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基於深度學習之膠輪黏紙雜質自動檢測系統

為了解決gp125顏色的問題，作者林宗遠 這樣論述：

隨著技術的進步，5G網路、電動車等新科技的應用也越來越多，而做為多數電子產品及工業產品重要原料的銅，每年市場的需求量也在不斷上升，因此銅箔生產的品質便成了業界相當重視的部分。銅箔的檢查方式是使用捲式清潔機的清潔滾輪做清理，然後檢查捲式清潔機的黏紙，透過查看在黏紙上的雜質，以此分析生產的銅箔品質以及清潔滾輪、裁切機台等設備是否有老化的現象。檢查的內容主要為兩項，一是檢查黏紙上因銅箔進行裁切時所留下的銅粒密度，二是檢查黏紙上留下的雜質，分析雜質的成份可以了解銅箔生產的品質以及生產的過程是否有問題。而第二項檢查以強光及放大鏡，用人工的方式對黏紙做檢查，此一過程需要花費大量的時間與人力，且強光照射檢

查容易造成青光眼，因此將檢查以自動化設備取代人力不僅可以提高檢查速度、減低人力需求，更可以避免職災的問題。本研究之自動化檢測黏紙的方式，首先以線掃描相機進行黏紙的大面積掃描，接著配合深度學習(YOLOv4)進行黏紙上雜質的檢測，並分析特徵以確認銅箔生產線的生產品質。

合成與檢測鉬、金、鈣鈦礦奈米材料並應用於生物標記物的分析

為了解決gp125顏色的問題，作者阿米特 這樣論述：

本論文的重點在於設計可調控特性的多功能奈米材料，並應用在生物醫學和生物感測器中。該研究探討奈米顆粒、奈米團簇和奈米片的合成策略，並同時越過了材料的挑戰，從而獲得了理想的光電特性。這些奈米材料用於檢測生物流體和癌症生物成像中的疾病生物標記，鹼性磷酸酶、肌酸激酶和過氧化氫。第三章以剝落法合成二維α-MoO3-x奈米薄片，在近紅外條件下獲得等表面電漿峰。與過氧化氫相互作用後，最初為藍色的α-MoO3-x溶液被氧化，從而改變其氧化態以形成α-MoO3。此奈米薄片的顏色變化從藍色轉變為灰藍色，吸收光譜也有明顯變化。利用其光學性質，應用在檢測生物流體中的過氧化氫（H2O2）。第4章討論了對鉬的量子限制效

應，從而獲得了一種螢光鉬奈米團簇（MoNCs）。該反應系統的化學成分在優化的條件下（具有水和pH穩定性）使球形顆粒中快速出現綠色螢光。由於這些特性，MoNC被用於HaCaT和A549癌細胞的成像。第5章詳細介紹了一種新穎的方法，可合成獨特的無模板穩定蛋白的金奈米立方體（PSGNC），用於感測和定量生物流體中的癌症生物標記物鹼性磷酸酶（ALP）。 PSGNC的波長最大發射值與ALP催化反應終產物即405 nm的對硝基苯酚（p-NP）的最大吸收值重疊。該光譜重疊在基於螢光內濾效應（IFE）下，在生物流體中檢測ALP。第6章探討在ATP存在下，聚集半胱胺（Cys）功能化金奈米粒子(GNPs)的獨特方

法，用於有效檢測血清中的心臟生物標記物肌酸激酶（CK-MM）。帶正電的Cys-GNP（磚紅色）在存在帶負電的ATP（藍色）下聚集，但是當將CK-MM添加到溶液中時，可防止轉化。這種相互作用為鑑定血清中CK-MM奠定了基礎。第7章說明了鑭系元素的螢光性質在生物感測中的適用性。該研究詳細介紹基於螢光的H2O2檢測系統。利用乾磨和濕磨相結合，然後進行退火和煅燒，得到結晶且高度有序的鈰-鉬-銪（CME）鈣鈦礦。所獲得的粒徑出乎意料的小（