科技與工程學院

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沿革

科技與工程學院(原名為科技學院)於87學年度成立,其目標除致力於科技與工程教育師資培育外,亦積極培育與科技產業有關之工程及管理專業人才。學院成立之初在原有之工業教育學系、工業科技教育學系、圖文傳播學系等三系下,自91學年度增設「機電科技研究所」,該所於93學年度起設立學士班並更名為「機電科技學系」。本學院於93學年度亦增設「應用電子科技研究所」,並於96學年度合併工教系電機電子組成立「應用電子科技學系」。此外,「工業科技教育學系」於98學年度更名為「科技應用與人力資源發展學系」朝向培育科技產業之人力資源專才。之後,本院為配合本校轉型之規劃,增加學生於科技與工程產業職場的競爭,本院之「機電科技學系」與「應用電子科技學系」逐漸朝工程技術發展,兩系並於103學年度起分別更名為「機電工程學系」及「電機工程學系」。同年,本學院名稱亦由原「科技學院」更名為「科技與工程學院」。至此,本院發展之重點涵蓋教育(技職教育/科技教育/工程教育)、科技及工程等三大領域,並定位為以技術為本位之應用型學院。

107學年度,為配合本校轉型規劃,「光電科技研究所」由原隸屬於理學院改為隸屬本(科技與工程)學院,另增設2學程,分別為「車輛與能源工程學士學位學程」及「光電工程學士學位學程」。

