本研究旨在配置並使用可生物降解和可回收的深共熔溶劑(DES),以破壞木頭結構之間的氫鍵,進行木材解構並展現溶解木質素的能力。同時,我們採用原位木質素再生方法,從廢棄的裝潢板材中分離再生木質素和纖維素,製備出均勻且高黏度的纖維素-木質素漿料。
本專題使用達明TM5-900機械手臂搭載外部相機Intel® RealSense™ depth camera D435i,手臂基座固定於AMR自走車上,隨著AMR自走車停靠於固定站點,運用AprilTag視覺定位系統使手臂完成在空間中的定位,執行進入加工機台內取物或放物的任務。
在本專題裡,選用能帶位置合適的 ZnIn2S4 光觸媒,引入金屬有機骨架 NH2-MIL-125 (Ti) 形成異質奈米核殼結構,在鹼性條件下進行光催化產氫之研究,並選擇性氧化木質纖維衍生物 5-Hydroxymethylfurfural (HMF),生成 2,5-Furandicarboxylic acid (FDCA),同時探討光催化產氫效率、HMF 轉化率與 FDCA 選擇率之關係。
本專題設計魚缸恆溫系統,我們實驗分為功率電路及溫度回授控制兩個部分,在電路設計也將兩部份利用光耦合元件進行隔離,隔離目的是做保護的功能,一邊是高電壓執行端(強電),也就是功率電路端,另一邊是微處理器控制電路(弱電),則是溫度回授控制電路。將高壓大電流及低壓小電流完全隔開,做實驗的安全考量及措施。
本學期專題使用達明的TM AI+訓練伺服器進行電子零件正反面的辨識,TM AI+訓練伺服器主要功能包含分類、物件偵測與影像分割,使用者蒐集影像,設定訓練參數進行模型訓練並提高模型的準確率,訓練完成後將模型應用於機械手臂與機器視覺上。
討論目前電解水產氫的主要三種電解槽, 質子交換膜,鹼性電解液電解槽,陰離子交換膜。我們研究的方向為AEM electrolysis,而AEM electrolysis中的離子擴散膜不適合我們嘗試,因此我們的實驗專注在製作性能較佳的AEM electrolysis電極。電極的選擇,會優先選擇低過電位、低Tafel slope 和高反應面積的材料。
研究顯示氧化鋁前體中的陰離子半徑會對反應速率和反應過程產生影響如NO3¯和Cl¯與鋁離子有很強的配位能力可以破壞有機與無機的介面平衡和中斷自組裝過程。 有序介孔氧化鋁 (Ordered Mesoporous Alumina-OMA) 與相關複合材料具有表面積大、介孔通道排列整齊、小尺寸孔徑和較高的熱穩定性等優點,對於合成OMA和OMA複合材料的技術來說,蒸發誘導自組裝方法(Evaporation Induced Self-Assembly-EISA)與其他合成方法相比,其具有較大的潛力。
在這學期我們完善了在上學期設置的相機辨識系統,讓安裝在倉儲系統內的相機能夠正常運作,我們架設的相機能夠辨識出目前倉儲裡擺放的物品,並將辨識結果傳到MES4裡。 除此之外,我們亦對MES4進行些微修改,我們將我們新上蓋以及新PCB板的產品編號新增至MES4裡,並增加了新上蓋的workplan。 最後我們成功讓 MES4 自動將錯誤的產品編號進行修正,達到辨別倉儲系統內新舊產品區分成果。
本學期我們對試片進行PL 光譜分析,綜合PL圖譜結果可以推論出本次實驗激發光的波長應會落在680 nm 至 700 nm 之間,為紅光波段。再經由UV光的照射後,應證了激發光確實為紅光。電流愈大,亮部面積越大,蝕刻效果越明顯符合實驗原理。但在形成奈米晶粒徑卻未必增大,可以再研究電流增大是否對晶粒成長造成干擾或影響。未來也可繼續探討施加應力的外圍與內圈所造成的發光效果是否會有顯著的差異。