嘗試完成電子零組件在生產線上製程中可運用的監測模組，包括焊頭溫度取值、電流感測模組建立及RFID模組建立等，應用在拉焊烙鐵頭溫度量測、元件電性測試、物件自走車搬運等三方面。

目前已經完成讓使用者可以使用 Logistic Regression以及 SVM來對數據進行分析並發布於開源平台 GitHub 上，後續已計畫持續進行版本更新，加入更多機器學習方法供研究者進行選擇以及對不同的方法優劣進行比較，並提供更加多樣且多元化的圖表繪製選項。

本在上學期探討棉花的萃取後，本學期同樣為紡織的原料:「苧麻」，此常見於台灣山區，原住民廣為利用，如編織、食用、製藥，看上其「在地性」與「回收性」，苧麻相較於之前棉花，棉花所得的CNCs結晶度為81.23%，此實驗從苧麻中萃取的CNCs結晶度為90.77%。

這學期專題操作台達的機械手臂，結合感測裝置、C#程式及手臂控制的整合。目標是辨識物體表面瑕疵區域，經由控制機械手臂完成表面瑕疵標註動作。影片中會介紹標註時所選用工具與夾具設計，影像處理程序以及機械手臂控制流程。

在上學期閱讀完幾篇高熵氧材的論文後，本學期利用Cu、Zn、Mg、Co、Ni製作高熵氧材，透過融膠凝膠法得出實驗樣品，將樣品成果拿去做SEM以及Mapping以測得樣品性能，好藉以還原實驗數據。

在我們的研究中，我們將選用發泡鎳為電極材料。嘗試調配適當濃度比例的碳奈米纖維漿料以填補發泡鎳指叉電極中過大的孔洞，接著以高溫燒結與氫還原方法，製成具有高比電容與比表面積的超級電容。