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0115 可調式平行塊之精密夾具設計與分析
YU-CHUN HUANG
不論在傳統機械加工或是精密加工，夾持工具虎鉗都占據了一個重要的角色，在使用虎鉗上時常遇到找尋不到適當平行塊來墊高工件；基於此情況，加速製造過程且方便使用是我們欲達到之目的，如何將虎鉗與平行塊結合，製作出一體式的虎鉗為我們所要探討之問題。在研究方法上，為了達到平行塊同步升降以及使活動鉗口端之平行塊隨活動鉗口移動，我們設計了特殊軸使正齒輪可做軸向移動與切線方向旋轉以達成目的；再透由外接正齒輪配合一對傘狀齒輪運動改變旋轉方向，利用傘狀齒輪較高的效率、更加平穩的傳遞轉矩，最終完成平行塊螺桿升降機構。在完成了設計並使用軟體驗證過後，我們立刻發現了幾項問題。第一點:虎鉗本身因要容納平行塊升降機構導致虎鉗底部中空，如不搭配其他補助零件(EX:墊塊)加工材料會有厚度上的限制，換言之，工件厚度應高於兩塊平行塊厚度。第二點:升降機構零件需要有較高精密度才能達到平行塊上下升降的穩定度與精度。為了在虎鉗內容納平行塊升降機構、減少了許多維持強度的結構，但為了保持虎鉗的功能與牢固，使用了軟體進行應力分析，分析出最大應力集中點以及位移量並加強了該處之強度，經由加強後得出較高安全係數3.7之結果。由此成果得知即使虎鉗內部中空依然不減其夾持力度與剛性。此機構在強度上無安全疑慮，未來如製作出來，期待提供更多基礎使用者更加優質的使用環境。
關鍵詞：精密加工；平行塊升降機構；應力分析；安全係數
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0146 物件分類及整列之智動化輸送帶
Yan-Xun Chen, Cheng-Hsien Tsai, Ming-Han You, Zong-Hong Chen and Chi-Hsiang Lien
為了因應工業4.0新世代的到來，所有產業開始轉型，將智動化機械應用於產線中以取代人力，能降低人事成本與避免人為造成的失誤，而粉末冶金業作為工業裡重要的零件製造業也不例外。粉末冶金是將金屬粉末作為原料，經過壓鑄、燒結、加工的一門技術，在製程中元件會依不同需求的加工方式被分送至工廠各處進行後處理，其分送的過程已經由人力轉變成輸送帶，因而工廠空間配置會更講究效益，以往一條產線上只會有一種元件在輸送，為了能使產線有多樣發展的可能性，本研究開發出使用一條產線即可對多種元件進行「主動式分類與整列」的系統。
其實驗中使用深度學習模型YOLOv4、伺服馬達，實現粉末冶金產線上元件的主動分類任務；透過網路攝影機為系統擷取影像畫面的設備，Arduino UNO開發板作為伺服馬達的控制器並結合3D列印製作的檔板組合成為分類機構，再利用田口法找出適合此系統的參數值，最後由中控的電腦來進行系統整合。其辨識精度由PASCAL VOC的評估指標達99%，元件分類會依據網路攝影機的視覺給予元件特徵，使分類機構能「主動」擺動至恰當的位置讓粉末冶金元件進行分類及整列。於輸入端隨機擺放兩顆及三顆元件的位置各10次進行測試，結果顯示10次的測試中，元件都能輸出至該元件的通道。從上述的結果也可以證明，分類機構的參數經由田口方法的計算後，最終都具分類與整列的成效。針對零件混料的困擾，也設計了排除通道來解決此問題，當系統在運行中如判斷出異常件時，能夠讓分類機構將異常件引導至排除通道，因此針對本系統具有多元件辨識能力且能將不同元件分類進而達到低成本與高附加價值的目標。
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0211 汙水處理廠進流抽水站應用基因演算法之智能化開發
Xun-Cheng Yang and Wei-Hsiang Wang
