【NCWIA 2020 】活動圓滿順利！謝謝大家的參與
今年，我們非常榮幸能擔任第十屆網路智能與應用研討會（NCWIA 2020）主辦單位，也謝謝台灣網路智能學會、電機工程系、IEEE SMC Tainan Chapter的大力支持，活動非常盛大成功！本次研討會主題為「網路大未來」，徵集到的論文件數多達130件、分成18個Session進行發表、參與人數超過200位、更邀請到超級大咖的演講者中研院廖弘源所長及中正大學熊博安教授，擠爆活動現場，現場互動非常熱絡、笑聲不斷。
64002 雲林縣斗六市大學路3段123號（產學研大樓 3F–AI304-305）
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| 技術名稱 | 極致3D建模辨識技術 |
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| 技術研發者 | IRIS研究中心 主任 資訊工程系 張傳育 特聘教授 |
| 技術內容 | 具有先進的光學變焦（optical zoom）、人臉追蹤及3D人臉生物辨識技術，可運用於3D人臉識別、整容手術及牙齒矯正領域。 |
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| 技術名稱 | 道路挖掘影像辨識系統 |
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| 技術研發者 | 資訊工程系 陳士煜 副教授 |
| 技術內容 | 透過既有施工影像、或拍攝照片來進行道路施工AI影像辨識，其辨識資訊包含（工人安全帽及反光背心、施工現場交通錐安全措施），本技術將可協助道路挖掘管理系統竣工審核及圖資補正作業之辦理。 |
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| 技術名稱 | 交通違規樣態偵測系統 |
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| 技術研發者 | 資訊工程系 張傳育特聘教授 |
| 技術內容 | 一般基層員警在進行舉發交通違規時，有時必須到現場進行蒐證進行舉發，或是需要在警局內的電腦前大量審視路口監控影像是否有違規出現，需耗費大量的人力及時間成本，工作效率低下。為此，團隊開發以結合物件檢測、物件追蹤模型，利用違規樣態偵測開發獨創的AI演算法，能偵測包含闖紅燈、車輛未禮讓行人、違規停車、違規變換車道等六種違規樣態，大幅降低員警所需審核的影像資料數量，違規樣態演算法準確度可達92%。 |
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| 技術名稱 | 零接觸檢測，臉部對稱性、呼吸及心率偵測技術 |
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| 技術研發者 | IRIS研究中心 主任 資訊工程系 張傳育 特聘教授 |
| 技術內容 | 全球首創「零接觸」檢測技術，並獲獎六項專利肯定，利用表情不對稱及嘴歪眼斜等特徵，評估臉部中風的風險，同時觀察頭部因心臟收縮而產生的微振動，結合攝影機開發零接觸的心率及呼吸偵測技術，可即時、精準的量測心率及呼吸。 |
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| 技術名稱 | AI智能煙霧探測系統 |
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| 技術研發者 | 電子工程系 王斯弘 助理教授 |
| 技術內容 | 智能煙霧探測器以制高點優勢，結合AI人工智慧，24小時、360°監測、自動辨識7到10公里範圍內不明的空污來源，由系統即時傳輸告警通報，通知稽查員第一時間前往處理，降低燃燒產生的空氣污染物擴散，讓污染行為無所遁形。 |
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| 技術名稱 | 智慧疏濬工程工地揚塵監控系統 |
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| 技術研發者 | 電子工程系 王斯弘 助理教授 |
| 技術內容 | 首創開發營建工程AI自動揚塵監測系統，結合物聯網、AI深度學習及嵌入式系統，可同步針對進出車輛車牌、車體清洗及防塵網覆蓋等防制措施進行自動化辨識，並監控工地揚塵狀況，再透過即時通報軟體，達到營建工程預警管制之目的。 |
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| 技術名稱 | 露天燃燒AI影像辨識與自動化 |
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| 技術研發者 | 電子工程系 王斯弘 助理教授 |
| 技術內容 | 目前環保局還是以人工費時的方式一區一區的調查，使效率低落，而利用本技術可快速的完成偵查，大幅提升偵查效率高達傳統偵查20倍以上，增加工作效率以及減少時間人力的成本支出。 技術亮點：(1)即時偵測農田燃燒行為或土地調查 (2)高畫質即時影像串流，佈署快速有效率 (3)改善農田/國土調查時間人力成本 (4)方便安裝於各式車載、飛行器裝置 |
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| 技術名稱 | 生產線上出入口安全行為AI監控系統 |
