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歷史雜誌

依專輯名稱關鍵字搜尋或依年份搜尋，年份輸入範例202406

作者:林孟璇、陳裕文、蔡承翰、羅丞曜以卷積神經網路及資料擴增方式訓練識別低應力響應物件形貌人工智慧模型之方法

隨著人工智慧技術躍進，觸覺感測已成為智慧系統於複雜環境中進行互動與感知的關鍵技術。然而，
低成本平面陣列感測器普遍面臨空間解析度受限以及物體重量與幾何形狀特徵高度耦合等挑戰，導致辨
識精準度難以提升。本研究提出一種觸覺辨識運算框架，採用16 × 16 軟性薄膜壓力感測陣列，依序透過
數據收集、特徵解耦、擴增建模及智慧辨識之系統化流程進行分析，並透過壓力總和標準化消除絕對重
量干擾，強制模型優先提取幾何特徵。在模型評估方面，提案方法開發一套整合空間位移、幾何旋轉、
插值縮放與隨機高斯雜訊之十倍資料擴增流程。此外，本方法亦針對33 種常用機器學習演算法與最佳化
之輕量化卷積神經網路建立完整測試。實驗結果顯示，相較於傳統模型在一般測試中之差強人意表現，
所提出之輕量化卷積神經網路架構於資料擴增後，在新舊測試集中均達成100% 辨識準確率。本方法透過
數位訊號處理與深層表徵學習實證，可補償低解析度訊號之限制，為智慧觸覺辨識應用建立一套標準高
效建模流程。

作者:沈宜萱、吳佳鴻、李韋辰基於GAI之瑕疵影像生成研究

面對勞動力老齡化與經驗斷層，製造業正加速導入人工智慧與自動化光學檢測技術至品質檢測中，以提升檢測效能。然而高良率產線常面臨瑕疵樣本稀缺問題，也成為訓練高穩健性AI檢測模型的瓶頸。為此，本研究開發模仿式瑕疵影像生成模組，將資料收集策略由被動收集轉為主動生成。模組使用局部填補技術，將瑕疵大小與位置參數化，納入生成模型的約束條件，使生成瑕疵特徵趨近於真實影像。實測顯示，在僅有100張真實瑕疵影像的情況下，透過GAI擴增瑕疵影像，將其加入檢測模型訓練，使召回率從72%提升至99%，有效降低漏檢率，並快速建置檢測系統。