本文為研究以複數台相異之變頻並聯抽水泵以智能化演算法方式，降低汙水廠進流抽水站之不必要功耗，單台水泵無法提供較為龐大流量需求，因此需以並聯方式操作，為了進行有效節能控制多會加裝馬達變頻器搭配使用，然而一般汙水廠的工作人員無法得知如何調整水泵配置以達最佳節能配置，故使得汙水處理廠的耗能普遍偏高。在本研究中，在此引用具生物學概念之基因演算法即時監控，透過交配、突變、選擇等生物演化方法尋找目標進水量下最佳馬達頻率及台數配比，再進行交配、突變步驟時各有不同模式可操作，進行程式演算後可得到輸出水量與耗電量。在交配有單點、雙點、多點、套選四法，透過結果分析在單點交配時有最佳節能演算結果，在突變則有單點、雙點、套選、倒置、片段、全基因等六法，與交配相同分析輸出水量與耗電量，分析結果得到在片段突變有最佳的節能演算結果。最後使用最佳化後之組合與一般汙水廠使用之組合再次相比，計算與比較優化前後的抽水量與耗電量變化。在目標水量70CMM下水量與耗電量皆能有20%的節能幅度。總結而言，利用基因演算法能夠快速獲得收斂結果，有效降低，同時在有限時間內達到目的，對於汙水處理廠人員操作上，有更高度的便利性，更可根據不同性質水泵客製化成專屬優化程式。
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0279 人工智慧影像辨識技術於臺灣香檬採收之應用
TI-KUANG HOU, CHIEN-HAN LI and CHIA-CHUAN CHEN
臺灣農業在採收上需要大量的勞動人口，根據農林漁牧業普查報告，目前農業勞動人口多為中老年人及外籍勞工，傳統與多元化經營家戶數大幅減少，加上在採收時因有採收期限(農產品可以保有最好賣相及較好價錢的一段時間）的關係，在採收人力的方面常常很吃緊。以短期作物為例，在遭遇天災之前，不管是夏天的颱風或冬天的寒流，多數農民為將損失減至最低，都會進行搶收，在搶收時，更加需要大量人力；則另一種：長期作物，部分果樹都會在採收季前後相繼開花結果，因農地之間大小的差異，越大的農地需要更多人力來採收，為了保證果實不會過於成熟，而造成販售價錢不佳，因此我們參考其他產業的處理方式來解決目前所遇到的問題。AI物件偵測技術，從卷神經網路CNN(Convolutional Neural Network)開始發展後，相繼開發出R-CNN(Region-based Convolutional Neural Network)、Faster R-CNN(Faster Region-based Convolutional Neural Network)、Mask R-CNN (Mask Region-based Convolutional Neural Network)…等技術。隨著即時影像處理的要求慢慢增高，後來發展出 SSD (Single Shot MultiBox Detector)、YOLO(You Only Look Once)等偵測方法。更即時的影像處理意味著，精準度的下降；相關的卷積神經網路CNN與AI方法之間的技術應用。
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0305 粒子群演算法應用於漸縮槽孔薄膜冷卻之研究
Huai-Lung Ma and Wei-Hsiang Wang
本研究是利用壓縮因子式粒子群演算法應用在渦輪引擎葉片漸縮槽孔薄膜冷卻，流量相同的氣體冷卻劑在順向注入的情況下，透過漸縮槽孔形狀優化的標準流程，可以觀察演算法的收斂和個體是否跳出局部最優。粒子群演算法是基於群體協作的隨機搜索演算法，根據對環境的適應度將群體中的個體移動到好的區域。更精確地說，粒子群在目標區域內進行足夠的開發和探索，其飛行慣性速度會根據它本身的認知與同伴的經驗，來進行適應性地調整。我們在此系統中設定吹風比(M)與入射角(α)為關鍵參數，橫向平均薄膜冷卻有效性(η)為適應值，研究結果顯示氣體冷卻劑順向注入後受到主流道流體高動量的壓制，在靠近縫隙下游區域冷劑流體直接貼附於壁面上，且低溫範圍由內往外橫向擴散。接著按照迭代程序去執行參數調整，得以增加冷卻氣膜的覆蓋面積與強化葉片表面的溫度均勻性。此外，值得一提的是，由於粒子群演算法的迭代搜索對問題沒有特殊要求，因此在龐大的解空間中比較容易找到問題的滿意解，藉由這些實證案例亦確認以此方法優化薄膜冷卻效能的可行性。
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