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咖啡瑕疵豆篩選機研究與實作-基於深度學習與輸送帶架構

為了解決台 科大 電機工程系 系所 特色的問題，作者徐睿鴻 這樣論述：

咖啡產業商機龐大，而咖啡生豆篩選以去除瑕疵豆是確保咖啡品質的重要手段。本論文目的是基於近年來日趨成熟辨識功能強大的深度學習CNN(Convolutional Neural Network)模型技術，研究開發出符合業者需求，低成本高效率，可實際運作的咖啡生豆篩選機雛型。本論文將採用輸送帶架構為主體的自動化機電設計，以本實驗室2019及2020研發成果為基礎，繼續研發改進。有下列研究重點特色成果：1. 自行開發透明輸送帶(市面上找不到)，讓咖啡豆正反兩面皆能穩定且清晰取像。並重新設計輸送帶及伺服馬達篩選器機制與結構。2. 在震動盤輸出端加入平推機，以確保咖啡豆給料快速平穩循序地進入輸送帶。3.

評估比較AlexNet、VGG11及VGG16等三種CNN模型，決定選用AlexNet 因無論在記憶體空間、運算及訓練時間都勝過VGG11及VGG16. 4. 設計順序匹配表(Order Matching Table)，由第一部相機寫入，再由第二部相機讀取的方式，解決咖啡豆在輸送帶流水式檢驗過程中，上下兩個相機拍攝同一顆咖啡豆影像辨識類別值的匹配問題。這是本論文的核心演算法技術，提升篩選的流暢性與速度。 5. 採用體積很小的伺服馬達搭配篩選板，取代一般需要空氣壓縮機的噴(吸)氣裝置，精簡篩選機的架構。 6. 對篩選機進行完整評估，含將咖啡豆製入實際輸送帶進行即時篩選運作，包括3段不同輸送帶速

度，平均精準度3.3V-10.81cm sec 為正常豆94.7% 瑕疵豆96.7%；5V-18.617cm/sec為正常豆93% 瑕疵豆96.3% ； 5.5V-22.34 cm /sec為正常豆93.7% 瑕疵豆96%。本論文使用的技術涵蓋電機、機械及資工三大領域。本論文與台南東山大鋤花間咖啡農場合作。

探討美容美髮技能養成實務-以部落大學人才培育為例

為了解決台 科大 電機工程系 系所 特色的問題，作者黃班益萍 這樣論述：

臺灣美容美髮技職產業教育機構，隨之飽和情勢，值得研究調查，以美容美髮技職養成教育體系暨原住民部落大學、大學院校、社區大學為研究背景之探討分析，培養部落年輕人及婦女，除了有創新的想法，且有流行的概念，願意接受時代的賦予，落實改造自我，增加自信，克服一般人對美容美髮服務業刻板印象及提供改善問題，加強族人對終身學習的認知需求，透過專業師資教學與民族教育孕育出優秀人才，溝通能力、敬業精神、團隊合作能力，本研究以教學教育經驗豐富的四位老師的同意，透過電話之訪談，探討美容美髮技能養成實務以部落大學教育為例，訪談資料以比較法分析，結果顯示技能養成實務須與證照配合，在社區部落開課需經過部落會議討論後方可開課

，部落大學的課程一般是提供原住民族人終身學習的一個理念。