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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Item 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。Item 基於深度學習之路面破損檢測(2021) 章皓鈞; Chang, Hao-Chun目前國內的道路維護方式多為定期派遣工程車檢測以及依賴人民的通報，而為了盡早的發現道路損壞並進行修復，本研究運用Mask R-CNN深度學習之方式建立道路破損辨識模型。透過Mask R-CNN深度學習演算法，以及運用python 、OpenCV撰寫進行道路破損檢測與資料整合，持續的分析模型數據並根據結果進行再訓練。利用路面破損辨識模型檢測出路面上的龜裂、裂縫、補綻、變形以及坑洞，並在龜裂、裂縫、補綻、變形達到86%以上的召回率，精確率除了裂縫、坑洞之外有82%以上，此外對檢測出來的破損範圍進行面積計算，為日後養護維修提供面積的量化指標，進而輔助人力巡查作業。Item 自動樂譜辨識與打擊樂機器人系統(2020) 黃朝慶; HUANG, Chao-Ching光學樂譜辨識系統是一套針對樂譜影像進行影像辨識的系統，在樂譜影像中，音符是用以記錄音階和節拍的資訊，在過去許多的研究和實驗當中，針對高解析度的樂譜辨識系統已經達到成熟的階段。然而，基於相機影像的樂譜辨識會受到環境光線、角度和模糊的影響，故仍有進一步研究的必要，我們初次嘗試將深度學習架構應用在基於相機影像的樂譜辨識系統。首先，我們使用線偵測演算法在即時攝影畫面中自動偵測樂譜影像，並找出樂譜當中的五線譜範圍，因為我們只專注於五線譜當中的音符資訊，為了完成這個任務，我們使用霍夫線偵測演算法並取得每一行五線譜的範圍。接下來，為偵測、切割及辨識每一個音符，我們將每一行獨立的五線譜送至基於Darknet53網路之YOLO v3的檢測模型當中，目前可以辨識六類的音符分類名稱分別為全音符、二分音符、四分音符、八分音符、四分休止符和二分休止符，再者，將YOLO v3所偵測到的音符根據樂譜中的位置進行排序，並送至卷積神經網路用以辨識音階，現階段我們可以辨識C3到F4共十一類的音階，最後我們透過RS232連接Delta機械手臂進行樂器的演奏。在光學樂譜辨識的發展中，我使用霍夫線偵測樂譜中每行的五線譜範圍，如此我們可以避免歌詞或圖案的雜訊，減少辨識的錯誤。不僅如此，透過自動化五線譜偵測所取得的樂譜影像使用深度學習的架構進行辨識，並在介面上顯示音階和節拍，至終，我們使用機械手臂進行演奏。Item 基於卷積神經網路之即時人臉表情辨識(2019) 劉耿丞; Liu, Keng-Cheng本文提出基於卷積神經網路(Convolution Neural Network, CNN)之即時人臉表情辨識系統，透過所提出之穩定度提升方法，以解決即時人臉表情辨識的不穩定問題。提高人臉表情辨識準確率的方式有許多種，例如：圖片預處理、辨識架構改變等無非都是要讓應用方面的效果更好。本文想解決攝影機在光照等影響下會造成不斷擷取畫面的某些時刻之圖片特徵改變，導致人臉表情在辨識中產生錯誤。由於攝影機的高速擷取影像，圖片與圖片之間時間間隔較小，因此，本文針對於改良LeNet卷積神經網路和Two Stream卷積神經網路架構辨識系統提出不同的方法，前者使用比重平均法，而後者使用統計法，使用提出之方法後對於即時人臉表情辨識整體穩定度及強健性均獲得提升。Item 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。Item 智慧型移動式機械手臂之設計(2010) 林哲祺; Che-Chi, Lin在現今科技產業日新月異的時代，機械手臂廣泛應用在工業自動化、微創手術、複雜且精密的產品生產、甚至替人類執行危險的任務，對人類的生活中帶來有極大的便利性，並且充滿著廣大的商機。 本論文研究之目的是設計擁有多個自由度的機械手臂搭配移動裝置，實現機械手臂能夠真正用在生活上的服務以及工作任務的執行。整個系統結合了影像處理技術，利用攝影機擷取到的影像來加以辨識後，將結果傳給控制器命令機械手臂執行相對應之動作。本研究主題並非是重覆執行同一件任務的傳統工業手臂，而是隨機判斷物體而執行任務，故必須額外推導順、逆向運動學用來處理物體在空間座標轉換到手臂轉軸角度的調配，產生運動軌跡並使用馬達致動器來進行物體夾取，以達到預先設定之任務，並且考慮到機械手臂展示時需要有優良的姿態協調去執行動作，讓機器人展示時更為生動活潑，祈使在人類未來的生活中，機械手臂的物體夾取系統能夠朝向更為複雜與高彈性的日常生活環境中。Item 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。Item 公路長隧道內交通事件偵測(2010) 柯盟威; M. W. KE隨著工程及科技的發展迅速，開啟了長隧道時代的來臨；然而，隧道內的交通資訊取得、事故處理以及逃生系統，遠比在一般開放空間快速道路搶救，難上幾十甚至幾百倍。因此，一般用路人對於長隧道的特殊交通空間，並未有完善的知識以及交通資訊。若能在事故發生前做事故預防的警示，以及隧道內即時交通資訊的指示，成為交通順暢與否及避免危機的重要課題。 本研究目的，在於以影像處理達成(1)估測隧道內交通資訊(2)車輛變換車道偵測(3)故障停等車輛偵測(4)長隧道內火焰偵測。如果能在事故發生前、後，透過資訊可變標誌，給予適時、適當的預警，不但能降低事故的發生，更能大量節省事故發生後，緊急處理所需的時間，而使行車更加順暢。 本研究以公路長隧道內，雙白線資訊為偵測基礎，並(1)設定行車車輛數目，估測行車流量(2)當偵測出之車輛與雙白線直線方程式產生交集時，偵測出車輛跨越雙白線(3)以時空域動量分析偵測出車輛故障停等(4)基於公路長隧道標準照明下，分析火焰色彩資訊，進行火焰偵測。 實驗結果顯示，在各項交通事件偵測，準確率皆在九成以上；並且，在長隧道行車中，具備最低速限以及標準照明環境之下，本研究提出(1)以時空域動量分析演算法，偵測車輛故障停等，以及(2)利用色彩空間，偵測火焰區域，以八卦山隧道交通事件為例，進行偵測，所偵測之時間，分別較目前既有影像式事件偵測方式，更為提早1秒與2.6秒。如此便能更即時的通報給行控中心，作適當之處置。Item 8位元AES的FPGA設計及其五種模式之影像應用(2010) 江哲豪; Che-Hao Chiang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；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8位元的架構來實現AES-128的規格，其中使用Block RAM來完成位元組替換(SubByte)與移列轉換(ShiftRow)的動作，使用共用電路方式製作混行轉換(MixColumns)；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109個Slice、速度可達到94.056Mhz，是在目前文獻中8位元架構中最快的設計。 並且針對實現影像加解密的應用時所遇到的問題，本研究分別以各文獻中的方法實做，並且針對其各種不同的結果做分析，對於他們的缺點加以改良，優點予以保留，整理出一個更好的加密工作模式。Item 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。