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透過自動光學辨識系統提升生產檢驗量能

為了解決led燈板特力屋的問題，作者林秉儀 這樣論述：

在鋼鐵產業的產業鏈中，鋼板是廣泛被下游廠商用來製作各式鋼鐵製品應用的基材。鋼板表面若有瑕疵，輕則影響產品價格，嚴重則可能導致商譽的巨大損失，因此鋼板生產過程中的品質管理一直都是業者十分注重的議題。然而，傳統製造流程中只能以人工目測方式來檢測，不僅耗時也難以做到全面進行表面瑕疵檢驗。因此，透過自動光學檢驗來達到高效自動檢測，無疑是各家廠商在工業4.0時代，改善製程的重點項目。隨著深度學習技術的快速發展，大幅提升影像辨識相關應用的效果，本研究提出基於深度學習技術的自動光學影像表面檢測系統並與後端資訊系統整合。首先透過光學感測器拍攝製程的鋼板表面影像，再透過影像分析技術進行疑似有瑕疵鋼板表面影像的

即時偵測（Real-Time Defect Detection），並針對疑似有瑕疵鋼板表面影像以卷積神經網路（Convolutional Neural Networks,CNN）技術進行缺陷分類，以控制鋼板的品質。後續並整合現有資訊系統達到及時偵測與提出嚴重缺陷警報，並保留追蹤原始缺陷影像與位置。研究結果不僅在學術上能對於深度學習技術相關應用的實務效果有更好的理解，也有助於相關業者在改善製程與提升品質上的參考．

以PZB模式及期望確認理論探討服務品質與滿意度之研究—以「南部地區縣市後備指揮部」為例

為了解決led燈板特力屋的問題，作者楊政翰 這樣論述：

近來因社會服務邁向「以客為尊」之型態，又因政府之財政困難，民眾對國軍之社會地位一落千丈，而導致民眾有無效率之負面觀感；現今的時代變遷，國軍與時俱進的服務態度，各對民機關也逐漸改變，使得國軍服務之對外窗口衍生知以顧客為導向的觀念，而依顧客之滿意度逐一修正民眾所需服務項目的修正，並配合近年來國家發展委員會實施的「政府服務品質獎」之考核，來提升國軍服務品質之效能。本研究主要目的針對南部地區後備指揮部之縣市後備指揮部，洽公民眾為對象，以紙本及網路問卷模式調查，探討本研究依文獻蒐整的服務品質與滿意度之重要性，另藉PZB之的五缺口及期望確認理論，隨機抽樣方式發放問卷，回收有效問卷620份，本研究結果顯示

：性別在期望程度–有形性構面、感受程度–反應性構面、感受程度–關懷性構面上有顯著差異。年齡在期望程度–有形性構面、期望程度–可靠性構面、期望程度–反應性構面、感受程度–保證性構面、感受程度–關懷性構面上有顯著差異。身分別在感受程度–可靠性構面、感受程度–反應性構面構面上有顯著差異。身工作類型在感受程度–反應性構面上有顯著差異。接受服務之縣市後備指揮部在期望程度–有形性構面中、期望程度–可靠性構面、期望程度–反應性構面、期望程度–保證性構面、感受程度–保證性構面上有顯著差異。滿意度對服務品質缺口各構面為中度到高度相關。藉由本研究的分析及討論提供各縣市後備指揮部在研討提升服務臺之服務品質、減少民眾

的抱怨及怨懟之參考，也可當縣市後備指揮部日後在提升國軍服務品質之重要參考依據。