FRT 鞋底安檢 — 消費體驗優化版 Demo

1・我們讀到的四個設計主軸

從流程圖拆解出來的核心意圖 —— 這是整個新版體驗的骨架。

照片優先，品質在源頭把關每張拍完立即檢查；不合格只講一個最重要原因

場景先選，用對的尺評分問「穿去哪」不問「什麼材質」；七個場景各自的防滑要求

必要時才問，最多 2 題每題附「為什麼問」；可略過，略過就採保守判定

鞋底檔案，長期追蹤每雙鞋一份履歷、回拍比較磨損、到點提醒

2・我們據此做的主要調整

demo 裡每一項都做出來了，對應導覽的幕次。

材質下拉 → 場景選擇消費者答得出「穿去哪」，答不出「什麼材質」；材質改由系統推估+觸感補充。（第二幕）

逐張即時照片品質檢查清晰度/完整入鏡/光線/遮擋，拍完當下打勾或擋下；不合格只講一個原因。（第一幕）

動態提問引擎：最多 2 題、可略過、說明為什麼四種觸發訊號（詳見下方「設計依據」）；略過=保守判定；檔案裡答過的不再重問。（第三幕）

結果全面改用消費者語言一句話結論+「防滑力對比」圖像+「適合穿去哪」燈號；防滑係數等數字全部收進「詳細數據」摺疊。（第四幕）

五級輸出+兩類建議分流場景不合=改穿適合的鞋；鞋底損壞=建議更換 —— 同一雙鞋在不同場景會得到不同等級，demo 直接演。（第四幕）

鞋底檔案與回拍比較每雙鞋的歷次檢測、磨損趨勢、回拍提醒；回訪 3 步完成。（第五幕）

3・互動 Demo

建議先走「導覽模式」（六幕 18 步，約 5–8 分鐘）；右側手機畫面=消費者未來實際看到的樣子，demo 的解說都在左欄。

🎬 導覽模式（建議）

左欄分幕劇情+旁白，右欄整支手機；一路按「下一步」，每一步都會真的操作畫面 —— 含兩條路徑：新鞋 × 雨天（場景不合）、舊鞋 × 日常（建議更換）。

開始導覽 →

🧭 自由探索

12 個畫面依「檢測流程/動態提問/檢測結果/鞋底檔案」分組，點哪看哪；左欄會顯示該畫面的 demo 說明（消費者不會看到的部分）。

自由探索 →

路徑 A・1 題就完成

雨天通勤 × 新鞋

鞋況全新但濕地防滑力只有雨天要求的九成 → 補問一題滑倒經驗 → 第 4 級「鞋沒壞，是場景不合」；切到日常場景，同一雙鞋是第 1 級。

路徑 B・兩題到頂

日常散步 × 磨損舊鞋

過半紋路磨平、防滑持續下降 → 使用時間+觸感兩題到頂 → 第 5 級「建議更換，不論場景」。

4・Demo 之後，想與貴中心確認的事

依「資料 → 標準 → 文案」排序；前兩項直接決定下一階段能做多深。

舊鞋收集的現況與規劃目前收到的數量與磨損程度分佈？是否有「同款不同磨損程度」的組合？後續收集的規模與時程？—— 這批資料決定磨損模型的天花板（目前 32 雙以新鞋為主，缺磨損樣本）。

標準化磨耗序列實驗的排程同一雙鞋「磨耗 → 測防滑 → 再磨耗」的序列（先前討論由 PU 鞋先行）：預計何時開始？每個時點可否同步量測溝槽深度（mm）？—— 有了它，磨損% 就能校成絕對刻度，「還能穿多久」才算得出來。

材質分類樣本與補標進度每類 20–30 雙的鞋底照樣本、以及先前 12 雙未標材質的補標 —— 到位後材質改由影像自動推估，觸感題可逐步退場。

照片品質檢查的「壞照片」樣本請貴中心幫忙收集或提供不合格照片範例（反光/模糊/裁切/遮擋各若干張），供品質檢查的判定門檻校準 —— 第一版為規則式檢查，樣本越多誤擋率越低。

