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應用深度學習於鳳梨植株心智慧化辨識

為了解決網頁尺寸1440的問題，作者林信宏 這樣論述：

鳳梨栽培過程，為了調節產期以利栽培管理及採收，在適當的成長階段以電石水或益收對鳳梨株心進行澆灌，達到進行催花的目的。此項作業目前均仰賴人為操作，相當耗費人力與生產成本。若此程序能夠透影像辨識技術判別各鳳梨植株心位置，導引機械手臂執行自動催花處理，以有效的節省人力需求，並讓催花處理更為精準，提升產品品質。本研究使用Faster R-CNN、YOLOv3及YOLOv4三種深度學習網路模型，並搭配不同尺寸的鳳梨植株心標記框，對鳳梨植株心進行辨識測試，比較各種模式的辨識率，以找出最適合鳳梨植株心辨識作業的深度學習模式及標記框大小。實驗結果：尺寸為700700 ( pixels)的鳳梨植株心標記框，

搭配各深度網路模型均可獲得最佳辨識效果；Faster R-CNN、YOLOv3及YOLOv4三種深度網路模型分別對鳳梨單植株心進行檢測之辨識率(AP)為96.30%、97.72及98.51%，對多植株心檢測之辨識率(mAP)分別為97.27%、98.13%及98.55%，顯示YOLOv4對單植株心及多植株心檢測均有最高的辨識率，且其每張影像執行時間也最快，平均花費0.0329秒(約30.4 FPS)。此外，經測試結果發現：標記框尺寸的大小不影響模型檢測速度，同時Faster R-CNN在較高的IOU閾值條件下，其辨識率(mAP)優於YOLOv4，顯示其在鳳梨植株心的位置檢測有最高的精準度。

揮發性有機化合物之常壓低溫電漿除污系統設計

為了解決網頁尺寸1440的問題，作者袁兆新 這樣論述：

揮發性有機化合物（Volatile Organic Compounds，VOCs）是對人體以及環境都有嚴重危害的污染物。會經由接觸、呼吸等方式使人體受損，也會受光照形成光化學煙霧中產生的臭氧，造成人體與物體的傷害。大部分的VOC污染現今已可有效控制，但仍有改善的空間。本實驗利用活性碳纖維布吸附VOC做為主要手段去除污染物，同時使用高頻脈衝式高壓電源，搭配不同設計的電極產生低溫電漿，用以脫附再生活性碳，同時分解脫附出的VOC。此外，以一個吸脫附電極與分解電極形成一個單元，再由多個單元組成一套除污系統。本研究使用丙酮作為VOC來源，實驗濃度範圍由50 ppm至5000 ppm，流量由1 L/mi

n到5 L/min，在不同的電流、電極間距、電極移動速度等參數改變時，觀察各項變數對電漿處理丙酮效率的影響，再以分析結果為根據設計出一套除污系統。從實驗中發現移動式吸脫附電極在脫附再生活性碳的同時也會分解大量丙酮。在丙酮流量1 L/min，在濃度5000 ppm~500 ppm時，分解電極具有87％～91.5％的分解效率。在輸入丙酮1000 ppm、流量1 L/min的情況下，由吸脫附電極與分解電極形成的單元，在排出濃度已超過脫附標準後利用電漿再生活性碳，並以分解電極分解污染氣體，最後排出的丙酮濃度可低於47 ppm。以六個單元組成除污系統，分解率至少可以穩定達到90%以上。當輸入濃度為500

0 ppm而使用串聯式模組設計串聯4個分解電極，可以將丙酮排放濃度降至10 ppm以下。本論文並針對電漿系統之最佳分解效率與最佳能源使用率分別進行討論與建議。