本研究旨在解決汽車工廠輸送帶噴水系統的監測問題,藉由引入視覺辨識技術,提升生產效率與自動化程度。研究過程中比較了兩種深度學習模型—Mask R-CNN 與 SAM2,應用於水管與水流的分割及角度檢測。實驗顯示,Mask R-CNN 在弱水流的偵測上表現較佳,但對水流邊界分割能力有限,且運算時間較長;SAM2 則展現了卓越的物件分割能力與快速推理速度,但對於弱水流的偵測相對不敏感。
在這次專題中,我們把 RFID 技術用在物料資訊的管理上,並結合自主移動機器人(AMR)和機械手臂的合作,實現了自動化的物料資訊掃描和傳輸功能。具體來說,我們在 RFID 標籤裡存入了物料的詳細資訊,例如物料名稱、編號和加工需求等,然後把這些標籤固定在對應的物料上,方便後續的辨識和管理。
本學期專題是繼續朝向畢業專題目標──「加入新的工作站並使兩台自走車能一起運作」前進。為達成目標,我們分為三個組別去進行,分別為:移動機器人組、電控組、機構組,由三組分別研究相關內容。
本研究延續上學期的實驗方法,以電腦主機的機殼風扇為研究對象,透過WiFi 訊號的通道狀態資訊(Channel State Information,CSI),檢測到風扇葉片是否損壞,實現非接觸式的設備監測。此方法最大的優勢在於,即使在肉眼無法察覺異常的早期階段,也能及時發現風扇的潛在故障,有效預防設備損壞造成的嚴重後果。
本研究目的是開發一輛具備循跡功能的自走車,作為小型自動駕駛研究的實驗平台。車體體架構主要包含Raspberry Pi 4 作為主控系統,配備L293D馬達驅動模組以實現四輪獨立控制。自走車利用鏡頭獲取即時影像,並結合OpenCV進行邊界檢測及路徑規劃,實現準確的循跡駕駛功能。車體布局經過優化,確保行駛穩定性與靈活轉彎性能。
本研究開發高效且穩定的析氧反應電極材料,以支持海水電解製氫技術的應用。核心材料為五元高熵合金FeNiMnCrCo,採用水熱法沉積於鎳網(NM)基板上,並對其材料特性及電化學性能進行分析。材料表徵結果顯示,FeNiMnCrCo@NM電極具備均勻分布的多孔結構,提升表面積,有更多活性位點以促進反應。
承接專題製作Ⅱ的所學所聞,並且這學期透過更多的文獻探討,確立實驗的方向及流程。本專題將銅箔和PET進行飛秒雷射加工,試著在PET上形成銅導線,觀察正向雷射與背向雷射的成果差異,以及比較不同的雷射參數與操作條件的結果差異。
在本學期中,我們的主要工作是持續製作霍爾晶片,並對其品質進行分析。此外,我們的重點是嘗試不同的胺化參數,對霍爾試片進行胺化電漿改質。霍爾試片在完成雙層轉印後,需要經過胺化改質,以穩定地將特殊生物標記物鍵結到石墨烯上,進一步實現功能化。
氫能的議題因臺灣規劃2050淨零碳排的緣故,逐漸變得不容忽視;海洋生物因誤食垃圾導致受傷甚至死亡的消息,並非不常被媒體報導。本項專題終將結合兩項議題,轉化廢棄物為能源,使垃圾能找到新的歸所、不再大量湧入海洋。而本學期的目標為完成物質的基礎分析、以TGA結果繪圖,最後做出表格並分析動力學。
本實驗旨在將廢棄鋰離子電池的各種正極材料如 NCM、LCO、NCA 回收再利用,合成電催化觸媒,形成具良好性能及高度穩定性的電極。大致流程如下:秤取一定重量的 NCM、LCO、NCA 粉末,以醋酸或檸檬酸通過不同方式(直接加熱或水熱法),製成各種濃度的回收液。透過改變固液比、水熱溫度及時間等參數,使用公式比較回收效率高低。爾後添加作為還原劑的尿素至回收液中,並將洗淨的泡沫鎳基板置於已倒入回收液的鐵氟龍罐中,放入烘箱以水熱法合成觸媒,並以循環伏安法觀察各項參數的改變對於電極性能的影響。
本學期的專題在製作碳負極和預鋰化溶液,有別於上學期專題製作的SiO負極,旨在比較兩種不同負極材料在鋰離子電池中的電性表現。為此,設計了一種化學浸泡方法來進行負極的預鋰化。在這個過程中,我使用了不同的芳香族化合物,如1-甲基萘(MeNP)和2-苯基酚(BPOH),與鋰金屬在2-甲基四氫呋喃(Me-THF)溶劑中形成預鋰化溶液。石磨(Graphite)最為廣泛使用在鋰離子電池的負極,其優點是反覆讓鋰離子嵌入碳材的晶格,有很好的循環壽命,另外可以避免樹枝狀鋰金屬的生成,增加電池的安全性。透過我的研究,我希望能夠進一步比較一氧化矽和碳作為負極時的電性差別。