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    應用於行動裝置之基於深度學習的手繪運算放大器電路辨識與教學動畫生成系統開發
    (2025) 李柏翰; Li, Po-Han
    隨著深度學習技術的發展，手繪文本和電路圖的識別取得了顯著進步。然而，針對手繪運算放大器 OPA 電路的研究仍較為有限。本研究提出了一種行動裝置專用的手繪運算放大器電路識別與動畫生成系統，旨在解決現有影像搜尋工具（如 Google Images）無法有效辨識手繪電路的問題。本系統採用最新的 YOLOv9t 目標檢測模型進行電子元件識別，相較於 YOLOv8n，在模型參數量（Parameters, Params）與每秒十億次浮點運算次數（Giga Floating Point Operations Per Second, GFLOPS）方面均有所提升。系統透過分析識別出的電子元件及其相對位置來確定電路類型，並允許使用者輸入元件參數，以 Manim 動畫引擎生成對應的輸出波形動畫，幫助學生直觀理解運算放大器電路特性。本研究構建了一個包含 1,199 張手繪運算放大器電路圖的資料集，並比較了 YOLOv8n 和 YOLOv9t 兩種物件偵測模型的辨識效能。實驗結果顯示， YOLOv9t 與 YOLOv8n 在 Precision 指標上均達到 99%，整體辨識校效能相當。然而 YOLOv9t 的參數量為 2.8M，較 YOLOv8n 的 3.0M 減少約 7%，在模型輕量化方面展現優勢；此外 YOLOv9t 的每秒十億次浮點運算次數為 11.7，遠高於 YOLOv8n 的 8.1，效能提升約 44.4%。顯示 YOLOv9t 更具運算效率，適合應用於本系統所需的即時辨識場景。除此之外，系統整合 LINE Bot 作為互動介面，使學生可直接透過行動裝置拍攝手繪電路圖，並即時獲得識別結果與動畫回饋。整體實驗結果顯示，本系統在電子工程教育領域具有潛在應用價值，未來將進一步透過使用者調查來優化互動設計與學習成效。