我國機械產業近年來因應國際綠能碳權與工業智能協作，積極整合無人搬運車（Automated Guided Vehicle, AGV）、機械手臂與夾持機構等次系統，建構成自主移動機器人（Autonomous Mobile Robot, AMR），並為我國帶來龐大商機。本研究係結合學界與法人之研發能量，運用電腦輔助設計與製造，開發無人搬運系統與壓縮機構，並運用北科大工業物聯網暨雲霧運算平台，以雲霧運算配合地圖構建技術（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM）導引車載嵌入式系統，協助智能工廠內之物料運輸流程。本研究所建構之多感測器資訊融合技術，係將各種感測器進行多層次、多空間的資訊互補和優化組合處理，藉由增加感知維度，判斷待測物的微細特徵，並進一步安排清運設備之工作流程。

Micro-LED繼承了無機LED的高效率、高亮度、高可靠度及反應時間快等特點，並且具自發光無需背光源的特性，更具節能、機構簡易、體積小、薄型等優勢，但Micro-LED至今仍存在著較高的製造成本與巨量轉移等技術障礙：（1）巨量轉移（Mass Transfer）、（2）接合（Bonding）、（3）維修（Repair）、（4）紅光Micro-LED的發光效率不均。本研究係以機械視覺（Machine Vision, MV）及人工智慧（Artificial Intelligence, AI）技術，輔助現場人員及機台進行Micro-LED之大量檢測

在建築結構的災後損傷評估中，層間變位（Inter-story Drift）或是頂層變位（Roof Drift）扮演極其重要的角色，工程師可以輕易的利用這些資訊判斷結構物的大致狀態，Federal Emergency Management Agency在Seismic Rehabilitation Prestandard（FEMA 356）中甚至為了鋼筋混凝土結構和鋼結構訂立了四個性能等級的變位限制，其中包括正常運轉（Operational），震後立即可用（Immediate Occupancy），生命可保全（Life Safety），接近崩塌（Collapse Prevention）。層間變位的資訊不僅可以作為建築結構安全評估的指南，還可以在地震事件發生後提供災後快速評估；然而，在大多數現地應用中，直接測量結構位移是非常困難的，反觀結構加速度也可提供非常有用的資訊，並且考慮到成本，相較於位移計，加速度計為更適合廣泛部屬來收集結構物反應的感測器。因此，如能免於設法利用位移相關儀器來量測變位，改而使用加速度反應來推估結構位移與變位，對於建築結構的災後快速評估與安全性的監測將非常有幫助。
然而，直接使用量測而得的加速度反應推估結構位移是一個相當傳統且相當具有挑戰性的議題。過去，專家學者已經開發種種不同的技術用來依據加速度量測估計實際位移大小，例如，在傳統的二次積分方法中，量測得到的加速度被積分兩次並最終用來估計位移；但是此類方法始終需要通過基線修正（Baseline Correction）方法對於積分結果進行校正才能獲得合理的結果，那是因為在每一次積分過程中總是會引入一個長周期或飄移（Drift）信號，使用者不得不採用各種基線修正方法來消除，雖然部分案例可以採用最簡單的方式，如低通濾波器（Lowpass Filter）或是多項式曲線擬合（Polynomial Curve Fitting），來消除不需要的長周期或飄移信號，但也不可避免地會消除原始數據中固有的殘餘位移（Residual Displacement）。此類地震事件後殘餘的位移為建築結構的損傷評估提供了無法取代的重要訊息，因此土木工程與結構工程領域迫切需要開發一種嶄新的方法來估計留有結構殘餘位移之實際位移反應。
在本項研究中，提出了一種結合奇異譜分析（Singular Spectrum Analysis，SSA）技術和二次積分方法的嶄新方案，不僅可以直接從量測得到的加速度估計結構位移，並且可以適度的保留結構殘餘位移。在過去專家學者所提出的研究中，得知加速度反應積分後長周期或飄移信號可能來自於1) 初始條件（Initial Condition）的缺乏、2) 感測器本身的電氣遲滯（Electrical Hysteresis）與機械遲滯（Mechanical Hysteresis），乃至於3) 感測器與輯錄系統自身的雜訊干擾，導致誤差隨著時間的增加而越發嚴重。此類三大類誤差中，初始條件的缺乏所產生的誤差因為建築結構關心的是相對變位，是故影響並不顯著，而感測器與輯錄系統自身的雜訊干擾普遍為頻寬較廣，但是幅度較小，容易透過各式訊號處理方法修正，甚至，在實際反應較大的狀況下得以直接忽略，唯獨電氣遲滯與機械遲滯具有獨特的特性，難以在量測得到的加速度中剃除。在所提出的方法中，首先將量測得到的加速度加上一個較大的常數，使其信號產生偏移，接著實施奇異譜分析將加速度反應分解為輪廓部分（Approximation Part）和細節部分（Detail Part），此時，低頻訊號因為偏移所帶來的能量放大，導致電氣遲滯與機械遲滯所獨有的特性亦會隨著低頻訊號被篩出，共同存在於輪廓部分，而加速度本身的震盪反應則被完整的保留在細節部分，細節部分在各個頻率段能量均衡相位完整，可以直接透過二次積分方法獲得震盪的位移訊號。
緊接著透過將奇異譜分析中大小不同的數據軌跡矩陣（Data Trajectory Matrix）與其對應的輪廓部分作為加權因子，此加權因子可以用來調整奇異譜分析中頻段的分隔點，因此加權因子的分佈隱含了造成長周期或飄移誤差的加速度信號完整分離與否。而不同之數據軌跡矩陣所對應的細節部分將全數進行二次積分來作為暫時位移估計，此進行二次積分均有相當一致的位移震盪，唯獨每一個暫時位移所含有的殘餘位移大小均不相等，輪廓部分和細節部分具體工作如下圖所示。
最終，帶有結構殘餘位移的實際位移反應，可以通過加權因子與暫時位移估計來融合輪廓部分和細節部分，正確的重建建築結構在地震中所真實被激發的位移反應。考慮到本方法中不免含有一些可以人為調整的參數，例如常數大小、數據軌跡矩陣大小、數據軌跡矩陣數目…等，研究首先針對這些可以人為調整的參數進行參數分析，並評估和討論不同參數下的效果，試圖找出決定參數的合理邏輯。此外，通過使用振動台對一座單垮的鋼筋混凝土進行結構振動台試驗，並在試驗期間同時利用加速度計與位移計記錄的試體的加速度反應與位移反應來驗證所提出的方法，計算地震作用下產生的結構永久變形（即殘餘位移），並與量測得到的位移反應進行比較，以利對此方法進行簡單總結。結果顯示此法得以利用建築結構量測而得的加速度反應推估結構位移，乃至於殘餘位移，考量到現地應用中，直接測量結構位移是非常困難且花費成本的，此法利用加速度計所量測而得的建築結構加速度反應即可適度的重建含有結構殘餘位移的結構位移，相信將有助於建築結構的災後快速評估，提升加速度計應用在建築結構的地震監測中的可能性。

