工程學

桌球機器人技術長期以來一直受到技術和成本挑戰的制約，限制 了其廣泛應用。深度學習和自動化技術的發展提供了新機會，特別是 長短時記憶（LSTM）模型的應用，可有效強化桌球軌跡時域資訊預測結果，並同時減少硬件要求，提高成本效益。 此研究強調軟體創新，透過程式控制與機器視覺，達到多目標辨識與硬體協作之功用，同時使用易得之零部件構建硬體，進而降低成本。不僅如此，本研究亦克服多個技術挑戰，包括相機校正、空間定位、乒乓球追蹤、模型訓練、機器人控制等相關議題，並在最後完成建造低成本桌球協作機器人，從而達到技術突破與實務應用之可行性， 為機器人技術在娛樂、體育等領域帶來新發展潛能。總結而言，本研究透過深度學習和自動化技術之應用，為該領域帶來學術和實際創新價值，開創未來之嶄新發展可行性，並提供實務應用創新展現。

本研究為 111 年度綠色化學創意競賽《熱對流發電裝置之效率研究》之延續性作品，該作品中，我們已得知高度、內外溫度差以及儲氣量對發電效率的影響，因此我們想要進行更深入的研究。 本研究中，有兩個主要的研究方向，分別是管路材質以及風扇數量對熱對流發電裝置之風速影響。本實驗使用AnsysFluent 軟體進行CFD 模擬，在模擬結果中，我們發現鐵管相對於PVC 管，能使流速提高。風扇數量的增加，也會使流速提高，進而推測可使發電效率增加。 我們也希望能開發綠能智慧路燈、模擬導流板對流速的影響以及風扇葉片轉動的效率，讓整個研究更完備。

本研究探討將護木漆塗在不鏽鋼及鋁片上對於熱輻射吸收及降溫效果的影響，從實驗結果中可以看到塗上護木漆後的不鏽鋼樣品在可見光範圍的吸收雖增加 29.7W/m²，但在 8µm~12µm紅外光範圍的熱輻射增加 38.2W/m²，約增加 11.2倍，而鋁片樣品在可見光範圍的吸收減少 1W/m²，紅外光範圍的熱輻射則增加 38.6W/m²，約增加 25.9倍，故護木漆能有效增加熱輻射效率，減少能量吸收，而本研究亦證實樣品的輻射冷卻效 能，在晴天時樣品溫度最多可降低 3.4度及 2.7度，故此種方法能有效抑制升溫，並希望未來能應用於建築及儲油槽外壁上，以減少冷氣使用及火災發生頻率。