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[爆卦]粗線焊接是什麼？優點缺點精華區懶人包

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「粗線焊接」的推薦目錄

粗線焊接 在 BusinessFocus | 商業、投資、創科平台 Instagram 的最佳解答

2020-05-13 04:36:19

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  • 粗線焊接 在 Facebook 的最讚貼文

    2021-08-21 12:00:39
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    在2019年《太陽報》的一次專訪上，從業近40年的英國演員西恩．賓（Sean Bean）公開宣布────以後將拒絕演出最後會死的角色。

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    這個要求與什麼宗教信仰與忌諱無關，而是西恩．賓演出的角色死亡率實在高得太驚人。截至2019年為止，他在23部電影與影集裡以死亡收場，包括從飛機跌出去、爆破、中箭、斬首、割喉、槍擊、窒息、墜河還有被牛群推下懸崖等等。

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    最早是有有心歐美網友整理了西恩．賓的死亡全紀實，在網上引發熱烈討論，使他成為迷因主角，甚至在2014年網上出現了「別殺西恩．賓（Don’t kill Sean Benn）」運動，要求未來與之合作的劇組網開一面，賞西恩．賓一條活路。這些呼聲最後也感動了西恩．賓本人，他也意會到為了讓自己活下來，靠別人是沒有用的，自己也應該做點什麼。

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    因此在那之後，他開始懂得跟邀請他演出的劇組討價還價。

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    劇組：「我們這次還是要殺了你。」
    西恩．賓：「可以不要嗎？」
    劇組：「好吧，那受重傷呢？」
    西恩．賓：「好吧，能活著就好。」

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    不過西恩．賓認為自己這麼做也是為劇本好，他說這是為了不想讓觀眾已經能預測到他會死，可以降低故事的「可預測性」。（但他如果再也不接會死的角色，是不是也算是一種暴雷？）

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    之所以死亡率這麼高，或許與西恩．賓一再接演反派有關。但這不代表西恩．賓不喜歡飾演反派角色，相反地，他相當樂於此道。

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    「當你的角色身處黑暗之中⋯⋯你就不需要背這麼多台詞了。你只需要臉部表情。」西恩．賓笑說：「我很喜歡這樣，我不喜歡太多話。」

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    然而，之所以在他演藝生涯以來一再接演這類性格粗野的反派角色，其實也跟他的出身有關。與許多英國演員從小浸淫在演藝世家不同，西恩．賓出生於西約克郡，有著濃重的約克郡口音，許多英國人私下都將之視為蔑稱為「鄉巴佬口音」。

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    他從小就在工廠環境長大，除了繼續做工之外，幾乎沒有其它出路。雖然曾經想成為一個足球員，結果因為一次意外讓玻璃傷到腳，使得他的夢想也為之斷送。在16歲時，他曾在父親成立的公司學焊接技術，但西恩．賓坦言自己當時的心都擺在大衛．鮑伊（David Bowie）的音樂上，同時他也對繪畫與素描感興趣，成日都在想著成為一個藝術家。

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    西恩．賓說自己的早期人生可不像《舞動人生 Billy Elliot》（2000）的比利那樣傳奇，他是踏實地在工廠做了四年學徒，才成功說服父母讓自己去倫敦追夢。奇蹟的是，從未接受正式戲劇訓練的他，最後竟從三千名申請者（僅有二十多個正取名額）當中脫穎而出，成功申請進入皇家戲劇藝術學院。

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    鄉下口音與粗獷外形並未阻礙西恩．賓，雖然氣質與其他同學不同，但這反而成了他的特點。德瑞克．賈曼（Derek Jarman）《浮世繪 Caravaggio》（1986）是他在影壇的初試啼聲之作，後來他又在BBC劇集《查泰萊夫人 Lady Chatterley》（1993）當中擔綱主演，飾演與貴族夫人私通的獵場看守人梅勒斯，逐漸成名。007電影《黃金眼 GoldenEye》（1995）的經典奸角亞歷克．泰瑞維廉則使之晉身一線反派演員。

