本次專題使用Python以及OpenCV，用兩台相機從不同角度同時拍攝欲透過影像進行定位的物體，用顏色遮罩以及過濾雜訊等影像處理方式篩選出特徵點，透過計算相機的內參(焦距、畸變係數)以及外參(世界座標系對應至相機座標系的轉移矩陣)後，使用OpenCV 的三角測量函式計算物體相對於相機的位置。專題中以多個顏色特徵點標定待測物，目標是透過上述的影像處理方法紀錄物體上各點於空間中的移動。

• 介紹阻尼轉子機構在工藝上的優勢 

• 介紹adams edem (這次專題使用到的模擬軟體) 

• 介紹這次專題實作的基本流程 

• 介紹實作成果

本次專題藉由自走車更進一步研究jetson nano邊緣運算裝置的模型運算以及對周邊裝置驅動。在初版設計中簡易繪製讓自走車運行的賽道，並在自走車中以序列的方式加入障礙物判斷與道路跟隨的深度學習模型，使車車能在賽道上做出期望的反應。而在優化版中，道路設計增添多樣性賽道，包含兩路交會、急轉彎、雙線合併，資料收集方面改寫資料的標籤方式，之後建構出一個可以同時算出上述兩功能結果的模型。最後在實測中克服初版面臨的問題成功讓車車繞行賽道一圈。

這次專題的是模擬物體的運動軌跡，透過程式的方式，去模擬各種物體的物理現象，例如鋼體，流體，布料，彈性體，透過程式的方式，我們能提前用動畫的方式去看不同種材質的物體運動的方式，以利我們去抉擇以及判斷我們是否要做類似的實驗或是一些較危險的程序，換句話說，我們能透過模擬的方式防範使用危險的裝置或物體，或者我們不容易操作的實驗。

本學期專題延續著上學期的專題，將已前處理的廢衣纖維進行氧化反應，透過氧化清除纖維內的amorphous region 來萃取出奈米結晶纖維素(CNCs)，並對CNCs進行特性分析，如TEM、XRD、FTIR、TGA 等等，對此奈米附加材料作物性與化性的分析，以利之後再應用端。

在本學期的專題中，我們使用微波水熱法合成了花瓣狀的氫氧化鎳(Ni(OH)2)粉末。這個微米大小的粉末具有獨特的奈米結構，可用來填充商用發泡鎳基板中過大的孔洞，並進而使超電容電極的比表面積大幅地增加。除此之外，該粉末也為我們提供了一個新的超電容元件製程方式，可以作為生長二氧化錳(MnO2)活性物質的前驅物。

本學題我們的專題製作將延續上學期的內容，同樣是比較添加Co-P為擴散阻擋層對PbTe的熱電性質影響，但除了之前使用SEM所拍的微結構外，也多加了兩個測試項目: (1)接觸電阻 (2)推力強度，並在影片後半段對數據提出可能的原因來解釋。最後給出了我們畢業專題的目標！