工程學科(一)科

生活中物聯網家電產品越來越多，想讓家電融入物聯網技術則需要花掉很多錢去購買新的家電用品，因此本研究希望開發出讓舊家電也能銜接物聯網的作品。調查了市面上的許多物聯網家電後，發現廠商各有各不同的控制介面，未有一種共同的控制介面可以彈性、方便的使用。綜上所述，我們串接各種感測器並透過Google App Script實作出可模組化的智慧插座。由分散式架構感測器來控制對應的家電是否該開啟或者是關閉，並調整該插座所控制電器的狀態，如冷氣的溫度調節。其中控制介面透過串接google API設計出可利用google calendar即可對智慧插座排程的功能，更進一步的我們更呼應Web of Thing (WoT)製作出利用網頁，透過不同載具即可監控各感測器的狀態，讓使用者可以依據狀態彈性控制各種電器。

這次專題以自動化工廠中的機械手臂為題材，並主要結合影像辨識及物聯網雲端存取資料庫系統，來製作我們的專題。影像辨識主要的工作是辨別物品是否有瑕疵，再將辨識後的結果傳至機械手臂及雲端資料庫，而機械手臂會根據影像判斷後的結果進行夾取及分類，來模擬工廠內的情形。

由於網路的普及進步、即時的數據取得變得容易。Alphago所帶來的震撼證明了AI人工智慧再也不是遙不可及，各種機器學習、深度學習的理論如雨後春筍般百家爭鳴，透過資料的儲存，網路資料的共享，網路伺服器的運算，使得感測器也有強大的資料庫及自主運算能力。 本次研究針對教室照明系統，建置智慧照明系統；包含製作物聯網感測器、建置雲端伺服器運算決策、製作物聯網PWM控制器及以手機APP程式監控電器用品待機時的節能及目前耗能狀況。 經由智慧型電表對於節能效率做進一步的分析比較，本系統確實能在不降低便利性及舒適性，達到大幅節能的目的。

這個研究選定由氧化鋁粉未，添加少量元素，再經由高溫燒結而成，其具硬度、抗熱性、切削速度比碳化鎢高特性的陶瓷刀具，以Trim T112002C、Blaser HC5與CPC 31C等不同切削液，利用台中精機Vturn-20E CNC車床以0.1mm/rev的進給率與1mm、1.5mm、2mm與2.5mm的進刀量，在1000rpm的切削轉速下，車削每支S45C圓桿工件體積31416mm3，並利用Mitutoyo S-3000表面粗糙儀量測切削工件的表面粗糙度，藉以檢測刀具壽命與產品的切削品質，來探討不同切削液對切削性能之影響。 結果中發現刀具進刀量多，刀具壽命減少，但其表面粗糙度也隨著進刀量的增加而降低。Blaser HC5與CPC 31C切削液下的車削加工製程，在1000rpm的切削轉速下，比Trim T112002C切削液下的車削加工製程，至少提高刀具的切削壽命分別為10.9%與28.3%，更有效地降低工件表面的粗糙度，提高產品品質。

本研究目的在製作一個可以輔助移動的機械板車，由發出與接受語音指令引導使用者到達指定之位置，接收到指令時導覽車將會自動將預先建立好的資料庫中找尋這件作品的資料以及視覺定位來到達位置。作品採用Google雲端服務進行語音辨識透過辨識的結果，對導覽車進行操控，甚至導航到相關位置。用Speech-to-Text功能播放聊天機器人回應內容。此外作品亦考慮到安全，避免行進過程中對服務對象或周圍民眾造成傷害。透過這樣的一個導覽機器車，可以讓行動不便者，自由的在展場中悠遊。

傳統肘關節復健設備無法同時提供病患主動式與被動式復健的需求，故為降低復健醫療人員的工作負擔及解決復健效果不明確的問題，我們利用樹莓派控制馬達和arduino的肌肉感測器，並用APP來控制，使肘關節復健器成為一種智慧型的電腦化輔具，讓我們在復健時，除了更有效率之外，也能明確的知道自己復健時的肌肉狀況，以做適當的調整。另外再結合藍芽模組，將每天進步的數據上傳雲端，以利復健師來做評估及矯正。

本研究為熱電效應之日常生活應用，思考熱電效應與電腦冷卻系統結合的可能性。研究中設計了幾組電腦水冷散熱系統，將熱電晶片置入其中。電腦運作時，產生的熱能轉換成電能，檢視熱電晶片運作的情形，討論產出的電能是否有利用的價值，以及節省了多少能源，同時進一步思考是否能產出更多的電能。

將不同磅數A4的影印紙裁成圓形的紙片，將割好的圓形紙片裝置在可調轉速的角磨機上，讓紙片代替砂輪片，以類似桌鋸的方式切割物體，觀察並紀錄圓形紙片在不同狀態下切割物體的深度。以磅數、堆疊張數、半徑及轉速四種變因去設計各項實驗。藉由實驗結果推論出各個變因與紙張切割深度的關聯性，並找出紙張在何種條件下能夠將切割物體的能力發揮到最大。

在物流的能力隨著科技快速發展下，倉儲成了不可或缺的環節，隨著許多大型工廠的出現，大量的倉儲搬運需求使許多重型的機械因而產生，然而其仍需要將不少人力消耗在如此龐大且重複性高的工作上，且根據貨物的大小或內容物以及貨物的數量，工人在搬運或操作機械的過程中往往伴隨著許多風險，而這種具有高危險性、高重複性且工作量龐大的工作，若開發出技術成熟的機器人負擔相關工作領域，便能提高工作時數與效率，並且提高操作人員的安全性。 本研究嘗試使用自然語言來控制機器人，並且透過電腦視覺辨識系統找出搬運的物件，進而將物件移至指定的地點。

信號產生器及示波器是電機電子群學生實習課程必備的儀器，通常也只有學校的實習工場才會有這樣的設備，在學校沒完成的實習作業，當然也就沒辦法在家裡完成，必需等到下次的實習課程才能儘快利用有限的時間趕上，一但作業的進度落後，很難再有機會趕上來。於是，我們製作及研發了一台【掌上型智慧實驗室】來解決這樣的學習困境，這一台【掌上型智慧實驗室】結合了信號產生器、示波器以及電源供應器，把這三台笨重的機器，濃縮成一小塊電路，並且用手機來取代螢幕顯示，大大的降低重量、成本，只要有它的地方，就能立刻變身為實驗室。