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    隨著時代轉變，如此一再將工人階級口音描繪成流氓匪類的作法，也開始被視為一種隱性的歧視，終於出現檢討呼聲，沒想到象徵改變的旗幟性人物之一，就是西恩．賓。

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    在《冰與火之歌：權力遊戲 Game of Thrones》（2011-2019）最早開始試讀劇本時，西恩．賓起先認定自己飾演的角色是一名「受人尊敬的族長」，所以揣想了製作人「可能想要的那種口音」。沒想到製作人與編劇突然喊停，說道：「何不用你自己的口音呢？」

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    最後西恩．賓以自己的約克郡口音出演了片中的史塔克家族族長艾德．史塔克，這也影響了本劇的口音設定，最後與之同屬北方陣營的其他演員，都操著西恩．賓的口音上陣。外國人來說可能感受不出來，但對於英國人來說，這簡直是一種口音革命，過去被認為是鄉巴佬的口音，現在也能以驕傲地在流行文化當中佔有一席之地。

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    在近期推出的英國BBC影集《分秒必爭 Time》（2021）當中，西恩．賓則交出可謂為生涯巔峰的代表演出，這回觀者終於不再需要用刻板的善惡二分法來檢視他的角色。他所飾演的退休老師馬克在犯下一起酒後肇逃的罪行之後，被送進監獄服刑。他渴求能受到受害者家屬的原諒。但他卻發現身為一個六旬長者，能否在監獄活著服完刑期都成了問題。

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    與之對照的，則是在劇中飾演獄卒艾力克的史提芬．格拉漢姆（Stephen Graham）。數十年來擁有完美聲譽的他，竟被獄中囚犯抓到把柄，原來他的兒子也被送進監獄服刑。這些窮凶惡極的重刑犯擁有一個地下聯絡網，他們暗示如果他不聽從指揮，愛子可能隨時送命。

    ．
    《分秒必爭》表面上呈現了監獄之內的眾生相，卻也是對現實社會的真實映照。每個人身處牢籠，或是自找的，又或是無可奈何。應該沒有人在觀賞這部作品的時候，能保證自己不會與角色做出任何不同的決定，足以箝制你我的牢籠，可不只是你我眼前所見的監獄。

    ．
    西恩．賓在劇中也帶給了觀眾與過往完全不同的演出。他過去曾在受訪時說：「人們對我的普遍誤解是，認為我是一個強硬、粗獷的北方人，我想我乍看確實是如此。但在大多時候，我還是很溫和的。」看來這次的角色，更貼近他對自己的認識。

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    或許這才是真正的西恩．賓本色。至於他這次最後有沒有活下來？看了就知道！

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    各位影迷還有推薦什麼西恩．賓演出的作品嗎？

    #Time #分秒必爭 #SeanBean #西恩賓 #GameofThrones #StephenGraham
    《分秒必爭》 可在 CATCHPLAY+ 觀賞，觀影連結請見本文留言處。

  • 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

    粗線焊接 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答

    2021-03-12 15:23:21
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    【中鋼AI現場2：如何靠微米級控制力年省成本千萬？】熱浸鍍鋅AI應用大解密

    微米級鍍鋅厚薄如何控制的恰到好處？既要賦予足夠耐蝕性，又要不超量用鋅降成本，秘訣是用AI達成精準生產控制，再用影像辨識找瑕疵，維持鋅層表面品質

    文/翁芊儒 | 2021-03-04發表

    攝影／洪政偉

    生活中隨處可見鍍鋅類產品，凡是有耐腐蝕需求的鋼鐵加工製品，包括作為建材使用的浪板、擔當汽車門面的汽車鈑金、每天都要打開的電冰箱，還有高階電腦伺服器外殼、傢俱、彩色底板、滑軌、風管等等，都可能是運用中鋼的熱浸鍍鋅鋼捲，加工製作而成。

