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影像輔助駕駛系統之產品開發研究

為了解決Wish 妥善率的問題，作者杜瑞彬 這樣論述：

影像輔助駕駛是目前與未來汽車積極前進的方向，也因此各國與各大車廠紛紛爭相投入功能開發期待未來能進化到無人駕駛的終極目標，但車廠研發驅動都是基於技術與功能面的增加或改良模式，在開發上缺乏使用者需求方向作為引領指標，導致於使用者對花俏的功能無所適從，廠商也未能符合消費者期望做後續改善與消彌雙方隔閡。本研究以親合圖法將收集問題分群後轉換為顧客需求列表做為問卷問題的基礎，再使用正反問項的問卷設計測量顧客滿意程度，以二維品質模式分析顧客滿意程度後導入QFD品質屋將顧客需求轉為公司本身技術要素的工程或設計需求做為各部門產品開發與升級的依據。本研究發現二維品質要素中顧客需求落在「一元化品質」的項目有「長時

間穩定工作」、「功能使用順暢」、「影像辨識算法提升」、「提示顯示清楚」、「方便調整」、「提示聲音清晰」、「安裝方便」、「容易使用」，以功能分類來看還是在「穩定性改善」與「功能性提升」項目中，也說明顧客還是對穩定性與功能性抱持疑慮態度，所以在下一代產品改善中這兩大項目是必然需要進一步改良，這也映證問卷調查中以客戶需求端的排序「影像識別算法提升」、「韌體穩定度」、「功能使用順暢」、「容易使用」、「優美外型」都是與功能跟穩定度為重，但比較特別是針對「優美外型」這塊是在此研究前未重視的改善目標，也代表消費者對於設備外型是否討喜與車內使用美觀上有一定重視程度。另外以技術重要排序為「印刷電路板」、「影像晶

片」、「鏡頭模組」、「驅動程式」、「電源供應線路」，以技術小組討論這五點技術要點都還是以影像輔助駕駛系統的穩定度改善與功能提升為最重視項目，以「印刷電路板」技術要素為例，需重視在車上高低溫差的穩定度與持續震動使用情況，該如何在如此艱困環境下還能穩定工作，勢必要以高規格等級的選擇電子材料與嚴苛測試。「影像晶片」的影像取得與處理速度會影響整體辨識的成功率，另外在嚴苛環境中晶片的使用壽命跟妥善率都需要重視，另外之前忽略的「鏡頭模組」項目影響整體辨識品質與技術關聯性是在產品改善目標中需要關注的項目，在輔助影像駕駛系統的品質屋當中，把這五項相關聯性與比重呈現出，另外與競爭對手的比較上也可以顯示在功能與技

術要素的落差程度，這些都可以作為產品改善小組的指標做為產品開發研究的改善的依據，進而做到貼近顧客所關係重視的功能。

運用移動全距管制於灰色即時建模表面粗糙度預測之研究

為了解決Wish 妥善率的問題，作者余忠河 這樣論述：

現今眾多產品皆具有少量多樣、生命週期短的趨勢，對於產品的品質要求可說是越來越嚴格。銑削在加工業屬於最常見的方式，而在加工製程中，加工品表面粗糙度的優劣會反映刀具的損壞程度及製程設置的妥善率，表面粗糙度的掌控會對品質的好壞產生極大的影響，為了能得到準確的表面粗糙度，許多學者希望利用預測的方式，一方面以監控製程的變異，另一方面則能有效降低其額外成本。而在不同加工環境及設置下，有許多不可控因素是人為無法掌握的。因此，感測技術的出現得以監控製程中所產生的變異，進而分析製程因外在因素所造成的影響，不僅能夠有效降低不良率，更能有效提升預測時的準確度。傳統的預測模型需要大量數據才有辦法進行建模，這對於現今

加工的方式並不適用，甚至會因為不同加工條件需要重新調整參數，使用上極為不方便。因此，本研究將使用灰色理論作為預測方法，透過灰關聯選取製程中關聯度最強的感測數據，並利用移動全距管制圖作為雜訊過濾的方法，最後將篩選結果投入GM(1,N)灰色預測模型，透過累加生成(Accumulated Generating Operatin,AGO)找出數據間的趨勢特性以建立預測系統。本研究則是運用於電腦數值控制器(Computer Numerical Control, CNC)銑削加工，能以少量數據去預測表面粗糙度，能夠達到即時建模的效果，管制界限的建立也能有效預防雜訊因子投入預測模型以影響預測精準度。為了驗證

本研究所提出的方法有其準確性及可行性，實驗設置兩組不同加工參數，投入預測系統少量的數據，進行表面粗糙度的預測。兩組實驗結果預測準確率分別為97.86%及98.02%，得以證實本研究提出之預測系統的準確性及可行性。