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| 技術研發者 | IRIS研究中心 主任 資訊工程系 張傳育 特聘教授 |
| 技術內容 | 工安意外防治為極重要的課題，為避免所屬員工未依遵循安全流程，貪圖方便而造成工安事件，故開發出一套生產線上出入口安全行為AI監控系統，使用行人追蹤及行為識別技術，及時監視員工是否遵循安全規範，提高員工作業安全性。 |
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| 技術名稱 | 大數據分析及設備異常即時偵測與診斷 |
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| 技術研發者 | 資訊管理系 許中川 特聘教授 |
| 技術內容 | 太陽能電廠的設備異常即時偵測與診斷系統，此系統目前部屬於一百五十個案場，大約有一萬六千個串列，每五分鐘系統會收集一筆資料，有日照量、電流、電壓與發電量，一天有超過一千八百多萬筆的資料，若偵測到異常會透過簡訊傳送給維修工程師即時維修，異常偵測可在1.3分鐘內完成準確率大約99%，，完成異常診斷則在1.9分鐘內準確率大約91%，根據實驗結果得知若有裝設此套系統，年平均發電量可提升4.7%，最後將研發出的系統轉交給春禾科技股份有限公司，將系統進行商品化與推廣。 |
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| 技術名稱 | 金屬鑄造字元辨識與瑕疵檢測 |
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| 技術研發者 | 資訊工程系 林義隆 副教授 |
| 技術內容 | 由於金屬表面易於反光，使用傳統的光學字元偵測不易辨識。本技術針對控制閥上的數個英/數符號組合的字元進行辨識，該符號包含數字0-9及英文字母A-Z，使用技術包含影像前處理運算、深度卷積層、時間序列層及連結時序分類層，考量場域應用設計為在手機端運行的一種輕量化模型，整合電腦視覺的一套字元光學檢測系統。本技術降低辨識時間並提高辨識正確率，方便後續應用於產品庫存管理及生產完成後的生產履歷建檔。 技術亮點： 1.物料溯源數位管理 2.降低現場人員輸入資料負荷工時 3.增加組裝出貨流程效率 4.完善生產履歷系統 |
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| 技術名稱 | AI文物智慧巡檢機器 |
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| 文化資產維護系 曾永寬 教授 資訊工程系 張慶龍 特聘教授 電機工程系 洪崇文 教授 |
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| 技術內容 | 首創的「AI 文物智慧巡檢機器人」可以依設定路徑到各展示文物位置，運用機械手臂對文物進行全面的檢視、拍攝高解析的影像、分辦出細微的差異，因此可以在有危害的狀況發生初期，及早提出警示，並可以定時定期進行例行性巡檢，做好文物預防性保存維護工作。 |
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| 技術名稱 | 太陽能模組IR熱斑自動檢測 |
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| 技術研發者 | IRIS研究中心 主任 資訊工程系 張傳育 特聘教授 |
| 技術內容 | 太陽能電池中的任何缺陷（例如裂縫、焊接不良與配接不當）都會產生更高的電阻，長久累積就會變成熱斑。熱斑的長期影響包括焦痕，這些痕跡會降低太陽能電池與背板的效能，加速電池老化，若不加以控制，最終可能導致起火。本團隊所開發的AI模型，可將IR影像中已知的熱斑位置進行標記、訓練，檢測出IR影片中的熱斑。 |
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| 技術名稱 | 砂輪瑕疵檢測 |
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| 技術研發者 | IRIS研究中心 主任 資訊工程系 張傳育 特聘教授 |
| 技術內容 | 因砂輪為黑色，難以用肉眼判定缺陷位置，以致常有過檢或漏檢問題，團隊透過獨特的AI技術，偵測形狀缺陷(變形、外觀不良、缺角、裂痕)，並解決砂輪表面金屬材質不易拍攝特性及瑕疵樣本不足的問題，為企業提供完整的AI解決方案。 |
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| 技術名稱 | 太陽能模組EL自動檢測技術 |
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| 技術研發者 | IRIS研究中心 主任 資訊工程系 張傳育 特聘教授 |
| 技術內容 | 以獨創的可適應Yolo架構、增量學習、遷移學習等技術所研發，可即時精準檢測出數十種缺陷，準確率達99.8%。並已取得荷蘭KIWA認可，創造數個全球第一(最準確、最快、市占率高)。可用於任何種類的太陽能模組，小至單片電池，大至模組陣列的瑕疵檢測。 |
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| 技術名稱 | 高光譜智慧農業於食品安全應用-以雞蛋為例 |
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| 技術研發者 | 資訊工程系 陳士煜 副教授 |
