第65屆--民國114年

本研究在探討啄木鳥科學玩具向上爬升的原理，並透過井字形結構，加振動喇叭的動力啄木鳥，探討懸臂長度、孔徑大小、輸入音源的振動頻率、振源位置與音源輸入振幅對啄木鳥上升速度的影響。 研究發現，啄木鳥玩具會在特定頻率下快速上升，與振動頻率是否對應到機構的自然頻率及共振效應有關。動力啄木鳥在懸臂長為300mm、孔徑10.3mm、振動頻率150Hz時，上升速度最快。振動喇叭放置位置會對啄木鳥上升速度造成影響，速度大小依序為懸臂前端＞懸臂末端＞懸臂中間。孔徑會影響啄木鳥的 升速度 ，而非自然頻率。音源輸入振幅需大於iPad音量10格才能使啄木鳥上升。

利用家中常見「義大利麵」進行一系列「造橋大師--義大利麵線橋實驗」，看看「義大利麵線橋－樑柱材質」、「義大利麵線橋－樑柱粗度」、「義大利麵線橋－橋樑距離」、「義大利麵線橋--底橋間隔」、「義大利麵線橋--橋墩避震種類」、「義大利麵線橋-椼橋結構」等方向研究，可以讓「造橋大師--義大利麵線橋」成為負重之最佳組合。

本研究探討船體結構外板在海洋環境中的腐蝕行為，並建立預測模型以提升防護與維護效率。由於船舶長期處於高鹽分、高濕度環境，結構易受腐蝕，影響安全與成本。研究採用不同厚度鋅板實驗，結合經驗公式預測腐蝕，並與實測數據比對。結果顯示模型在初期具高準確性，隨時間誤差增大，推測與環境因子如氣溫、鹽度、pH值等變化有關。厚鋅板（5mm、6mm）具良好耐蝕性，適用長期防護，薄鋅板（1mm、2mm）僅適合短期應用。此模型有助於材料壽命評估與優化結構設計，提升船舶安全與經濟效益。

本研究探討廢棄暖暖包回收作為陶瓷釉藥及建材的可行性。暖暖包使用後主要成分為鐵氧化物。Fe₃O₄、Fe₂O₃），經水洗、磁性分離與高溫燒製回收後應用於陶瓷釉藥。水洗階段以濾紙抽氣過濾法可有效去除氯化鈉(NaCl)，回收率達80%以上。XRD分析顯示，回收物中以γ-Fe₂O₃為主，證實回收後具釉藥著色潛力。釉藥燒製測試顯示，回收物取代35%至70%氧化鐵可維持穩定色澤，超過50%部分試片出現縮釉，經溶劑處理可改善。所有試片莫氏硬度為6~7，符合CNS建材標準。耐酸鹼測試中，跟市售的磁磗總色差無差異，具穩定色澤與耐腐蝕能力。防滑測試結果顯示乾濕狀態下皆具良好摩擦係數，吸水率亦符瓷質面磚規範。廢棄暖暖包可成功再利用於陶瓷與建材，兼具環保與經濟價值。

本研究旨在開發一套以影像辨識為主、結合生理徵象監測之「工業廠房作業人員智慧型即時安全監控與危害預防平台」，以實現對作業人員 的即時保護與風險預警，成為基層勞工免於職災威脅守護者，保障工作權益的最佳防線。 此平台具備多工作場域模組化功能，首先以重電設備場域作為研究起點，透過有限狀態機（FSM）架構，系統性地建立作業流程的狀態圖。平台結合YOLO模型於狀態圖之啟始狀態進行防護裝備穿戴辨識，預防狀態之設備通電警示，作業狀態則以長短期記憶神經網路（LSTM），搭配心率與聲音感測器偵測。 此外，本研究亦於車床機械與高處施工場域展現良好的監控預警與可擴性成效。未來期望進一步推廣平台至更多工業環境，提升整體職場安全管理之智慧化。

