第60屆--民國109年

本研究可分為兩大主題，其一為提升全釩液流電池之反應時間，二為製作釩空氣電池。為節省實驗成本，皆購入較為便宜之V2O5自行電解為所需之V4+及V3+，並運用自行製作之全釩液流電池，探討其何種內部迴路構造與複合膜可使電池反應時間與理論值最相近，亦自行嘗試製作釩空氣電池，將其沉澱物V2O5拿來重複電解。實驗結果顯示，Type-2反應時間最接近理論值，本團隊之複合膜為PVA、LiCl、與杜邦公司之Nafion溶液聚合而成，與市售之Nafion-117比較結果，本研究之複合膜電壓效率、能量效率及庫倫效率仍不及Nafion-117，但在較高電流80mA下差距接近，且反應時間較快。本研究亦發現碳氈經高溫加熱後，再浸泡於強氧化性酸中會有效提升電池系統效能。

自動化作業是目前科技發展的趨勢，本次研究旨在利用影像辨識與自動化機械完成高重複性的動作，並嘗試取代相對高成本的人力，對於日常生活中，在養蛋廠打工時，所遇到的工作內容與相關事務有進一步的改善與想法，透過此次科展將其深入了解、討論、研發、解決、最後完成實現。

本研究實驗有兩項重點，第一項利用可變電阻改變通過發電機的電流，利用其斥力調控發電機與渦輪葉片轉速，以達到最佳功率輸出。 第二項重點為開發創新被動式可變螺距葉片。此可變螺距裝置無需使用伺服機控制螺距，完全使用空氣動力被動調控葉片螺距角，當剛啟動時螺距角設定在45度，使得低風速下仍極易開始旋轉葉片，在高轉速下此被動式迅速調降螺距的葉片，其螺距角幾乎與旋轉面夾零度。經實驗證實，被動式可調螺距的葉片功率至少為15度固定螺距的135%，特別是在低風速下仍可以輕易啟動，其功率更是固定螺距的180%，除了能達到極好發電功率。針對風速弱或者風速不穩定的環境下，被動式可變螺距是極佳選擇，特別是中小型的風力發電機。

自行車是一種綠色環保的交通工具，但對騎士而言，道路上往往面臨許多危險。為了保護騎士安全，本研究透過搭載於安全帽上的姿態感測器，測量騎士頭部姿態變化來判斷車子行進意圖，同步顯示安全帽後方及車尾。若發生跌倒事故時，系統會自動發送求救簡訊與上傳座標位置到雲端資料庫，結合手機應用程式，即時請求聯絡人的協助。在電力提供方面，設計回歸輪系提升發電機轉速發電，實驗證明，只要走路牽車就可對行動電源充電。 本研究透過姿態感測器、雲端資料庫和手機應用程式的組合，成功完成方向燈、語音主動提醒、提供跌倒通知與防盜通知，並於地圖上呈現位置。”智型車”(X-Bike)應用在自行車中，確實讓騎士安心享受單車的樂趣之餘，有更多的保障。

我們居住在被稱作雨都的基隆，2019年平均將近有200天都在下雨。工廠、汽機車所排放的廢氣、二氧化碳會造成空氣汙染。而空氣中的懸浮微粒影響雨水，就變成現在俗稱的「酸雨」，酸雨對人類來說，可能會引起過敏、甚至頭皮發癢。 因此我們發想了一種雨傘租借的方案，來解決急需雨傘的狀況。 本作品能達到： （一）、使學生證可以進行租借認證及狀態顯示。 （二）、借用與歸還雨傘功能傳回伺服器，紀錄歸還與借用狀況。 （三）、架設AP及PHP來達到甲地借用，乙地歸還的功能。 （四）、RFID扣款系統，達到租借扣款的功能。 （五）、運用MCS雲端監控系統，了解目前溫溼度以及下雨狀況。 （六）、製作APP查詢學校目前溫溼度、下雨狀況以及租借雨傘情形。

魔術方塊是許多世代於學生時期皆會碰觸到的機械類益智玩具，藉由三維旋轉，改變其排列組合，然許多初學者遇到的最大瓶頸是無法復原，花費金錢與時間卻無法還原，致使解決問題的興致大幅降低。本研究，旨趣於魔術方塊的互動學習，當吾人解題失敗或遇到窒礙，就可利用人機介面輸入目前的狀態，透過二為陣列演算，使系統進行還原分解動作，而玩家藉由觀察學習，除培養觀察力和專注力，進而啟發思考解決問題的能力，來著手自行解題，使魔術方塊的學習困難度降低，維持學習動機。

石英音叉是一種高精密的壓電震盪器，本研究欲利用其高靈敏度(高品質係數)，探討其作為表面感測器之可行性。將音叉調整在最佳的驅動震盪狀態，並將待測物固定在三維旋轉台上，藉由調節輪控制待測物的移動方向，使其緩慢移動並與探針接觸。當音叉受到表面凸起之微擾時，其靈敏的性質將使其失去共振，可藉此得知待測物表面之起伏。在本研究中，我們得到的結論是以石英音叉作為表面感測器是可行的，此外，石英音叉探針黏著點、使用的黏著劑、探針的材質以及探測方法會對感測器靈敏度產生影響。

人們用火於烹飪、生熱、照明及推進…等等，由此看的出來火在人類社會上是不可或缺的，但同『水可載舟，亦可覆舟』的道理一樣，使用不當也會造成危險的火災，使人、財務及住處的傷亡及損失，市面上有許多種的火災灑水器，而傳統的灑水器是以”煙”或”溫度”來做偵測，並大範圍灑水，但灑水器偵測方式過於簡易，容易發生誤判，及大範圍灑水的方式造成不必要的損失，為解決此問題，我們以機器視覺來追蹤火點，並以定點噴水的方式取代大範圍灑水。 本小組製作的自動偵測火源灑水系統以Raspberry Pi3板、Arduino UNO板、做為偵測火源及噴水的主體，並以Webduino Smart板 及App inventor2建立起物聯網，萬一發生火災也能及時通知用戶，以便提早通報火警，儘可能的減少火災造成的損失。

隨科技演進，大多數天然災害我們已有能力做到預報的工作，而少數尚未有準確預報系統的自然災害，地震－－即名列其中。故對於震災，熟稔預防工作、設計抗震、耐 震建築顯為首要之務。本研究透過水平搖晃槽及垂直震動器模擬地震發生時之S、P波 並以造型棒、頂點珠模擬鋼骨結構受震。觀測各異樓層、底面、抗震裝置下其搖晃程 度及破壞位置等，並探討：(一)建築物破壞點和抗震力關係、(二)建築和地震來向關 係、(三)梁柱、結構對稱性對耐震程度關係、(四)制震裝置等之功效。

本研究提出一套創新的體溫檢測方式，透過全新的檢測演算法架構深度解析脈搏訊號中的特徵，並結合深度學習神經網路開發一套體溫檢測的嵌入式系統。本研究基於血液共振理論，將光體積變化描計圖法擷取到的脈搏訊號處理，從中擷取共振峰值及其變化量，並開發演算法實時檢測血液循環中諧波的微小變化，改善當前分析方法著重在計算平均值，無法呈現即時狀態的缺失。本研究提出的系統和演算法所延伸的深度學習體溫檢測系統準確度在±0.16°C，同時預警系統可以擴展至多種趨勢相關的臨床症狀。此外，本系統實作出嵌入式AI技術，並且以聯邦式學習方法保障資訊安全，將資料保存於本地，上傳訓練調整後的參數到雲端，對邊緣運算領域能做出實質貢獻。