| 技術內容 | 本技術利用快照式高光譜相機(Snapshot)拍攝雞蛋瑕疵高光譜影像，以及使用線掃式相機拍攝雞蛋新鮮度。將得到的高光譜影像進行處理，使用AI深度學習演算法進行訓練，在預測速度上本技術能達到即時辨識(3.23 ms/image)，兩種分類整體準確率能高達95%以上。 技術亮點： 1.非侵入式 : 利用無穿透性的高光譜相機。 2.即時 : 使用AI深度學習演算法進行即時分析，準確率可高達95%以上且一張影像的預測時間僅需要3.23ms。 3.節省人力 : 可省去傳統人工挑選的人力。 4.提高產量 : 可長時間運行。 |
資訊工程系 助理教授
資料知識工程實驗室
資訊工程系 特聘教授
智慧辨識產業服務研究中心 主任
工業技術研究院服務系統科技中心 數位長
數位影像處理、人臉偵測與辨識、新生兒哭聲偵測與辨識、機器學習/深度學習、醫學影像處理、自動化光學檢測(AOI)、類神經網路、晶圓檢測、電腦視覺檢測
工業技術研究院 服務系統科技中心 數位長（2023/08 – 迄今）
工業技術研究院 服務系統科技中心 副執行長（2020/08 – 2023/07）
中華民國影像處理與圖形識別學會 理事長（2020/10 – 2022/11）
工業技術研究院 服務系統科技中心 技術長（2019/08 – 2020/07）
國立雲林科技大學 智慧辨識產業服務研究中心 主任（2018/01 – 迄今）
台灣網路智能學會 理事長（2017/11 – 2021/11）
國立雲林科技大學 資訊工程系 特聘教授（2013/08 – 迄今）
國立雲林科技大學 研究發展處 研發長（2011/08 – 2019/07）
國立雲林科技大學 產學與智財育成營運中心 主任（2011/08 – 2019/07）
國立雲林科技大學 資訊工程系 主任（2009/08 – 2011/07）
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| 技術名稱 | 互動式冰球遊戲控制 |
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| 技術研發者 | 資訊工程系 張慶龍 特聘教授 |
| 技術內容 | 運用深度學習的方法並結合馬達控制，以空氣曲棍球為場域設計了一個即時阻擋玩家射門得分的互動控制系統，目前已可辨識目標物、曲棍球終點位置預測、防守者移動控制等等。主要技術亮點有：(1)結合AI人工智慧進行物件辨識、物件移動路徑預測(2)二維手臂之即時控制(3)增強式學習於控制策略之應用。 |
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| 技術名稱 | 工業4.0連結之智慧型滾珠螺桿 |
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| 技術研發者 | 資訊工程系 張慶龍 特聘教授 |
| 技術內容 | 透過專用之振動和溫度複合式感測器並搭配演算法，能有效監測滾珠螺桿效能。使用者可由遠端網頁即時掌握各機台狀況，以規劃維修排序，避免無預警停機，達到機械高利用率、省油環保等功效。
智慧螺桿診斷功能： |
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| 技術名稱 | 自動割草機器人 |
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| 技術研發者 | 資訊工程系 張慶龍 特聘教授 |
| 技術內容 | 以嵌入式平台，結合RTK-GPS、9軸感測器與卡爾曼濾波器、PID控制、超音波感測、影像辨識等技術，提供精準自主割草與避障能力之割草機器人。可達到自動割草、節省人力等目的，並應用於校園、公園、居家等草坪整理，相關技術可技轉。 |
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| 技術名稱 | AI古物智慧影像保存監測系統 |
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| 技術研發者 | 古物辨識團隊（曾永寬教授、張慶龍教授、洪崇文教授） |
| 技術內容 | 古物若不加以監看和保護，可能很快損壞而消逝。現有的作法是定期現勘古物檢視古物是否持續在劣化，然而除了明顯的劣化和損傷外，透過人的肉眼或是影像工具並無法察覺古物的細微的變化。因此從巡查的目的和效能來說，利用巡查員來檢視古物保存狀況其實際效益並不高，況且國內指定古物數量持續增加，在未來巡查古物的人事成本也將是政府文化部門一沉重負擔。本校整合古物保存科學、智慧辨識技術、物聯網與感測技術來研發智慧監測文化資產保存狀況的技術，除了可以及時發現古物的變化，也可以得知環境的變化以達成預防性保存，將有助於文化部門和博物館永續保護珍貴的文化資產。 |
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| 技術名稱 | 國際疾病分類碼ICD-10編碼系統之設計與開發 |
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| 技術研發者 | 資訊管理系 張榮昇 助理教授 |
| 技術內容 | 以大數據分析技術協助將醫生診斷之病歷摘要編碼成ICD-10，以提高編碼之正確率及速度，並降低成本；開發門診智慧醫療預診系統，由患者在看診前或候診時透過手機或多媒體互動機台預先回答問題，協助醫生在有限的看診時間進行更深入的問診，以提高醫療品質。 |
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| 技術名稱 | 具自由視角功能之車用環景顯示系統 |