本研究係應用光纖光柵感測器，量測機械組件在運轉過程中之溫升及應變，由實驗室自行開發即時量測系統，根據所需的資料，可即時呈現溫升、變形、振動等重要資訊，進而提供遠端定量實驗數據監測，主要可將資料在使用者電腦端及雲端網頁進行顯示，由即時顯示系統與之整合，可將光纖量測的資料即時送上雲端顯示，而使用者可在任何具有網路的環境，皆可即時監看量測系統之狀況，若搭配預警系統，使用者可自行設定閥值、手機傳送之號碼，在系統不正常運轉時，警報表單會紀錄每一筆不正常的資料，以供後續追蹤；並即時以手機簡訊的方式將時間、位置與當下感測器量測到之數值通知使用者。

在工業4.0的產業發展趨勢下，產品客製化的需求大量增加，在輸送產線中出現少量多樣的產品，因此人員工作的複雜度提高了。為了輔助人員在產線中容易辨識產品，本研究研發了一自動光學投影技術（Automatic Optical Projection; AOP），將產品資訊投射至產品上，以利人員能夠縮短辨識產品的時間、減少人員操作的錯誤率，且能直接目視產品的相關資訊，例如產品名稱、規格、尺寸、操作步驟等。圖一為本研究的實驗架構圖，將多個產品隨機擺放於輸送帶上，每個產品上方都有一獨特的ArUco二維碼，使用相機取得該ArUco影像，並辨識其所屬產品及空間位姿，再使用投影機將產品資訊投射於產品上。在實際使用本系統的前置作業包含：相機的定位及扭曲校正；投影機的定位及扭曲校正；相機、投影機及輸送帶三者之間的座標轉移矩陣之計算。最後，以多項式擬合X及Y方向上之誤差與實際產品座標之間的函數關係，分別如圖二(a)及(b)所示。本研究最後以誤差修正後的控制座標進行光學投影，完成了產品資訊之自動光學投影的工作。