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科盛科技實習技術報告-應用數值分析及實務探索GMT與聚氨酯等輕量化材料製程機理之研究

為了解決對照式紅外線感應器原理的問題，作者李柏毅 這樣論述：

本次以實習生身分進入科盛科技公司進行產業實習，透過一年的實習，讓我能更了解真實產業中的運作模式；另外，在實習過程中能將該產業一部份的相關內容當成碩士論文主題進行研究探討。科盛科技公司推出的Moldex3D模流分析軟體主要應用在射出成型的產業中，Moldex3D透過整合材料的黏度特性、機械性質、熱性質，…，等特性，並藉由數學模型計算來預測加工過程的結果。然而隨著工業發展，塑料加工業中開始研製新材料和新製程，因此科盛公司開始整合研發中心，以及建立數據庫，將Moldex3D逐漸運用到智慧製造發展工業4.0。而我在實習時是進入材料量測中心，量測中心主要是提供材料分析的報告、建立材料資料庫和新式材料的

研究。近年來，全球對於能源危機有極大的關注，而產業試著以輕量化來因應此問題，基於輕量化的需求上升，產業開始尋找高性能的塑料取代金屬來製造產品，由於塑料密度遠低於金屬，能有效達到降低產品重量的目的。因此本研究以纖維複材和多孔性材料進行分析與探究，然而這些材料通常含有複雜的機理，造成加工上的困難，也因此不易掌握其材料特性，為此我們有別以往的量測方式，嘗試以不同的量測手段來量測其材料的性質，其中分為兩大研究部份，第一部份為熱塑性玻璃纖維氈(GMT)在壓縮成型製程中纖維-熔膠分離與黏彈特性變化之研究，我們透過壓縮系統來研究GMT的纖維分離現象以及嘗試比較流變系統和壓縮系統的差異，結果顯示GMT在經過壓

縮時會造成纖維與基材分離的現象，當壓縮速率愈快，分離現象也愈明顯。另外，我們利用純料比較壓縮流變系統與旋轉流變系統對於量測材料黏彈性之間的差異，透過旋轉流變儀取得材料黏度性質後，接著將結果導入Moldex3D R16的壓縮製程模組中，再將模擬結果和實驗進行對較，結果顯示兩者的結果趨勢相似。然而，我們所得模擬分析與實驗結果趨勢雖然一致，但絕對量值差異頗大，經溫控校正後發現壓縮系統的實際溫度與設定溫度具有一段落差，此部份應該是差異最主要來源。第二部份為應用數值模擬分析與實務驗證探索聚氨酯發泡內在機理以及成型條件對其影響之研究，現今許多高分子都能製造成發泡體，但在眾多高分子材料之中聚氨酯(Polyu

rethane，PU)一直是備受關注的類型之一，由於它具備廣泛的物理特性和優異的化學性質，使其應用相當廣泛。而聚胺酯發泡主要是透過水和異氰酸酯的反應所產生的二氧化碳所形成；同時異氰酸酯也與多元醇反應，產生聚合物，兩者相互搭配的情況下形成發泡體。然而，相關配方往往是材料商的機密，一般無法得知，故此類發泡機理很難掌握。因此本研究的重點先從探討不同模具溫度對於發泡過程的變化的影響起動，並以市場購得之原始材料作為標準，再針對實驗中個別參數予以變化，討論不同模溫對發泡結果的變化趨勢，以此作為應用上的參考；之後，藉由搭配Moldex3D R17的輔助來進行模擬分析發泡過程，探索不同實驗參數下對於交聯與發泡

反應之間的關係，其中包括分析發泡結果的高度、核心溫度以及探討轉化率的關係。結果顯示，溫度是影響發泡的重要因素之一，而模具尺寸則影響甚微。另外，溫度的影響來自模溫以及反應時所造成的放熱，這些溫度會直接影響發泡系統的溫度，而當溫度愈高時，會造成發泡交聯轉化速率的提升以及會使發泡高度愈高。

視覺骨架追蹤在體感遊戲軟體的應用

為了解決對照式紅外線感應器原理的問題，作者邱德明 這樣論述：

近年來，具有身體骨架解析是熱門的研究領域，因為有助於人機互動的應用。基本上現有的深度體感攝影機檢測人體骨架和姿勢相當的成熟，但是微軟遊戲機所推出用來作為體感操作用的深度感應器，Kinect V2載配RGB攝影機與紅外線深度感測器，讓開發者可以得到使用者肢體資訊與影像，基礎的功能包含人體辨識、追蹤、骨架追蹤、3D Model建立等，這些都是建立在紅外線深度度感測器所得到的Depth Map(深度圖)。 本研究利用微軟開發的Kinect V2 骨架追蹤技術，搭配微軟的Visual Studio 2017 自行編寫的C#程式碼，在不同距離與角度實驗項目下找出最佳的辨識率與準確率。 再以

上述的實驗結果得知在2公尺距離下舉啞鈴在正面的角度，而伏地挺身和仰臥起坐在側面的角度下找到最佳的辨識成功率。再以遊戲引擎Scratch以舉啞鈴、伏地挺身和仰臥起坐，三種常見的健身方式實驗，製作簡單的體感健身遊戲。根據網路上健身部落客提供的資料，來實施簡單卻標準的健身應用。