    熱浸鍍鋅鋼捲，是中鋼的塗鍍產品中的其中一項，年產量約有87.5萬噸。中鋼軋鋼三廠第二熱浸鍍鋅課課長羅萬福就指出，每一批出產的鋼捲，都需根據中下游客戶需求，客製化調整鍍鋅膜厚，或是進行化成處理，在鋼捲表面進行鉻酸鹽、耐指紋處理等動作，來因應不同加工製品所需的特性。

    比如說，部分高階電腦、伺服器的外殼，不會再進行烤漆，而是直接裸用鍍鋅後的鋼片，對這些廠商來說，就會要求鍍較薄的鋅層，才能維持產品表面品質美觀。相對來說，生產建材浪板的廠商，對鋼捲表面品質的要求就較低，而且考量到浪板恐架設在環境不佳的地方，反而要用越厚的鋅層，來製造高耐蝕性的產品。

    由於不同客戶要求的鍍鋅模厚都不同（內行說法會用鍍鋅模重，以「公克／每平方公尺」來計），如何精準控制鋅層厚薄，就成為中鋼熱浸鍍鋅廠的一大挑戰。

    中鋼技術部門代理副總經理鄭際昭指出，不同產品有不同規格的鍍鋅膜厚，若鍍的太多、高於客戶需求的厚度，由於鋅是高成本的原料之一，就會造成成本的浪費；若鍍鋅層不符合產品規格，又將導致客戶無法使用或加工後續問題，造成品質客訴。「如何控制的剛剛好，讓客戶審核過關，又能省成本，這是我們的目標。」

    開發控制鍍鋅膜厚的自動調參AI，年省成本1,600萬元

    為了更精準控制鍍鋅膜厚，來減少生產浪費，中鋼用AI開發了控制鍍鋅膜厚的製程調參AI，試圖解決製程中的大量複雜參數，如何影響鍍鋅膜厚的問題。這類製程調參AI，也正是製造業最典型的AI應用之一。

    鄭際昭解釋，要將鍍鋅厚度控制的恰如其分，並不容易，因為鍍鋅層厚薄的生產參數，包括氣刀開口大小、與鋼帶的距離、氣刀的氣壓、鋼帶厚度、鋼帶溫度、產線速度等多重變因，都會影響鍍鋅膜厚。

    過去，這些複雜參數的調整，都靠老師傅的經驗來人工調參，羅萬福表示，由於不同老師傅之間又有不同的經驗法則，雖然留存了一本本抄滿生產參數的筆記，但後人看不懂也難以吸收，造成經驗傳承的斷層，「這對於面臨員工退休潮的中鋼來說，是很大的問題。」

    而且，過去調整完參數後，需要等鋼帶經過100～200公尺的冷卻，才有辦法進行線上鋅層厚度量測，若量測當下發現鋅層過厚或過薄，回頭調整生產參數時，中間就已經多生產了上百公尺的鋼捲，換句話說，從參數調整到成品量測之間，存在冷卻的時間差，「中間多鍍的鋼帶，就會造成浪費。」鄭際昭說。

    為了克服這兩大問題，中鋼約從2年前開始投入製程調參AI的研發，先自動化蒐集生產參數，累積上萬筆大數據資料後，建立了一個AI模型，來歸納在不同參數組合下，所造成的鍍鋅膜厚變化。

    去年初上線這項應用後，將參數帶入AI模型中，就能即時預測出鍍鋅膜厚，雖然比不上直接量測的數據精準，但是，以此來即時修正生產參數，能避免冷卻期間造成的鋅層浪費，對於鍍鋅膜厚的控制，也比人為設定更準確。

    羅萬福指出，傳統人工調參仍然有約20%會失準，但投入AI後，約只有3%結果失準，準確率達到97%左右，更能減少約4.5%的鋅層的浪費。換算下來，一年就能省下1,600萬元的成本，帶來上千萬元的效益。

