來自於物件偵測、物件追蹤、電腦視覺、表型分析、自動化。

而第二篇論文國立臺灣大學 生醫電子與資訊學研究所 宋孔彬所指導 賴鈺銘的 功能性近紅外線光譜技術中探頭擺放決策的模擬研究 （2015），提出因為有 功能性近紅外線光譜技術、腦、探頭擺放的重點而找出了 平方公分算法的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了平方公分算法，大家也想知道這些：

應用深度學習方法發展高通量溫室番茄果實表型分析系統

為了解決平方公分算法的問題，作者黃怡瑄 這樣論述：

近年來，全球糧食危機和糧食不安全的問題越來越嚴重，利用高效率的育種技術培育出較高產量的作物是其中一種解決方式，而育種技術仰賴準確的作物表型分析系統。本研究之目的即為建構一高通量之果實偵測、定位及量測系統，利用RGB-D相機拍攝目標果實之影片，並採用電腦視覺及深度類神經網路結構，達到自動化之目的。相較於其他作品利用單一影像進行單一作物之量測，本研究將利用影片提高果實量測之精準度，且方便進行影像之取得，選擇番茄為目標果實。深度學習架構採用YOLOv2，為一即時之物件偵測演算法，作為果實之辨識及定位的物件偵測器，其於靜態影像之最佳偵測命中率為88.86%。接著，開發個別果實追蹤演算法以追蹤影片中數

個果實，包括線上追蹤及線下追蹤，線上追蹤利用特徵點偵測和配對、光流法及剛體轉換，搭配有限向量機進行各顆果實的追蹤，亦針對遮蔽問題，採用閾值設定及去噪。線下追蹤則利用投票法降低由物件偵測器及深度影像造成的假警報。完成追蹤演算法後，將分析得果實形態學參數如個別果實之成熟度、大小、總果實之計數結果，以及二維空間分布圖。本研究共進行三次實驗，前兩次為系統架設及測試組，第三次實驗為驗證組，果實實際計數之最佳平均絕對相對計數誤差為9.91%，前兩次實驗中大部分的果實成熟度為二級和三級，且果實平均截面積大小分別為45.68及42.01平方公分，而驗證實驗之平均絕對相對計數誤差為15.15%，果實成熟度則大部

分為三至五級，且果實平均截面積大小為40.11平方公分，由結果之合理一致性證明此實驗及提出之系統具備重複性及再現性。利用此自動化之高通量果實表型分析系統，可即時獲得溫室中果實之分布及各顆果實的生長資訊，提供農民果實的生長過程量化指標，亦可進行自動化之紀錄與分析，提供產量評估及栽培作業改善資訊，以持續優化栽種技術及提高產量。

功能性近紅外線光譜技術中探頭擺放決策的模擬研究

為了解決平方公分算法的問題，作者賴鈺銘 這樣論述：

功能性近紅外線光譜技術(fNIR, Functional near-infrared spectroscopy)發展相當快速，能在開放空間使用，是其他種腦部的神經影像學無法達成的。現今無論是在硬體上或演算法上，都有相當多的進展，但是卻較少有探頭擺放的研究。探頭擺放對於重建同樣也有重大的影響。本研究試著解決研究近紅外線光譜技術中，光源與探測器，究竟要如何選擇排列，才能使整個系統的靈敏度上升。先以使用了幾何學中的鑲嵌問題，將重心放光源，頂點放探測器，推導出多種的探頭幾何擺放方法。接著，使其產生有2.9公分的通道，符合模擬用模型的最佳的光源-探測器間距。在特性分析方面，提出四個特性分析的指標─每一

平方公分裡會有幾個通道、每一個探頭平均控制幾平方公分、每一個探頭平均創造了幾個有效通道、共有幾組不同的光源-探測器間距。並根據指標，發展了探頭擺放方法的抉擇流程。此流程的正確性，已透過AtlasViewer模擬軟體來驗證。依照密度做結論，一般性的擺法選擇如下：低密度時選擇截半六邊形鑲嵌產生的排列方法，並讓光源-探測器間距為2.9公分，兩光源間距5.8公分的擺法。中密度選擇畢達哥拉斯平鋪產生的排列方法，並讓光源-探測器間距為2.05公分，兩光源間距4.58公分的擺法。高密度一樣選擇畢達哥拉斯平鋪產生的排列方法，讓光源-探測器間距為1.45公分，兩光源間距3.24公分的擺法。最後是超高密度，選擇正

方形鑲嵌，並讓光源-探測器間距為1.3公分，兩光源間距1.83公分的擺法。有了上述的結論與抉擇流程，往後使用功能性近紅外線光譜技術，探頭擺放方式就可以有一定的規則可循，也能針對各自適合的方向去做選擇。如此測量到資訊會更有用，進行重建的效果也會更好。期許未來能開發可自動分析的程式，依循此研究的方法與結論，創造出符合複合式的擺法。

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