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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:陳金聖、陳世剛、Luis Cardenas、廖述政、林育信應用深度學習之半結構化環境物件分類與機械手臂持取系統

因應智能工廠之來臨，為了達成智能化物件持取流程，本文提出一高效率之演算法，並結合深度學習演算法，透過物件群集之特徵，解決多重類別物件在半結構化環境中之辨識與分類問題。本研究根據所需的物件建立訓練樣本，訓練深度學習網路，根據輸入的影像資訊，進行物件之識別與類別分類。最後為了要完成機械手臂持取任務，本文透過半結構性環境之約束條件，基於物件位置的估測來規劃持取位置，降低夾爪與其他物件碰撞的情形，提升持取的成功率。透過本文所提出之方法，未來可在無人工廠中，針對工作重複性較高的出入料區，透過機器視覺提供物件資訊，並使用機械手臂進行自動取放的工作，減少人工成本。

作者:黃幼芯、李旺蒼、許敦年、張淳智、顏憶茹製造業廠商層次分類之應用模式分析

本研究旨在發展台灣製造業廠商層次分類之分析模式，運用因素分析、華德法與K-means兩階段分群法、C5.0演算法、倒傳遞演算法建立一套診斷分析模型，此模型可篩選題項、分群、建立有效分類規則、尋找關鍵影響因素、評分、並可提供每個類型轉移至其他類型的可能路徑與策略方向。

作者:陳思儒、林勇志馬達異常狀態監控技術研究

作者:羅倆凡、張耿豪、呂寧遠、林毓庭、李韋辰、蔡雅惠生成對抗網路於工業影像之單一瑕疵分類

在工業製造過程中，瑕疵檢測必是不可或缺的一環。而現今檢測流程中也仍存在各式懸而未決的問題，尤其在製程技術進步的當代，缺陷樣本的稀缺性會造成標註及訓練定義上的困難。本文將介紹一種新型的智慧檢測技術，藉由一些神經網路的特殊性質，解決了樣本缺乏而難以檢測的困境。