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| 技術研發者 | 電子工程系 蘇慶龍 副教授 |
| 技術內容 | 採用4個光學廣角魚眼鏡頭，提供車身環景影像。以呈現俯視與任何視角之整車高解析度影像，使停車與倒車時能毫無死角的檢視車輛周圍障礙物，提高安全保護力。 |
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| 技術名稱 | 室內步態GPS |
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| 技術研發者 | 資訊工程系 王文楓 副教授 |
| 技術內容 | 使用手機內建之感測器（加速度計、磁力計、陀螺儀等）配合航為推測法（dead reckoning）對於使用者加以定位，並且開發使用者APP，此APP具有創建功能、室內導航、打卡等功能。 |
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| 技術名稱 | 智慧巡視保全垃圾桶 |
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| 技術研發者 | 電機工程系 何前程 副教授 |
| 技術內容 | 自主巡視保全垃圾桶，以移動式機器人平台與二維雷射測距儀感測器，實現正確、有效且可靠的行人偵測/自身定位/環境建圖等技術，透過自主巡視保全垃圾桶來主動地巡視監控，使保全人力資源獲得更好的運用。 |
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| 技術名稱 | 社區健康照護暨健康體適能追蹤與服務系統 |
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| 技術研發者 | 資訊工程系 王文楓 副教授 |
| 技術內容 | 配合系統的多方健康數據監控、評估及記錄年長者的身體健康狀態，並以手機APP提供使用者了解被照護者的所有相關資訊，達到智能化的照護目的。 |
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| 技術名稱 | 基於心搏微震動感測技術之酒駕感測系統 |
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| 技術研發者 | 資訊工程系 王文楓 副教授 |
| 技術內容 | 將此技術設置於與身體直接接觸的位置上，透過模組與身體接觸量測，即可量測因身體心臟產生的心搏震動，亦可應用於智慧手環等更為貼身的３Ｃ物品，此技術可安裝在車內方向盤或座椅上，配合警報系統和雲端資料庫，可在第一時間感測駕駛是否喝酒，及時阻止或通知相關人員到場處理。 |
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| 技術名稱 | 失智長輩追蹤與協尋系統 |
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| 技術研發者 | 資訊工程系 王文楓 副教授 |
| 技術內容 | 本技術為結合定位裝置的追蹤系統，提供WIFI和GPS兩種不同的定位方式，在AP/Router較多的人口密集地區透過Wifi定位，在接收不到Wifi訊號時透過GPS輔助，大幅降低了耗電量也保留了足夠的精準定位功能，照護者可以透過系統提供之網站設定不同時段之電子圍籬，掌握目標動態的同時接收目標離開安全範圍的通知。 |
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| 技術名稱 | 文物與藝術品智慧辨識 |
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| 技術研發者 | 文化資產維護系 曾永寬 教授 |
| 技術內容 | 利用智慧辨識技術，對特定藝師或畫家創作的古物或藝術品，開發專屬的辨識工具。提振文化發展，其基礎在於健全的文物與藝術品市場，而交易的安全有賴於真偽辨識，保留真正有價值的古物。 |
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| 技術名稱 | 視覺式與光達式同步定位建圖技術 |
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| 技術研發者 | 電機工程系 何前程 副教授 |
| 技術內容 | 光達式與視覺式同步定位與建圖技術，透過非常多的感測器，在運用視覺式與光達式的同步定位與建圖技術，衍生出非常多導航或是避障防撞，可以應用在機器人的相關產業中，智慧自走護理巡房車，具備著光達式的同步定位與建圖技術，以及動態窗口的避障導航技術，可以進行自主式的探索導航功能及深度式的行人偵測功能，並建置於轉角較多的大型醫療院所或大型長照中心，取代傳統手推式的護理巡房車，本作品可以減少醫護人員的負擔及醫療院所的監視成本，透過特徵點及深度預測，可以更加準確的確定定位及建圖，不需用大幅度的位移或旋轉，此方法適合用於鑽孔成像及內視鏡探勘。 |
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| 技術名稱 | 以聲音辨識實現自動拍照之物聯網應用 |
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| 技術研發者 | 電子工程系 許明華 特聘教授 |