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    彩色濾光片電子紙之色彩重現影像處理
    (2024) 黃柏翰; Huang, Po-Han
    印刷式彩色濾光陣列電子紙具有快速驅動和準確色彩控制的優勢。然而,它的色域比多色彩電子紙狹窄,且輸出響應曲線通常是非線性的,這導致顏色和色調再現困難。本論文討論了傳統影像處理流程在這種新型彩色電子紙上的應用問題,並提出了解決非線性響應問題的方法。通過這種新影像流程,可以顯著改善顯示品質。
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    應用紅外線熱影像分析技術於校園安全巡視系統之應用研究
    (2014) 張皓淳; Jhang Hao-Chun
    本研究提出一套利用紅外線熱影像分析技術結合機器人移動、雷射掃描與平台控制等功能所組成的校園安全巡視系統。 在科技發展快速之下,傳統需要由人力來進行巡邏的工作,逐漸被自動化電腦監視設備所取代,但在監視設備上很難確切掌握環境各個角落,因此,該如何有效地進行監視環境將是本研究的重點。 在系統整體動作主要分為環境建置階段與巡視運作階段,先找出環境中的固定熱源將其建置熱源資料庫,而在後續進行巡視過程中,持續監控熱源資料庫內的熱源。在熱源偵測的部分,對前方狀況做由下而上分段擷取作為尋找熱源動作,而熱源分析的部分包含影像處理、熱源特徵萃取、計算熱源中心和地圖座標等各種資訊。 最後,在本研究中採用一套系統性能指標,其中包含四個評估系統性能指標:準確性、有效性、敏感度和信賴度,並經由實驗測試結果顯示,不論是警示或警報的動作上都能達到85%以上。
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    輔助視障者於枕木紋行人穿越道線行走安全系統之研製
    (2013) 褚哲威; Che-Wei Chu
    視障者一般在行經交通道路口時,要如何獲取行人穿越道上的資訊來達成安全行走的目的是很重要的問題。所以本研究所研製的辨識系統可以用來輔助視障者準確地偵測出枕木紋行人穿越道線。針對動態的影像進行辨識處理。透過使用可攜式的攝影設備,代替視障者的雙眼以偵測出枕木紋行人穿越道線,輔助其能安全地穿越枕木紋行人穿越道路口。讓視障者在穿越馬路時取得前方行人穿越道的資訊,可以有更安全的行走資訊。 本研究主要是以影像處理的方式來達成,整個演算法架構為:載入影像分序圖、彩圖轉灰階、灰階轉黑白、圖形濾波、最後標出圖框。偵測枕木紋行人穿越道線部分,本論文採用了連通物件標籤法(Connected Component Labeling)及面積濾波(Size Filter),而這兩種方法應用上容易因影像雜訊太多而產生誤差,為了解決這個問題,本論文嘗試以中值濾波器(Median Filter)與形態學濾波器(Morphological Filter)來抑制影像雜訊之影響。 實驗內容是對於不同天候條件下和多種道路場景來作偵測,由實驗結果得知,皆能有效的偵測並判別結果。整體辨識率可達99%,處理速度約為每張0.03秒。
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    32位元小面積之嵌入式AES的FPGA設計與影像應用
    (2009) 張國煌; Kuo-Huang Chang
      高等加密標準(Advanced Encryption Standard, AES)硬體實現在現場可程式化閘陣列(FPGA)與特殊用途積體電路(ASIC)已經被很廣泛的討論,尤其是如何達到數十億產率的議題;然而在嵌入式硬體的應用上,低產率與小面積的設計在近幾年也開始被研究。   本研究提出一個小面積的硬體電路,採用32位元的架構來實現AES-128的規格,其中包含2組移位暫存器(Shift Register)來完成移列轉換(ShiftRow)的動作;並利用晶片內建的Block RAM來放置整合資料,完成位元組替換(SubByte)與混行運算(MixColumn)的動作;而以軟體來取代硬體的金鑰擴展(KeyExpansion),來節省電路面積。透過上述所提出的方式在FPGA上所完成的實驗數據,其資源消耗為110個Slice、速度可達到75Mhz(每秒可處理29張640×480大小的彩色影像),是在目前文獻中面積最小的設計。   為實現影像加解密的應用,本研究分別使用兩種方式來與上述32位元AES核心電路整合,其一為結合嵌入式系統與IP core的架構,屬於軟體與硬體的搭配;另一為只用硬體描述語言(HDL)來實現,較偏向硬體電路來控制。
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    基於機器視覺與次像素邊緣偵測於LED探針之自動化檢測系統
    (2017) 余立安; Yu, Li-An
    LED (light-emitting diode,發光二極體)從原先做為電子裝置的指示燈使用,如今已被廣泛的應用在工作或一般用途的照明上;而LED需要由LED探針做燈泡特性的量測,以篩選出LED的好壞,因此越來越多LED探針被大量地生產。本論文的研究目的就是提出一套自動的光學檢測系統,以提升LED探針的品質,提高生產效率,降低不良品的產出,並能夠即時回饋產品的資訊,而檢測的流程則使用許多機器視覺與影像處理的技術,包含運用Otsu門檻值搭配Canny的邊緣檢測得到初步的邊緣位置、次像素邊緣檢測取得更精確的邊緣位置、以及物件分群等方法,以提升量測的準確度,最後可以控制探針角度誤差在1%而半徑誤差在2%左右,並且提出一套能夠精準的區分出有瑕疵探針的方法,實驗證明本論文所提出的方法能夠快速且精準的分析LED探針的尺寸以及好壞。
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    以多核心圖形處理器加速影像處理之研究
    (2016) 周文瑞; Chou, Wen-Jui
    本論文研究以多核心圖形處理器(Multicore Graphic Processing Units)加速影像處理演算法,我們以全向圖(omnidirectional pictures)轉換成全景圖(panoramic pictures)及車牌辨識(vehicle license plate recognition)系統為例,提出平行演算法並以多核心圖形處理器進行相關演算法加速。 論文首先針對橢圓拋物曲面全向圖轉換成全景圖的演算法進行平行化研究,本論文提出了一個階層式的平行架構包含資料平行(data parallelism)與任務平行(task parallelism)兩個階層,其中資料平行階層是透過執行圖形處理器的大量執行緒平行轉換每個像素從全向圖移轉至全景圖,而任務平行階層是透過圖形處理器多串流技術(multiple stream),以管線化(pipelining)的方式平行執行多個影像的轉換。任務平行可以藉由重疊影像處理器的核心運算與資料傳輸的執行時間來改善整體的效能。實驗結果顯示相較於CPU,透過圖形處理器,我們可以得到6.33倍的改善。 論文第二部分,我們針對車牌辨識系統進行平行化研究,一個車牌辨識系統主要包含車牌定位、車牌校正、文字切割與文字辨識等四大步驟。首先在車牌定位部分,我們透過灰階轉換、直方圖等化、二值化、輪廓萃取與剛性物體偵測之核心演算法取得車牌的位置,然後在車牌校正方面,我們使用仿射轉換中的單映性以校正歪斜的車牌。在文字分割方面,我們利用輪廓萃取及邊緣偵測將文字與車牌面積進行計算,並將車牌中的文字分割取出。最後在文字辨識部份,我們利用樣板比對法(template matching)作為文字辨識的方法,為了縮短辨識系統計算的時間,我們透過圖形處理器加速車牌文字辨識的計算速度相較於CPU,我們可以得到100倍的改善。 關鍵字:多核心圖形處理器、影像處理、全景圖轉換、車牌定位、車牌辨識
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    影像處理趨向發光二極體光源演色性改善於影視製作應用之研究
    (2011-07-31) 周遵儒
    在傳統燈具逐漸被取代及停止販售的趨勢下,影視製作用之攝影棚燈具也將逐漸被更換成發光二極體(Light Emitting Diode,LED)光源燈具。然而,LED燈具雖然有諸多優點,其光譜組成與自然日光相距甚遠,演色性不佳的問題,運用在影視製作上,會造成顏色逼真程度不足,使得色彩呈現的效果無法達到廣播等級的專業需求。 本研究將針對實際影視製作流程的特性,亦即所有的視覺效果呈現都在影像顯示之後而非攝影棚中,基於這個概念,我們提出一種影像處理趨向的解決方案,以解決照明光源演色性不佳問題,針對照明光源與物體反射譜(Object Spectral Reflectance)進行多頻譜分析(Multi-spectral Analysis),並透過最佳化物體反射譜的估計,模擬出近似自然光源照明的效果。預期本研究結果能為影視製作領域提供一套全新的LED光源演色性改良方法,更符合真實影視製作上的需求。