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中原大學 電機工程學系 廖裕評所指導 吳子健的 基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人 （2021），提出Intel RealSense D455關鍵因素是什麼，來自於人工智能、深度學習、麥克納姆輪、深度攝影機、PID控制、機器人。
而第二篇論文逢甲大學 智慧城市碩士學位學程 賴哲儇、許皓香所指導 艾希雅的 發展低成本點雲與三維模型建置策略重建中式傳統圖騰藝術物件 （2021），提出因為有 3D建模、测量、RGB-D感測器、低成本、點雲的重點而找出了 Intel RealSense D455的解答。
基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人
為了解決Intel RealSense D455 的問題，作者吳子健 這樣論述：
根據統計，台灣農藥每單位用量，每公頃平均最高曾到十七公斤，居高世界第一位。而農藥用多了，食品內的農藥濃度便會提升，對土壤和人體都會產生嚴重影響。因此近年出現了許多的有機農場，有機農場的要求是不使用人工化學合成農藥丶人工合成肥料等等。但是有機種植的困難多，由其蟲害的問題更是讓農夫十分頭痛。解決蟲害最快的方式是直接用人進行觀察並除蟲。但是近年來台灣的高齡化丶少子化與新冠肺炎(Covid-19)的多重影響下，使勞動力大幅下降。 因此本文提出一種智能除蟲機器人，其結合了人工智能(Artificial intelligence, AI)丶深度攝影機丶自走車丶小型機器手臂與麥克納姆輪等裝置，應用於有機農
場中的自動除蟲機器人。除蟲機器人包括三個系統：視覺系統丶移動機構和驅蟲裝置。其中視覺系統能夠對害蟲辨識，也能夠取得距離。再把害蟲的位置傳給移動機構，機器人便會移動到害蟲的面前。最後使用驅蟲裝置，轉動機器手臂並啟動除蟲器，完成除蟲動作。
發展低成本點雲與三維模型建置策略重建中式傳統圖騰藝術物件
為了解決Intel RealSense D455 的問題，作者艾希雅 這樣論述：
本研究針對中式傳統圖騰藝術物件，研發低成本資料獲取方法結合友善且開源平台之最佳流程策略，進而建構點雲與三維模型。由於建構物件呈現不規則且複雜表面之形狀，故採取多視角擷取策略。研發流程透過點雲產製與資料處理等過程，進行測試和驗證。初始點雲經過三個不確定因素評估品質及設定：1) 物件與RGB-D感測器間之距離(幾何因素)，2)適合之反射照度與入射照度(環境因素)，3)同一測站但不同高度之取樣間距(幾何因素)。本研究使用Intel RealSense L515 RGB-D感測器作為低成本資料獲取設備(一台約12,000新台幣) ，據以得到深度影像和點雲。確認每站點雲品質後，再利用MeshLab與C
loud-to-Compare等兩套免費開源軟體進行多站點雲套合及三維模型建置。最終，總結與分析本研究提出低成本RGB-D感測器之方法和流程、點雲品質、模型建置、參數設定等條件，給予適當的建議。