| 技術內容 | 利用AI做特定音源辨識，再啟動相機自動拍攝功能，透過物聯網傳輸至手機，自動拍攝系統是由兩個攝像頭裝置而成，運用3D列印的方式做成圓柱形的外觀，再利用六個麥克風收集雜音，崁入式系統板可以處理聲音訊號，相同的音源辨識可以運用於工業上，如電風扇品質偵測或車床故障聲音的檢測，此技術在烏克蘭發明展中榮獲1金、1特別獎的優良成績。 |
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| 技術名稱 | 具智慧影像辨識之步態分析系統 |
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| 技術研發者 | 資訊工程系 王文楓 副教授 |
| 技術內容 | 本技術在醫療方面，能應用於各類不同的病理步態分析。在復健部分，可透過分析找出患者恢復程度，作為出院依據或是照護等級調整的參考。應用於其他病理步態部分，可以作為症狀嚴重程度的辨識，或是為行動能力受限且無法做精確目視判斷的病患，提供一項醫學訊號精準預測的依據。在健康促進方面，可以為大眾提供一項分數指標，藉由走路的行為或動作，辨識健康的狀態。同時，做為預防醫學的推廣基礎，提前告知使用者在步態中發現的不良習慣或病理傾向和狀態。 |
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| 技術名稱 | 高光譜技術應用以預估火鶴花瓶插壽命為例 |
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| 技術研發者 | 資訊工程系 陳士煜 副教授 |
| 技術內容 | 利用高光譜資訊具有多波段且不互相影響之特性結合機器學習方法來預估火鶴花瓶插壽命，能準確預估火鶴花老化時間提升市場價值。 |
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| 技術名稱 | 產品智慧分級及瑕疵篩選-以花生為例 |
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| 技術研發者 | 資訊工程系 陳士煜 副教授 |
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| 技術名稱 | 智慧新農業之即時自動化高光譜瑕疵檢測系統 |
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| 技術研發者 | 資訊工程系 陳士煜 副教授 |
| 技術內容 | 使用快照式高光譜相機取得咖啡豆影像後，再透過波段選擇與AI深度學習技術，可大幅提高辨識準確率，並搭配機器手臂進行自動化的整合，可將有瑕疵的咖啡豆準確且即時的篩選出來，此技術不僅快速、全面且為非侵入性的檢測方法，可達到提升咖啡品質及減少大量的人力成本。此技術可適用於各種農產品瑕疵篩選，如咖啡、花生、堅果等。 |
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| 技術名稱 | 隧道表面白華檢測 |
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| 技術研發者 | 資訊工程系 林建州 教授 |
| 技術內容 | 本技術利用點雲資料檢測隧道表面白華區域，所提出的方法主要辨識LiDAR蒐集的雷射點雲資料，並使用點雲資料中的強度資訊進行隧道表面白華區域之判斷。由於LiDAR雷射點雲對不同材質表面所擷取的訊號強度不盡相同，因此，利用此特徵來區別物體表面粗糙度及表面材質。從相關文獻中得知影響點雲強度的因素有距離、入射角度與表面粗糙度，其中又以距離的影響最大，將距離因素從反射強度中移除，留下入射角及材質兩效應影響的點雲強度。在角度校正的部分，找出牆面與LiDAR的入射角之後，依照朗柏反射定理的影響對強度做修正，此時點雲強度僅剩下材質因子。最後，將校正完的點雲轉化成2D強度影像，並標記出與牆面強度差異超過平均值的數個標準差以上的區域作為異常區域。 |
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| 技術名稱 | AI學習觀測系統 |
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| 技術研發者 | IRIS研究中心 主任 資訊工程系 張傳育 特聘教授 |
| 技術內容 | 藉由拍攝學習者的臉部及動作，即時分析出學生課堂中的表情資訊(包含開心、難過與無表情)以及特定動作(包含舉左手、舉右手、舉雙手與趴下)，輔助老師了解學生在課堂的情緒變化以及學生的反應活躍程度，可以找到需要被關注的對象，即時有效地調整教學方式或溝通。除此之外，也能偵測出團隊中的「暴力行為」，或搭配其他「人流偵測」技術，防止人員進入危險區域或脫隊等多項運用。 |
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| 技術名稱 | 雲端嬰語辨識技術 |
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| 技術研發者 | IRIS研究中心 主任 資訊工程系 張傳育 特聘教授 |
| 技術內容 | 協助新手父母了解六個月以下寶寶的哭聲，透過最先進的深度學習技術辨識肚子餓、想睡覺、尿布濕及需要安撫等四種哭聲，並且可為每位嬰兒建立不同的辨識模型，幫助了解新手父母了解寶寶哭的原因，對於出生二周內、一個月、二個月及四個月新生兒的哭聲辨識率高達92%、85.4%、83.8%、77%，男女嬰兒均適用。 |
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| 技術名稱 | 非接觸生理訊號量測技術 |
