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結合深度學習與機器視覺於巨量電鍍組件之自動掛載系統開發

為了解決mobile01電腦組裝的問題，作者葉家瑋 這樣論述：

傳統工業電鍍零件需要依靠人力掛架才能送至電鍍池，此過程需耗費大量人工作業，人力不足加上人員流動率高居不下，因此本研究透過深度學習演算法結合傳統影像處理技術整合機械手臂開發自動化掛載系統，取代傳統人工掛載。此外傳統自動化光學檢測技術是透過機器視覺演算法做目標定位檢測，由於傳統機器視覺須從每張圖像中提取重要特徵，隨著類別數量的增加，特徵提取就會變得相當困難，且每個特徵定義需要大量參數，因此本研究結合深度學習與機器視覺技術，針對巨量電鍍組件(束環工件)之自動掛載系統提出解決方案。自動化掛載系統首先經由圓盤振動整料機分離出單一束環工件，結合單向往復推動機構與紅外線偵測將束環工件定位至背光板上，經由I

DS公司的uEye XS2自動對焦相機提取影像，透過深度學習之目標檢測(you only look once, YOLO)演算法辨識束環零件之位置感興趣區域(region of interest, ROI)，並結合機器視覺技術針對束環工件之位置、特徵及方向快速定位，再透過TCP通訊協議，傳送夾持點位之命令至機械手臂，經由機械手臂上之電磁閥驅動線圈吸取工件，最後透過優化路徑將其掛載至吊架上。基於Tensorflow框架結合Keras 深度學習網路庫接口，本研究採用YOLO深度學進行目標物檢測之演算法，透過468張標的影像進行模型訓練、並以53張影像進行測試，獲得平均精確度(average pre

cision, AP)為97.00%，本系統採用C#程式自行研發控制介面，透過介面可以了解系統運作情況，控制電腦採用Intel i7-9700 CPU、GPU:NVIDIA GeForce RTX2060獨立顯示卡，最終測試成果顯示自動掛載系統經優化後每分鐘可完成13.2具之束環工件掛裝。

利用物聯網建置風力發電系統之研究

為了解決mobile01電腦組裝的問題，作者張景騰 這樣論述：

近幾年臺灣處在能源轉型的重要時刻，考量到目前電力來源的安全性、穩定性及環保性都逐漸得到重視，而再生能源中風力發電又是相當重要的一環，風力發電的推動與實施不只是改變現有的發電及用電情形，它也是台灣經濟成長的推手，對台灣相關產業來說，風力發電帶來推動經濟的契機。臺灣目前能源政策的核心價值朝向環境永續、綠色經濟、能源安全及社會公平四大面向均衡並進，以促進台灣能源永續發展。本文旨在建構教學型風力發電系統設備，該設備將可提升小學生對於風力發電的認知與學習，此風力發電系統設備將利用鍍鋅角鐵及不鏽鋼管來當其主結構，搭配永磁式發電馬達及相關尺寸風力葉片來建置，因是室內教學型風力發電，故將使用20吋工業用電扇

來製造風場，藉由物聯網（Internet of Things, IoT）技術建立一無線感測網絡（Wireless sensor network, WSN），傳遞風力發電機所發出來的電量相關數據如發電電壓、發電電流…等等，本發電設備因建置在室內，將可以使用環境中的Wi-Fi傳輸至行動裝置及電腦中查看並記錄。本文將開發與建置教學型風力發電設備，及測試電扇風速對於風力發電量的差異比較，將一系列的參數全部以數據和圖表之方式呈現，以取得相關研究成果，在目前有關風力發電的課程有更多的了解，對於目前的風力發電的相關推動也相當實用。關鍵詞：教學型風力發電系統設備、物聯網、無線感測網路