    建立檢驗區瑕疵辨識AI，降低人工目檢負擔

    除了鍍鋅膜厚的生產控制面臨挑戰，熱浸鍍鋅廠的另一大難題，則位於檢驗室中，以人工檢測鍍鋅鋼捲的表面缺陷時，具有一定程度的漏檢率。

    實際走訪檢驗室，可以了解到員工過去要查驗鋼捲，需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲表面的缺陷，而且，不只要識別鋼捲單面的缺面，更要透過鏡面反射，同步識別雙面的缺陷，格外考驗員工眼力，「所以我們都找年輕人來看，眼力比較好。」羅萬福笑著說。

    但是，人力識別缺陷的方法，仍有其侷限，除了不是所有缺陷都能肉眼識別，人也一定會眨眼，無法不間斷盯著鋼捲檢驗，加上鋼帶一直在動態傳輸，都提升了識別缺陷的難度。羅萬福舉例：「以前比較誇張的狀況，檢驗員還會因為沒有檢查完全，把鋼捲送到處理線慢慢看，但這樣會增加出貨的時間，造成產線的負擔。」

    為此，中鋼導入了另一個同為製造業的典型AI應用，訓練出瑕疵檢測模型，透過影像辨識技術，在即時的鋼帶影像畫面中自動標記缺陷的位置、形狀、大小、嚴重程度，抓出缺陷後，再經由人工複查是否確實。換句話說，過去要由人工全檢所有鋼捲的查驗流程，現在能以AI自動辨識來取代，人工只需複查經AI標示出缺陷的鋼帶區域即可，不僅大幅省下查驗人力，更提升了缺陷識別的的準確率。

    羅萬福指出：「過去用人工檢驗，會有一定的漏檢率，可能5%～10%，真的很難每一個缺陷都看到。」但在加入AI後，幾乎不再發生漏檢，瑕疵辨識準確率提升到95%以上，進一步提升了鋼捲品質。

    人工查驗除了有漏檢的風險，更大的問題，則是在於沒有一套記錄的機制，將鋼帶表面的查驗記錄保存下來。

    「以前遇到客戶說，在100公尺的地方有一個缺陷，你們怎麼沒看到？我們就只能認了，因為沒有記錄。」羅萬福指出，沒有記錄機制，就無法得知缺陷到底是發生在自家工廠，還是客戶的工廠中。

    但現在，透過AI檢查鋼捲表面，自動標示出缺陷位置與種類後，將這些紀錄留存下來，未來遇到客戶反應類似情形，就能提供當初查驗留存的缺陷地圖（Defect Map），來證明工廠出貨時的品質無虞。

    「所以我們不只是導入AI，還把整套記錄建立起來。」羅萬福說。

    目前，檢驗區的瑕疵辨識AI已經在去年正式上線，但這項技術，還不足以完全取代人工查驗，除了缺陷處需人工複查，部分非表面瑕疵的缺陷，比如鋼片側面成波狀等形狀缺陷，還是需要靠人眼來識別。

    進料區也設瑕疵辨識AI，找出上游廠缺陷鋼捲

    除了在後段的檢驗區導入瑕疵辨識AI，中鋼也正在將該技術導入前段進料區。這是因為，部分在後段檢驗到的鋼捲表面瑕疵，可能不是在熱浸鍍鋅廠造成，而是在前一廠區製成鋼捲時，就已經生成。

    羅萬福指出，一般來說，鋼品表面的缺陷可能是在傳送鋼帶的過程中，因下方滾輪沾附不明物體，而在鋼帶表面殘留印跡，「不外乎是壓痕、刮痕、或是一些污染，」當發現這些缺陷，就得去找出造成缺陷的來源，並確實清除乾淨，確保下一捲鋼捲的生產過程不會留下缺陷。