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| 技術研發者 | 資訊工程系 張傳育 特聘教授 |
| 技術內容 | 心率與呼吸率為評估健康狀況的重要生命徵象，傳統量測呼吸與心率生理資訊方式，皆須觸碰到人體且非持續量測。本團隊結合AI及電腦視覺技術，分別透過「熱顯像儀」、「rPPG」，開發「非接觸式」生理訊號量測技術，能即時、精準、持續性量測，心率偵測的誤差為±4下/分，呼吸率偵測的誤差為±1次/分。
基於「熱顯像儀」 基於「rPPG」 |
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| 技術名稱 | 布料瑕疵人工智慧檢測法 |
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| 技術研發者 | 資訊工程系 林建州 教授 |
| 技術內容 | 使用AI對抗生成網路模型，再利用瑕疵辨識及定位網路找出布料瑕疵所在點，有效提升布料瑕疵檢測技術的自動化。透過設計的演算法增加判斷的準確度，在影像中找出瑕疵所在點，並記錄下當時布料位置以及瑕疵所在點，有利於事後檢討及討論，更可在生產成品裁切時避開有瑕疵的區域，偵測率達 95%以上。 |
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| 技術名稱 | 應用於輪胎瑕疵檢測之影像前處理–融合深度影像及彩色影像之校正方法 |
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| 技術研發者 | 資訊工程系 林建州 教授 |
| 技術內容 | 結合雷射位移計與高速彩色攝影機，利用雷射位移計擷取輪胎表面的深度變化資訊，並搭配彩色攝影機拍攝的輪胎表面的視覺影像，經對位後融合兩種資訊，可同時擁有影像上之紋理特性以及深度影像資訊之物理性質，藉此提升輪胎瑕疵偵測的精準度。 |
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| 技術名稱 | 點雲物體辨識與追蹤演算法 |
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| 技術研發者 | 資訊工程系 林建州 教授 |
| 技術內容 | 雷射光達的視覺能力比影像更強，它不會受光線照明的影響，也不會把陰影誤判為物體，此技術可以辨識物體的類型，例如車子或行人，同時可以做360度的移動物體追蹤。 |
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| 技術名稱 | 鞋楦點雲模型建置平台 |
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| 技術研發者 | 資訊工程系 林建州 教授 |
| 技術內容 | 利用移動平台結合線雷射掃描儀，得到各個角度的鞋楦點雲資料，並利用點雲合併演算法，將得到點雲資訊進行合併，進而得出完整的鞋楦點雲模型。 |
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| 技術名稱 | 基於深度學習之輪胎氣泡檢出 |
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| 技術研發者 | IRIS研究中心 主任 資訊工程系 張傳育 特聘教授 |
| 技術內容 | 數位剪像術雖能顯示肉眼無法觀察的細微缺陷，但是否為缺陷仍得由現場人員判定且會因經驗不同導致判斷標準不一。本團隊提出增量式YOLO架構大幅提升檢出率。氣泡缺陷檢出率約98%，判斷單張影像僅需0.076秒，檢測速度非常快速，可協助企業達到半自動化檢測流程並大幅降低檢測人力。 |
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| 技術名稱 | 應用深度學習於DRAM模組中焊接點檢查 |
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| 技術研發者 | IRIS研究中心 主任 資訊工程系 張傳育 特聘教授 |
| 技術內容 | 記憶體模組由許多電子元件構成出廠前需仔細檢查。現有的自動光學檢測(AOI)機台檢測效能不佳且正常誤判為異常項目過多，造成後續人工檢測工作量大增，不僅浪費時間，更增加人眼因疲勞造成錯誤判定的風險。本團隊研發之「應用深度學習於 DRAM 模組中焊接點檢查」，檢測準確度可達 98%，缺陷的漏撿率低於 0.5%且檢測時間為 0.05 秒，有效解決傳統 AOI 設備誤判率太高、需要大量人工複檢問題。 |
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| 技術名稱 | 車用電子-結構光之自由空間偵測應用 |
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| 技術研發者 | 電子工程系 夏世昌 特聘教授 |
| 技術內容 | 由於結合了不同的感測技術，使用深度學習影像辨識和結構光測量兩種方式，整合偵測自由空間範圍準確度達99%，且能將行駛時的當前畫面進行即使處理判斷並將即時偵測結果顯示於監控畫面上，可於任何外在環境下，提供駕駛準確的判斷，大幅提升汽車行駛之安全性。 |
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| 技術名稱 | 智能嬰兒監視器 |
