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以機器學習建立銑刀的切削溫度模型

為了解決vp125規格的問題，作者蔡丞峰 這樣論述：

各先進國家推廣工業4.0，期望促進製造業邁向數位化暨智慧化。工具機有各種來源的誤差，其中熱誤差佔總誤差的 70 %；在工具機切削過程中，產生的熱是不可忽略的。本研究選用鋁材為工件，透過控制不同轉速及切深參數施以加工，輔以紅外線熱影像儀量測切削溫度，藉此探討不同切削參數所產生之溫度變化。實驗進一步導入機器學習之方法，藉此提供切削參數與溫度預測模型。結果顯示，切深為影響切削溫度最重要的參數，隨著切深提升溫度也會提高，最大切深溫度達70 °C。本文使用機器學習將切削參數作為輸入，溫度作為輸出，並使用了線性回歸、決策樹、支持向量機等機器學習方法，以 RMSE 做為模型評斷標準。結果顯示，決策樹中的

Fine Tree 演算法表現最好，RMSE 為 2.6175 °C，模型預測值與量測值接近，成功建立溫度預測模型。

利用鮮度計評估雞胸肉冷藏貯存品質變化

為了解決vp125規格的問題，作者姚乃筠 這樣論述：

生鮮肉儲藏期間若發生色澤變暗、產生腐敗異味或表面出現黏液等品質劣變之現象時，會減少消費者購買意願，因此準確地評估肉品新鮮程度實屬重要。傳統的物化分析方法存在部分缺點，例如耗時及常需要破壞樣品方能分析，為了克服這些缺點，多種即時 (real-time) 且非破壞性之方法漸受重視，其中包含測量肉品介電係數 (permittivity) 及導電性 (conductivity) 的鮮度計 (torrymeter)。鮮度計具有靈敏度高、方便攜帶且使用簡單等特點，故常用於評估肉品之新鮮度。因此，本試驗旨在利用鮮度計評估不同包裝雞胸肉冷藏期間品質之變化，並比較鮮度計測值 (torrymeter value

, TV) 與其他物化分析及感官品評之間的相關性。 本試驗之雞胸肉，分別以一般包裝 (aerobic-pack, AP；使用塑膠保鮮盤及保鮮膜盛裝)、無吸水墊之真空包裝 (vacuum-pack without absorbent pad, VP) 及有吸水墊之真空包裝 (vacuum-pack with absorbent pad, VPP) 共三種方式進行包裝，樣品儲藏於4 ℃ 6-10天，每隔兩天進行鮮度計測量、物化特性及感官品評分析。物化分析項目包含2-硫代巴比妥酸 (TBARS)、揮發性鹽基態氮 (VBN)、保水性、總生菌數 (TPC)、乳酸菌數 (LAB)、酸鹼值及色澤。試驗結

果顯示，儲藏期間AP組、VP組及VPP組之TV值皆顯著下降 (p ＜ 0.05)，但是相較於AP組，真空包裝之TV值下降之速度較快。物化分析方面，隨著儲藏時間增加，各組樣品之VBN值、失重率、擠壓失重、TPC、LAB、a*值 (紅色度) 及b*值 (黃色度) 皆會上升，且上述各項目與TV值之間皆呈高度相關 (r ＞ 0.83)。外觀喜好 (AP)、新鮮雞味 (FCO)、腐敗味 (PO) 及總接受度 (TA) 等感官品評項目與TV值之間亦呈現高度相關 (r ＞ 0.87; r 〈 -0.87)。隨著儲藏時間增加，各組之外觀喜好、新鮮雞味及總接受度皆顯著下降 (p ＜ 0.05)。相反地，氨味、

腐敗味、油耗味及酸味等異味則呈現上升趨勢。整體而言，真空包裝之物化分析及感官品評特性皆優於一般包裝，顯示品質劣變速度較慢，兩種真空包裝之間無顯著差異 (P ＞ 0.05)。對照總接受度與TV值之結果可得知，當AP組的TV值低於9時，VP及VPP組之TV值低於2時，品評員可感受到樣品之品質劣變且無法接受。綜觀上述，鮮度計可用於評估冷藏雞胸肉的新鮮度，不同包裝之肉品應有不同的新鮮度判定標準。