    然而，在後段檢驗區查驗出缺陷，回頭在製程中查找缺陷來源時，若缺陷並不是在熱浸鍍鋅廠區生成，可能需要花費更多時間來判定缺陷來源。不只如此，熱浸鍍鋅產線從頭到尾大約要經歷2,000公尺的加工運送，若是在前一廠就已經產生嚴重缺陷，原本就不合格的鋼捲，又多進行了近2,000公尺的製程，對鍍鋅原料來說也是種浪費。

    「如果可以在進料區就先檢測出來，就能馬上可以判斷，這一捲鋼捲還要不要繼續生產。」羅萬福說。

    而且，越早發現缺陷，也能越快通知上游工廠找出生產流程的問題，不只能避免產出更多有瑕疵的鋼捲，快速撤查出同一批生產的瑕疵品，也能減少其他下游廠誤用瑕疵品的可能性。

    因此，中鋼正在開發前段進料的瑕疵辨識AI系統，但不是只用於找出缺陷而已，而是要與後段檢驗區瑕疵辨識系統所拍到的畫面，進行整合比對，來檢視前端所發現的缺陷，是否就是造成後段缺陷的原因，藉此建立缺陷演化分析的AI模型。

    這個AI模型，能用來判斷進料時不同類型的瑕疵，經鍍鋅製程後是否還會留存下來，當模型越準確，就能判斷前段缺陷的危害程度，來節省更多的浪費。

    「這就是我們的產業專業知識，去定義出這個缺陷類型是不是刮痕、這道刮痕鍍鋅後還能不能看得見、這捲鋼捲能不能繼續生產？」羅萬福說。

    羅萬福表示，若在後段檢驗區發現鋼捲瑕疵，一噸鋼捲就要損失200美元以上，一捲鋼捲約20噸重，換算成臺幣，就會損失12萬元以上，「能即時找出缺陷，預先判斷要不要繼續生產，就是成本控管的關鍵。」

    若用一句話來解釋熱浸鍍鋅方法，就是將鋼捲放入鋅槽，使其雙面都沾附鋅液，讓鋼片表面附著一層薄薄的鋅，能耐腐蝕。不過，實際上要生產出一捲捲數噸的熱浸鍍鋅鋼捲，需要經過一連串複雜的處理流程，先後進入進料區、退火區、鍍鋅區、調質整平區、塗覆區、檢驗區、出料區，才能完成熱浸鍍鋅的作業。

    中鋼開發的AI應用，位於生產流程中的進料區、鍍鋅區與檢驗區。在進料區與檢驗區，運用了AI瑕疵檢測技術，來取代部分人工查驗作業，在鍍鋅區，則運用了AI製程調參的技術，找出不同生產條件下的最佳化製程調參作法。

    １ 進料區：進行的解捲、剪裁、焊接的步驟，先運用解捲機，將入料的鋼捲攤開，剪裁後，再利用焊接機，把兩個鋼捲接在一起，形成一個連續鋼捲，類似於將兩個捲筒式衛生紙的紙面連起來的樣子。

    2 退火區：透過溫度變化，達成特定產品所需的機械性質，比如高強度鋼，需要在特定製程條件下才能生產而成。

    3 鍍鋅區：鍍鋅區主要配備一個鋅槽，並透過氣刀來將多餘的鋅液刮除，藉此來控制鋅的膜厚（公克／每平方公尺），中鋼可生產單面每平方公尺40～200公克的熱浸鍍鋅鋼捲，越薄的鍍鋅層，用於越高階的產品，也越考驗鍍鋅的技術。