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| 技術研發者 | IRIS研究中心 主任 資訊工程系 張傳育 特聘教授 |
| 技術內容 | 透過機器學習技術，協助家長了解嬰兒哭聲的需求，並提醒家長嬰兒是否有吐奶或者口鼻遮蔽的狀況發生，進而降低意外發生的可能性。 |
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| 技術名稱 | 基於自編碼器方法之倒角刀具診斷系統 |
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| 技術研發者 | 電機工程系 洪崇文 教授 |
| 技術內容 | 目前應用於倒角刀具診斷上，未來可透過讀取不同機具之加工信號，並由收集之數據重新訓練出符合應用之模型，進而檢測異常，達到相同的異常檢測效果，提高生產線整體效率、良率。 |
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| 技術名稱 | 機器臂視角與多軸同步控制 |
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| 技術研發者 | 電機工程系 洪崇文 教授 |
| 技術內容 | 工業4.0的通訊介面，主要特性在於配合工業4.0所需的高速即時，利用大量的資料更新配合人工智慧技術，可以估測到機械手臂原本的所有狀況，傳統的機械手臂人是無法進入手臂的操作路線，但可運用人工智慧做估測，當侵入機器範圍時碰到東西會馬上停止，Base on這工業4.0的通訊介面與人工智慧的估測，可達到人機協同，突破傳統機器手臂和必須獨立操作範圍的限制，達到人與機器一起協做的目的。 |
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| 技術名稱 | 邊緣運算之光紋鑑別技術 |
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| 技術研發者 | 電機工程系 洪崇文 教授 |
| 技術內容 | 本技術使用光電二極體將音頻範圍(1MHz以下)的設備光源轉換為電壓信號，利用機器學習進行AI智慧辨識模型訓練，擬合個頻譜信號，最後實現身分鑑別的目的，該技術可安裝於微控制器中，進行對該手機的門禁控管或有光源之生產設備，做生產履歷的追蹤及任何光紋載體鑑別。 |
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| 技術名稱 | 自動化高爾夫球表面瑕疵檢測機台 |
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| 技術研發者 | 電機工程系 吳先晃 特聘教授 |
| 技術內容 | 針對高爾夫球表面各種不同瑕疵進行檢測，目前第二代可對表面及logo瑕疵進行檢測，目前已開發到第三代。利用AI技術，實驗室驗證瑕疵檢測率提升到99.7%，檢測人力從6人降至1人。 |
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| 技術名稱 | 木板瑕疵自動化檢測 |
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| 技術研發者 | 電機工程系 吳先晃 特聘教授 |
| 技術內容 | 天然木材或舊木料均有天然或人工的坑洞，透過自動光學3D檢測設備，快速找出坑洞位置及其大小，提供給自動補膠機進行補膠。未來若結合自動補膠機，可將原來需要的10人補膠人力降到剩下2人。 |
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| 技術名稱 | 鞋面3D建模及噴膠路徑規劃 |
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| 技術研發者 | 電機工程系 吳先晃 特聘教授 |
| 技術內容 | 以電腦視覺使用雷射三角測量技術建立3D掃描系統，經演算法計算及分析，生成自動噴膠軌跡資料，傳送至六軸機械手臂鞋面噴膠系統，可使上膠作業自動且標準化。將耗費大量人力的自動噴膠軌跡建模自動化，使原本不可能少量多樣生產變為可能，效率提升80%。 |
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| 技術名稱 | 電子元件的自動化量測及檢測 |
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| 技術研發者 | 電機工程系 吳先晃 特聘教授 |
| 技術內容 | 運用智慧辨識方式做各種產業自動化，尤其是在瑕疵檢測或尺寸量測上做應用，目前大約與十幾家廠商合作開發，解決產品檢測上遇到的問題，XYZ Table的用線性馬達做的很穩定，運用這台機器有兩大重點，量測探針的探針的高度跟直徑及量測機台上的電阻基板薄膜電阻的雷刻切線的寬度與間距，用自動化的方式替代人一一量測，快速測量出間距與寬度，機器上少則有一萬跟多則十萬根的探針，要確實把握的測量每一根探針的距離與寬度，當它與Wafer接觸時，每根針與wafer上的點都可接連，運用二維相機測量出直徑與寬度，高度則是運用三維相機，運用這兩大相機就可測量出所有直徑與高度。 |
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| 技術名稱 | 銅箔瑕疵檢測 |
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| 技術研發者 | 電機工程系 吳先晃 特聘教授 |