磷污染及重金屬的累積被確認為引發水體富營養化及生態毒性的關鍵因素，對接觸受污染水的動物和人類造成危害[1]。磷酸鹽作為磷污染的主要形式，傾向於促進藻類的過量繁殖，而重金屬離子因其高度毒性及生物累積性，對水生生物的影響尤為嚴重。由於一般檢驗方式過於耗時、費力，所以我們想研究出可以實現快速檢測出水是否遭受到汙染的系統。 本作品將化學、光學、電機、機械、AI、微電腦領域知識進行「光-電-機-智」深度整合，使用AI輔助補償演算法提高作品方便性，提升水溶液的定性定量分析效率，使本作品能快速檢測水源是否遭受磷或重金屬鉛污染，並且計算濃度，無需將樣本送回實驗室，捕捉污染動態。降低成本與操作門檻，達到良好監測及做好水土保護。

本研究將火箭分成三大部分：推進、姿態控制、降落，各別研發製作，用 低成本材料結合Arduino實現動態控制，以及自製出研發測量及實驗所需的器材，最後將所有技術整合完成一整支火箭。我們自行設計了引擎噴嘴，結合實驗將噴嘴推力提升，並比較不同噴嘴的推力。為了完成姿態測量，我們利用Arduino自製姿態測量系統，經過測試將其放置於火箭中用其自動量測數據並存取。回收火箭的動態姿態控制系統之部分，我們自製柵格翼，以及利用生活中所見有趣事物，創新製作圓筒姿態控制，實現火箭在空中動態控制。最後將技術整合，完成火箭。

看過震動型風力發電機與鬼動草現象後，便思考是否能結合兩者製作出一台「現代鬼動風水儀」？ 風經障礙物會因康達效應改變風場，本研究利用壓電效應偵測風在震動裝置後端產生的卡門渦街，藉由分析電訊號偵測不同障礙物所產生的風場。自定義葉片的等效邊長，發現電壓約和等效邊長、平方風速成正比；另外，不同迎風角度、擺設狹縫或遮住半邊葉片都會使pp板產生小波，牛奶瓶紙則是可以建立迎風角度的預測模型。狹縫的電壓放大倍率可用三次函數擬合。遮住半邊葉片時牛奶瓶紙會產生共振放大效應(鬼動現象)，而擺設圓柱則會使電壓增強，並且能建立電壓預測模型。 本研究成果可用來製作分析微小風場變化之大數據收集裝置，提供訓練AI及建立新的應用方向。

本研究探討如何利用電腦視覺技術預測十字路口行人與車輛碰撞風險，提升交通安全，採用YOLO物件偵測與運動追蹤技術，分析監控影像，透過LSTM 進行時間序列預測，評估可能的碰撞風險。研究先進行影像標註與資料處理，提升自訂物件偵測能力：偵測行人與車輛和追蹤其移動軌跡，建立LSTM預測分類模型，學習運動模式以預測碰撞風險。研究設計先用小球碰撞實驗模擬真實交通場景，訓練模型預測碰撞風險，並透過驗證分析調整參數，再進行實際路口影像處理。結果顯示能預測未來2秒碰撞風險的準確率達73%以上，還可以持續改進，提升精準度。未來，本研究可結合智慧交通管理與車聯網，提升道路安全並減少碰撞事故。

為降低車禍發生率並改善行人穿越馬路的安全問題，我們設計出結合人工智慧影像辨識技術的「禮讓行人號誌燈」系統。透過Pixel:Bit開發板的攝像鏡頭進行行人偵測，系統能有效辨識人類與其他物體的差異，當偵測到行人經過斑馬線時，上方的黑色螢幕會亮起警示燈，同時地面斑馬線也會發出燈光提醒，讓駕駛提前注意，主動減速禮讓行人。我們先透過測試不同距離的偵測條件，建立模型，接著模擬實際馬路情境，進一步優化設計。本研究除實作硬體裝置外，也結合AI協作程式，實現完整功能的原型系統，期望能應用於未來智慧交通建設中，提升用路人安全與行人通行品質，讓人工智慧A Eye禮讓行人號誌燈守護你我安全，讓「行人地獄』的惡名不再有！