    4 調質整平區：運用調質軋延機將剛鍍完鋅的光滑鋼板，依據客戶的需求，加上特定的表面紋路，比如部分要求高粗糙度的鋼板，就會以調質軋延機賦予特殊的表面。

    5 塗覆區：在鋼品表面進行特殊處理，比如在用於家電外殼的鋼板上，進行耐指紋處理；又或是在用於抽屜滑軌的鋼板上，塗上高潤滑塗劑，確保鋼板能承受超過一萬次的拖拉。

    6 檢驗區：查驗每一捲鋼捲表面是否有瑕疵。檢驗室內設置了鋼捲的垂直檢驗區及水平檢驗區，前者需透過鏡面反射，同步識別鋼捲雙面缺陷，後者則能從不同角度發掘瑕疵。

    7 出料區：依據客戶對鋼捲寬度與重量的需求，將鋼捲裁邊修改成特定尺寸，再分捲成不同噸數的鋼捲，或是將鋼捲焊接成超過原尺寸的鋼捲來出貨。

    AI瑕疵辨識如何取代人工目檢

    作業流程？

    實際走訪檢驗室，可以了解到員工過去要查驗鋼捲，需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲雙面的缺陷。但是，過去的作業流程，存在一定漏檢率，更可能因為沒有檢查完全，把鋼捲送到處理線重複檢驗，而延遲出貨時間，造成產線負擔。（如圖示：人工目檢1、2）

    導入AI後，透過影像辨識技術，員工現在已經可以坐在控制室，看系統自動抓出鋼捲表面缺陷，再進行人工複查。如此一來，不僅大幅省下查驗人力，更降低了缺陷識別的漏檢率。（如圖示：AI作法1、2）

    除了在檢驗區導入，中鋼也正在開發進料區的瑕疵檢測AI，要提前檢驗出上游鋼廠造成的瑕疵，攔截瑕疵品進入產線加工，來減少鍍鋅原料浪費。（如圖示：AI作法3）

    人工目檢１

    人工垂直檢驗鋼捲

    人工目檢２

    人工水平檢驗鋼捲

    AI作法１

    以攝影機蒐集鋼帶表面影像

    AI作法２

    系統自動標示缺陷位置與種類

    AI作法３

    訓練進料區瑕疵辨識AI

    附圖：過去得靠老師傅依據經驗法則來人工調參的作法，現在已經看不到了。以前，老師傅需將每一次的參數設定抄寫到筆記中（如圖所示），但現在透過AI，能更精準掌控特定生產參數下的鍍鋅膜厚。（攝影／洪政偉）
    圖解熱浸鍍鋅生產流程
    攝影-洪政偉
    過去要查驗鋼捲，員工需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲表面的缺陷，且不只要檢查單面，透過鏡面反射，還得同步識別鋼捲另一面的缺陷。圖為垂直檢驗區的實際檢查流程。（攝影／洪政偉）
    除了垂直檢驗，查驗人員也需水平檢驗鋼捲，從不同角度發掘鋼捲表面缺陷，比如沖模過程中，可能產生類似於污點的缺陷，即可在此檢驗出來。（攝影／洪政偉）
    為了取代人工目檢，中鋼將攝影機裝設在垂直檢驗區的鋼帶底部，也就是圖中綠色雷射光點的位置；拍攝到的鋼帶表面影像，則會顯示到控制室的螢幕畫面中，同步進行影像辨識來查找瑕疵。（攝影／洪政偉）
    在控制室內，員工可以直接從螢幕看見鋼捲表面檢查情形，若AI偵測到任何瑕疵，系統會同步標註出缺陷位置、形狀、大小、嚴重程度，提供明確的缺陷資訊，節省人力目檢的負擔。（攝影／洪政偉）
    左邊螢幕是檢驗區瑕疵檢測系統，右邊螢幕則是進料區瑕疵檢測系統。目前，中鋼正在開發進料區瑕疵辨識AI，更要藉由與後段瑕疵辨識所拍攝畫面的比對，來建立缺陷演化AI分析模型。（攝影／洪政偉）

    資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/142941

  • ABC Family(Ben + Christine = Audrey)

    粗線焊接 在 ABC Family(Ben + Christine = Audrey) Facebook 的最讚貼文

    2021-01-28 13:09:47
    有 155 人按讚

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    .