| 技術內容 | 傳統AOI檢測23種瑕疵，以特徵描述的方式，要分類是非常困難且耗時的，為解決此問題我們將AI深度學習導入做直接的分類，初步研究成果瑕疵分類準確度即已達93%，且隨著資料量的增加持續改善中。將逐步汰換取代原有的檢測設備( 11站)，且將原來的設備價格降低50%。 |
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| 技術名稱 | 大型物件之3D視覺辨識及方位估測 |
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| 技術研發者 | 電機工程系 吳先晃 特聘教授 |
| 技術內容 | 使用3D深度相機，拍攝該場景的深度分布資訊，建構3D物件表面幾何，進行特徵擷取。輸入現有的3D CAD模型與擷取的特徵進行匹配，演算求得物件的分類/所在位置/擺放角度，回傳至機械手臂進行自動化夾取。 |
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| 技術名稱 | 智能化球拍噴塗路徑之軌跡生成與偏移修正 |
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| 技術研發者 | 電機工程系 吳先晃 特聘教授 |
| 技術內容 | 本技術是以六軸機械手臂結合三維機器視覺建置球拍噴塗系統。該系統將針對不同類型的球拍自動生成專屬之機械手臂正放噴塗路徑，省去人工教導所花費的時間。在實際產線執行球拍噴塗作業時，透過三維機器視覺，量測球拍各軸旋轉角度，並將對應型號之球拍噴塗路徑做即時的修正，以智能化的方式解決機械手臂球拍噴塗不完整之情形。 |
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| 技術名稱 | 內視鏡影像之病徵偵測 |
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| 技術研發者 | 電機工程系 張軒庭 教授 |
| 技術內容 | 由於每位醫師的經驗不同，而判斷的結果有所不同，本技術利用機器學習的方式，將微血管、微結構特徵，讓AI視覺影像處理做偵測；所以當影像出現病徵變化的時候，則會跳出顯示，再搭配崁入式系統，將內視鏡影像擷取出來，透過雲端傳輸，可即時觀看檢測結果，供醫生快速判斷，適用於遠距回傳或偏鄉醫院。未來也能夠應用在不同器官、位置的影像偵測上，輔助診斷。 |
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| 技術名稱 | 人工智慧自動即時偵測分割胸部放射圖像的氣胸症狀 |
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| 技術研發者 | 電機工程系 何前程 副教授 |
| 技術內容 | 本技術以創新的基於監督式深度學習方法來訓練AI模型，能自動且即時地偵測氣胸症狀區域的位置與範圍，準確度達80%，輔助醫生臨床診斷，以降低因氣胸的誤判而造成的致命機率。 |
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| 技術名稱 | 醫學影像氣管內管偵測 |
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| 技術研發者 | 資訊管理系 許中川 特聘教授 |
| 技術內容 | 透過人工智慧自動依病患個別氣管狀況，在系統上輔助框出最佳的插管位置，插管辨識達100%、在氣管端點誤差1公分以內的偵測準確度可高達94%、氣管分岔點偵測準確度96%。 |
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| 技術名稱 | 甲狀腺影像診斷技術 |
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| 技術研發者 | IRIS研究中心 主任 資訊工程系 張傳育 特聘教授 |
| 技術內容 | 協助醫師於臨床診斷使用，降低診斷的難度，縮短檢查時間，提高確診率。(1)各種醫學影像上自動甲狀腺分割技術之實現、(2)超音波影像甲狀腺結節分割及分類、(3)超音波影像中甲狀腺體積估測、(4)甲狀腺腫瘤分割(5)甲狀腺葛雷芙氏症之自動檢測，相關成果已發表在國際知名期刊。 |
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| 技術名稱 | 肺部病灶偵測 |
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| 技術研發者 | IRIS研究中心 主任 資訊工程系 張傳育 特聘教授 |
| 技術內容 | 結合先進的深度學習網路與可視化技術，可精確的標記肺腫瘤的位置，對胸部X光正常和肺腫瘤影像分類的敏感度高達99.01%，透過影像辨識輔助診斷系統，能大幅降低醫師工作時間，提升醫師診斷正確性。 |
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| 技術名稱 | 藥物自動辨識系統 |
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| 技術研發者 | 電機工程系 吳先晃 教授 |
| 技術內容 | 以電腦視覺結合Raspberry pi，並使用繼電器控制兩台相機進行藥片正反面拍攝，可自動辨識藥物名稱及藥粒數量，並且減少醫護人員在取藥、補藥時，因為藥片太過相似，造成病人誤食藥品的可能性。 |
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