學位論文

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Subject: search.filters.subject.光譜

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    肉品特性的光學AIoT元件-非接觸手持式與侵入式光纖探棒
    (2021) 劉豪傑; Liu, Hao-Jie
    在本研究中設計了兩套光學量測機構，分別為侵入式光纖探頭與非接觸手持式的光學量測機構。兩套量測架構皆是利用近紅外光(Near Infrared，NIR)來量測雞肉與牛肉在不同熟度下的光學特性。在非接觸手持式的感測端建立了一個ToF相機來感測不同距離，最大量測距離可以達到12 cm；侵入式光纖探頭則是利用合束光纖的原理進行機構設計，設計的發想是想要模擬環形光源的型態來進行量測，故選用了合束光纖，因為打光模式與環形光源非常地相似，量測範圍為6 mm。樣品的備置是利用水煮法與微波加熱法置備了不同熟度的雞肉與牛肉來判斷在不同備置方法下的熟度差異以及薄與厚的不同比例豬肥肉混合豬瘦肉所製程的肥瘦肉比例跟豬皮加上不同肥瘦肉比例用來模擬人體的皮膚。不管是雞肉或是牛肉煮熟後或是肥肉較多的肥瘦肉比例都是顏色比較偏白色，在NIR光譜的量測下會容易被反射，故反射率較高，可以在論文內的歸一化後之反射率分析中判斷之。
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    大數據分析應用於蘭花病毒檢測技術
    (2018) 李冠潔; Lee, Kuan-Chieh
    臺灣為世界主要蘭花出口國之一，種類繁多，但因其觀賞性質，若受病毒危害會影響外觀、降低價值，會造成農民的重大損失。現今檢驗方法包括逆轉錄聚合酶反應(Reverse Transcription-Polymerase Chain Reaction, RT-PCR)、酵素連結免疫吸附分析法(Enzyme-linked immunosorbent assay, ELISA)等等，皆耗時、需耗材且需專業人士操作，並需採集植物檢體檢測，傷害植物本體，作為觀賞性植物，若傷害到葉片，便失去了其商業價值。本技術結合蘭花光譜資訊，以數據分析蘭花是否含有病毒，以非侵入式且無耗材之方式收取光譜資訊後，建立資料庫並作數據分析。目前以三種演算法分析結果，分別是貝氏分類法、感知器模型、支援向量機，準確率分別是57%、59%、64%，將來還會再提升準確率，優化演算法。