工程學

本研究是基於去年的 PBC(Protect Brain Cylinder)作品[1]，並根據評審指導將作品做了大幅度修改。相較於 PBC 需要一個額外的裝置，本研究僅須在手機相機前方，安裝光源處理模組，搭配本團隊開發的 App，即可清楚地拍攝出瞳孔影像。並經由 App 中的影像分析功能，即可在影像拍攝完成後的兩秒內完成分析， 並將結果繪圖呈現在手機螢幕上。偵測的時間相較 PBC，大幅縮短了 60%。 相較 PBC 僅能偵測患者瞳孔直徑對光刺激的反應速度。本研究除了大幅縮短偵測的時間外，在結果分析及應用上更有長足的進步，能判斷出以下的五種身體狀況： (1)瞳孔形狀 (2)虹膜脂質堆積環 (3)鞏膜血絲分布及比例 (4)水晶體混濁與白內障關係 (5)瞳孔直徑對光刺激的反應速度與酒測值的關係 本研究除了藉由偵測瞳孔來判定身體狀況外，更開發出了身體『傷口大小量化』功能。希望協助醫護人員一機在手，即可解決上列的臨床問題。

本研究主要是以晶片和織布進行結合，以電極收集訊號分析受測者的鈉濃度和汗液流量，研發長期保持潤濕和擁有穩定性的高親水性薄膜Polyacrylic acid / Cellulose nanocrystals（PAA / CNC）感測器。製備不同濃度比例的PAA / CNC光固化水凝膠，進行接觸角、FTIR圖譜、溶脹比 (Swelling Ratio)、SEM、EIS 潤濕面積分析並比較選擇出PAA /10 CNC的濃度比例作為最佳的汗液感測電極。利用CNC與PET片間貼合度強化結果，能有效提升薄膜親水性，降低電極與織布中的親疏水性差異，加強電極感測靈敏度，相較於對照組，電容值結果顯示約提升5~10倍的靈敏度。本研究開發一個靈敏且穩定即時監測汗液的薄膜，並結合藍芽應用於智慧裝置。

本研究以空氣為催化劑，降低KOH在水中解離成K+及OH- 的解離能，大幅提升KOH在水中解離的效率，配合以鋁板為電極，還原H2O及OH-，釋出氫氣H2。這還原反應過程同時輸出K+及H2為電力能源。利用解離出的K+組裝成鉀離子電池，同時以解離出的氫氣運作燃料電池，組成雙輸出埠電力裝置。本雙輸出埠電力裝置，可以分別利用KOH濃度及或空氣輸入量，來調控輸出功率。KOH濃度增加或空氣輸入量增加，均可提高兩輸出埠的功率。測試時採用KOH濃度為5M，輸出電壓達0.19 mV，電流達0.166 mA。採用摻雜0.3%鉍的鋁為電極板，提升輸出電壓達0.67 mV，電流達0.199 mA。在鉀離子電池2MKOH水溶液中串聯4組電極板，電壓提升至2.9 V，電流達5A，並能成功點亮LED燈及驅動市售燃料電池。再經電路板穩壓後，電壓從2.9 V提升至5 V，適合USB充電，顯示出其作為無碳排放電力能源。

本研究專為因聽覺神經腫瘤手術造成單側聽力喪失(Single-Sided Deafness, SSD)的聽損患者設計了一款辨別聲音方位的輔助裝置。SSD患者因為有一側的聽力完全喪失，因此現有的助聽器無法提供有效的協助。 本研究採納各式麥克風電路的優點，設計出一款麥克風模組來接收聲音。並藉由帽子周圍的六個麥克風模組形成陣列。利用頭影效應所帶來的差異，運算出聲音的方位，並且透過馬達震動來提醒使用者聲音的方位。本作品延續並參考了之前的作品[一] [二]並經過改良，經過實驗後發現，本裝置可以偵測到以使用者為圓心半徑23公尺左右、76分貝的聲音，偵測距離約為之前作品的2.3倍，可以為使用者提供3到6秒的反應時間。希望可以藉由這種方式，讓SSD的聽損患者更安心地走在路上。

本研究透過JY61P六軸加速度陀螺儀與ESP-32S控制板，製作出球形水流流場監測模組，藉由Unity 3D軟體與C#程式編寫，擬合出水域的水流狀況，再搭配空拍圖與水域深度探測，進行水域模型的建立。在沙崙海水浴場水流模型，發現當水流由西南方進入模型時沿岸流會順著海岸線流入鳥喙地形，與本研究模擬出的水流流場相符，確認所設計之區域水流流場3D重建系統的可行性與準確性。若將水流流場監測模組連接GPS浮標，可方便回收監測模組並輔助水流流場監測，能探測更深、更廣的未知水域流場。 本研究建立的區域水流流場3D重建系統，可廣泛應用在未知水域的模型建立，發揮預警功能。在青山瀑布水流流場監測實驗中，發現在瀑布水潭中，不同的深度有不同的水流差異產生；且在不同位置可能會有斷層式的地形高低變化，因此在未知水域活動時，應注意水域環境狀況以確保自身安全。

