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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    基於深度學習之職安監測系統開發
    (2023) 王千瑞; Wang, Chien-Jui
    在台灣,每年施工造成意外的比例與職業傷害皆位居前茅,對勞工的生命與產業的生產力造成重大影響,其中勞工不安全行為是意外發生的首要原因。防制此行為的傳統方式是在施工現場架設監視器或派人監工,但由於人力問題,監督的效果與效率並不理想,基於此本研究開發以深度學習為基礎之職安監測系統來協助施工現場的職安管理。科技的進步大幅提升影像辨識能力與速度,本研究利用經過模型架構優化和訓練過程優化的新穎物件偵測器YOLOv7,針對施工現場影像進行訓練並建立職安狀態辨識模型後,對施工中的影像進行偵測,將未符合職安規定的事件篩選出來,最後將辨識結果以LINE Notify即時通報。與YOLOv5演算法進行比較,YOLOv7模型在演算法有改進之外,本研究透過訓練資料集的修正與增加以及模型的重新訓練等方式改善職安監測系統的辨識能力,使模型的mAP提升了約4%。本研究所建立的辨識模型在訓練階段的最佳mAP@.5高達0.98,此高mAP@.5表示可減少誤報與漏報情況的發生。誤報率太高會造成現場施工的困擾,並對通報失去信心;漏報率太高代表違反職安事件的偵測效果不彰,此將影響即時預警的功能。高mAP@.5所帶來的效益將提升施工現場的安全管理,減少意外的發生,強化本研究在產業實務應用的可行性與價值性。
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    基於人類演示學習之機械手臂自動化控制技術
    (2019) 陳境浩; Chen, Jing-Hao
    本論文主要針對具有彈性自動化的機器人發展與應用,提出了一種基於人類演示學習的機械手臂控制系統,其目的在於降低機械手臂自動化所需要的程式編譯複雜程度,以及增加多種操作功能開發的效率。硬體方面使用六軸串列式機械手臂作為實驗平台,搭配使用一台網路攝影機和一台深度攝影機蒐集影像資訊,在示教學習過程中對於人類演示動作及操作物件進行影像處理。軟體方面,經由深度攝影機偵測之人體骨架資訊,本論文透過正逆向運動學將人類演示的動作轉換成控制機械手臂的關節角度,並建立機械手臂運動控制模組。此外,基於YOLO(You only look once)演算法在多物件偵測具有快速及正確的優點,本論文使用此演算法開發操作物件偵測與辨識,在得出目標物件的類別資訊及所在位置之後,機械手臂可依照物件的種類啟動對應的運動控制模組,目標在於重現人類演示學習所示範的任務。最後,本論文經由所建置之虛擬環境和實際自動取放實驗來驗證所發展之機械手臂演示學習技術之可行性。