場景門檻的共同定錨廚房/油污與運動場景的防滑要求，建議用貴中心的實驗條件定錨（demo 中廚房暫顯示「評估標準建置中」，不編數字）。

鞋況分檔切點磨平面積 <10% 良好/10–35% 輕度/>35% 嚴重為暫定值，待磨耗序列資料一起定案。

五級文案語氣特別是「建議更換」與「新款平底鞋因設計無紋而標紅」兩種情境的措辭，依貴中心對消費者的溝通原則微調。

5・設計依據（會議對齊用）

demo 的所有判定都來自這兩張表與四條觸發訊號；標「待共同定錨」處即上面第 5、6 點。

表 1・場景 → 防滑需求門檻

場景	需求值	依據
一般日常步行	0.20	平地行走所需摩擦（RCOF）實測文獻 ≈0.18–0.20，取上緣
運動/跑步	暫 0.30	以最嚴苛情境（轉彎急停 0.30）代表；待共同定錨
雨天濕滑地面	0.44	濕面 8° 斜坡情境（現行系統已上線值）
工廠/工作場所	0.40	ASTM F3445 防滑安全鞋門檻
廚房/油污環境	—	油膜遠比水膜嚴苛，不沿用水面數字；待共同定錨
浴室/泳池周邊	暫 0.44	赤足濕區暫比照雨天從嚴；待共同定錨
其他/不確定	0.30	保守預設

燈號規則（現行系統已上線）：鞋底濕地防滑係數 ≥ 1.5× 需求 → 綠「可以放心」；1.0–1.5× → 黃「要多注意」；不足 1.0× → 紅「不建議」。

表 2・（鞋況 × 場景適配）→ 五級

鞋況 \ 場景適配	充足（≥1.5×）	邊際（1.0–1.5×）	不足（<1.0×）
良好	1 適合使用	3 此場景需提高注意	4 改穿適合場景的鞋
輕度磨損	2 可以使用，持續觀察	3 此場景需提高注意	4 改穿適合場景的鞋
嚴重磨損/老化	5 建議更換（不論場景 —— 問題在鞋底本身）

鞋況分檔（暫定，待磨耗序列資料定案）：磨平 <10% 良好/10–35% 輕度/>35% 嚴重；補充訊號指向老化（按壓「很硬，幾乎按不動」，或使用逾 1 年且觸感偏硬）時上調一檔。

動態提問的觸發訊號（皆為現有系統算得出的量）

① 防滑力落在場景要求的邊界帶（0.85–1.15 倍）→ 問滑倒經驗
② 磨損偏高或與外觀不一致 → 問使用時間
③ 材質/老化不明 → 觸感按壓收斂
④ 鞋種與場景明顯衝突 → 用途確認（鞋種辨識為規劃中能力）
三條鐵則：最多 2 題；永遠可略過（略過=保守判定）；鞋底檔案裡答過的不再重問。

照片品質檢查的技術方案（第一版，規則式）

手機端毫秒級完成，不需訓練模型：清晰度=影像銳利度統計（模糊偵測）；光線/反光=亮度分佈與高光斑塊比例；完整入鏡=鞋底輪廓佔比與邊緣裁切檢查（伺服器端以現有去背分割複核）；遮擋=輪廓完整性。判定順序：清晰度 > 完整入鏡 > 光線 > 遮擋，只回報第一個不過的原因。門檻用「壞照片樣本集」校準（上面第 4 點）。

6・範圍與實作現況

流程圖每個要素對到 demo 與上線模組。

流程圖要素	現況
拍三張（前掌/後跟/全底）	現行系統已是三張
照片品質檢查	新增模組（規則式第一版）
場景先選+場景門檻	現有燈號規則延伸，不動模型
動態提問（最多 2 題/可略過）	新增引擎；觸發訊號用現有量
五級+兩類建議分流	映射表+分級擴充
磨損估算與趨勢	演算法已上線，指標待入庫
鞋底檔案（鞋櫃）	後端已備，補前端介面
提醒推播	規劃中（需推播建設）
鞋種辨識/裂痕偵測/材質影像推估	規劃中（需標籤資料）
磨損絕對刻度（mm）/還能穿多久	待磨耗序列資料

邊界：demo 為前端互動示範，未連接正式系統；底層數值皆為實驗室真實量測（新鞋濕地 0.40/磨平 0%；磨耗對照樣本 2500h/3000h 磨平 41.7%/52.3%、後跟 0.39/0.37），場景門檻為文獻與標準建議值。

7・上線路徑（建議）

相對時程；實際排程於會議對齊後確定。

M0・會議對齊兩張表拍板+五級文案語氣+資料時程（上面第 4 節）。

M1・場景與五級上線（約 2 週）場景選擇取代材質下拉、場景門檻引擎、五級映射、磨損指標入庫（開始累積磨損時間序列）。

M2・動態提問+鞋底檔案（約 2–3 週）提問引擎與四題、照片品質檢查、鞋櫃介面與回拍比較。

M3・校準與進階（依資料到貨）磨耗序列 → 絕對刻度與「還能穿多久」；材質樣本 → 影像推估；提醒推播。

鞋底安檢・消費體驗優化版