科技與工程學院

Permanent URI for this communityhttp://rportal.lib.ntnu.edu.tw/handle/20.500.12235/5

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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    基於深度神經網路之橢球作物自動採收辨識系統研究
    (2025) 連偉淵; Lien, Wei-Yuan
    由於農業面臨日益嚴重的勞動力短缺問題,使得智慧農業已成為發展的方向,其中在自動化採收中視覺辨識與姿態估計為待解決的課題之一。由於現有深度學習方法受限於作物外觀的高度變異、遮蔽狀況及對大量標註資料的依賴。同時,市售 RGB-D 相機在近距離(約 1 公尺)內所產生量化誤差,使點雲數據出現階梯狀失真,嚴重影響姿態估算的準確性。針對此問題,本研究以經濟價值高且形狀近似橢球的小型番茄為對象,提出結合Mask R-CNN和EPNet之創新視覺系統,EllipsoidParamsNet,以有效辨識並估計其三維位置與空間姿態。系統中, Mask R-CNN可進行實例分割, EPNet 是包含具空間轉換網路、自編碼器與點雲補償功能的量化誤差修正模組,與對應此模組之橢球姿態估計的最小平方法,及用於採收時的橢球參數修正器。結果顯示,與傳統高斯濾波及 RANSAC 方法相比, EPNet 在10000 筆點雲資料比較實驗中的處理速度上快近 190 倍,並具備更高的準確性與穩定性。而在溫室採收實驗中,對於不同傾斜角度之小型番茄,其採收成功率大於 70% 。除此,本研究亦成功應用於小黃瓜採收,顯示本系統可實現跨作物之採收。
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    結合頭部姿態估計與補償的視線追蹤
    (2025) 陳璽文; Chen, Xi-Wen
    本文提出了一種基於可見光影像的視線追蹤系統,採用單一高速相機,取代傳統依賴紅外光源或專用傳感器的方案,從而顯著提升了使用者體驗。然而,這種設置在補償頭部移動方面面臨更大的挑戰。為解決此問題,我們設計了一種新型視線追蹤系統,結合了精確的頭部姿態估計方法。該方法通過識別臉部特徵點並解決 2D 到 3D 的對應問題,獲取特徵點的 3D 坐標,進而估算頭部運動。該系統能夠實時更新眼球模型並準確計算虹膜區域的初始位置。實驗結果表明,當使用者進行輕微頭部移動或旋轉時,該系統能有效提高視線追蹤的精度與準確性。