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    3.軍公教第一線 4.飯店服務人員
    5.遊樂場所人員 6.社區保全清潔
    7.貨運外送人員 9.銀行保險人員
    9.補習文教人員 10.房屋仲介人員
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    🔰8大御守
    智慧溫控、調理氣色
    透氣不悶、保濕柔膚
    伸縮彈性、清新防護
    淨味消臭、立體剪裁
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    🔰6大全時守護健康 一體成型完美包覆
    1.一體成型耳帶防護無縫接軌，耐用不易斷裂
    2.3D立體包覆臉頰及下巴服貼，吹氣不外露
    3.3M 吸牌不悶好透氣，超大呼吸空間低阻抗
    4.23%高彈性纖維，伸縮彈性好穿戴
    5.0.83 遠紅外線放射率，全時釋放保健能量
    6.日本環保水漾膠原蛋白，Q彈保濕護膚
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    ✴️MIT防疫防飛沫抗UV安全護目鏡
    送眼鏡盒、眼鏡袋、擦拭布
    #戴眼鏡也可以戴喔但框架最好是細框粗框可能就要自行評估一下
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    之前WIWI跟我說要不要開護目鏡團，
    當初我的反應是：「有沒有這麼誇張，要戴到護目鏡？」
    結果隔兩天就看到A嬤傳給我一張戴護目鏡在上班的照片
    （A嬤是診所藥劑師，每天接觸很多患者病人）
    我才意識到，ㄟ～～其實很需要耶！！👍
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    像這次群聚感染就是從醫院傳出來的！
    醫院或A嬤工作的診所，或家有病人需要常進出醫院的，
    甚至沒辦法一定要搭飛機或巴士客運的，
    還是做吃的、餐廳的戴個護目鏡更衛生，讓消費者更有信心～
    別忘了眼睛是大家最容易疏忽的地方，
    還有首團我去包貨那天好多灰塵，最近眼睛比較容易過敏，
    我也是邊包邊戴戴護目鏡防止灰塵飛到眼睛~
    反正一樣有備無患，不但防飛沫還抗UV，兒童的還有防藍光款，可以杜絕藍光，或是小學生做一些化學物理小實驗也可以戴著保護眼睛～👓
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    嚴選台灣製造，全面防護輕鬆應對眼睛面臨的多種威脅
    ◆防唾沫飛濺：飛沫造成眼睛不適及感染
    ◆防風防塵：騎行時或風大時戶外風沙粉塵
    ◆防衝擊物：鐵屑碎石等細小尖銳物飛濺
    ◆防紫外線：隔絕紫外線以及焊接時強光對眼睛的傷害
    📢※商品資訊：
    ◆防飛沫的安心選擇
    降低眼部暴露風險保護眼睛結膜有效隔離飛沫
    ◆抗UV400清晰透光
    對抗豔陽有效過濾光害清晰透光不會有霧感，戴上視力無礙
    ◆全方位保護眼部
    貼合臉部與眼部輪廓緊密接觸，全面保護眼部安全
    ◆可搭配小框眼鏡
    針對台灣人臉型輕鬆疊加小框眼鏡
    👉尺寸選擇
    成人:高度4cm x 外框15cm x 腳長15cm
    兒童:高度3cm x 外框13cm x 腳長13cm
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    👉平時護目鏡可以這樣用
    ⭕️流行性感冒及多種病毒肆虐的季節😷
    ⭕️在公共場所與多數的人匯集的地方
    ⭕️通勤上放學及上下班時於捷運、公車及其他交通工具上使用
    ⭕️公司聚會、會議或至客戶端拜訪時使用
    ⭕️飛機或高鐵等長時間乘坐時使用✈️
    ⭕️工作場合中容易接近病菌的人士使用
    ⭕️老弱婦幼，醫院或一些高傳染的場所👴👵🏻
    戴上口罩加護目鏡更能保護自己，降低風險‼️
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