光柵作為常見的分光元件，應用於許多光學儀器中。然而，傳統光柵彈性較差且硬度較高，限制了其應用範圍。本研究利用具有高彈性和易形變特性的 PDMS 作為柔性光柵的材料，對不同厚度和彎曲程度的光柵進行一系列測試。為了探討厚度和彎曲曲率對繞射效果的影響，進行了不同厚度柔性光柵的繞射點分析實驗。實驗結果顯示，增加柔性光柵的厚度會提升其彎曲時第一亮紋的變化率；相反，減少厚度則會降低該變化率。隨後的研究進一步探討不同施力方式是否會影響柔性光柵的分光效果。通過拉伸和壓縮光柵，發現拉伸會使光柵的軌距變大，而壓縮則會使軌距變小。此外，研究還探討了利用 PDMS 複製類似光柵的結構是否具有分光效果。實驗結果顯示，複製的指紋確實展現了類似特性，期望未來能夠將這些特性實際應用於相關領域。

本研究旨在開發一款能自動跟隨人的AI智慧運輸車，應用在 醫院、商場等環境，能減輕工作人員的負擔。本系統融合YOLOv8影像辨識技術和物聯網，使運輸車具備跟隨人體的能力。該系統通過物聯網，將車上攝影機接收的影像傳送至電腦，進行即時運算，不必在車上配備高階的微型電腦或GPU以降低成本。使用YOLOv8模型辨識人體與手勢，以arduino ESP32開發板作為主控單元控制減速馬達，使運輸車能自動跟隨人員。本研究不像傳統自動導引車（AGV），因為依賴固定路徑，而無法用在多變的場景，且不適合與人協同工作。將本系統應用於醫療院所或零售業商場等 ，經常出現 變障礙物的場所時，能與人員配合執行任務，例如當作病人的點滴架、輔助護理師工作的醫務車，以及賣場中協助工作人員上貨的籠車，能有效降低勞力負擔。

本研究旨在設計基於毫米波雷達的數位物理實驗系統，用於精確量化彈簧簡諧運動。傳統物理實驗易受肉眼觀察與手動測量的誤差影響，本系統利用24GHz毫米波雷達結合自製電路板，進行即時、無接觸的運動測量。透過設計電路板、撰寫韌體訊號轉換程式，並進行數位數據分析，成功開發了靈敏的毫米波雷達系統。我們利用彈簧簡諧運動實驗驗證了該系統，觀察不同質量砝碼對彈簧運動頻率的影響。實驗結果顯示，考慮彈簧質量後，測量數據與理論結果的均方根誤差從0.62Hz降低至0.35Hz，顯示出系統的高度精確性及穩定性。本研究成功解決了傳統實驗中的量測誤差問題，以毫米波雷達技術實現了精確觀測。開源設計有助於推廣至學校的物理實驗室，為學生提供先進的實驗工具與數據分析經驗。這展示了毫米波雷達在物理實驗中的應用潛力，並為未來教學實驗提供了高效、低成本的解決方案。

本研究利用合成不同形狀TiO2/MnO2/ZnO，藉由改變接觸面積進而提升染料去除率。在初實驗中將9 種金屬氧化物與甲基橙/亞甲藍/甲基紫反應，發現TiO2-甲基橙與MnO2-亞甲藍之組合有較好的去除能力。在改變反應溫度的實驗中，TiO2-甲基橙之去除率隨著溫度上升而降低，當中以25℃ 海膽形表現最佳，而在MnO2-亞甲藍的反應中，則以海膽形在25℃時表現最佳。最後改變染料溶液的pH 值，發現TiO2 海膽形在pH5.7 時表現較佳，MnO2 則是在低pH 時有較高的去除率，推測該結果與顆粒零電荷點及染料pKa 值相關。透過BET 與PL分析，TiO2 海膽形及MnO2 海膽形有較佳的比表面積與氧化能力，故整體去除效果最佳。此外本實驗亦利用LC-MS 驗證反應的確成功分解染料，且利用模式生物試驗證實處理後之溶液對生物毒性明顯降低。

離岸流是海灘安全的重大隱患，台灣有30處海岸經衛星拍攝到離岸流。其發生時間和地點不定，且會迅速將人帶離岸邊，最遠約100公尺。民眾常因掙扎而體力不支，導致溺斃。為減少此類事故，本研究開發了一套離岸流偵測預警系統，構建出準確度超過95%的辨識模型。 因台灣無離岸流圖庫，本研究除國外圖庫，也加入台灣GoOcean等平台的即時影像，以貼合台灣實際狀況。經影像前處理後，共約四萬張圖片和五十部影片用於訓練YOLO v8模型。當偵測到離岸流，即時透過Discord發送警報至救難中心。我們也加入人形辨識功能，若系統同時偵測到人與離岸流，則加強警戒等級，從而提升救援效率。 完成離岸流辨識系統後，我們著手開發預警功能。將辨識模型應用於各地監視器，蒐集更多離岸流資料，再先後使用YOLO v8和Transformer提取生成特徵，預測其發生，以達成預警的功能。