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為了解決高來螺絲的問題，作者蔡棠介 這樣論述：

AOI(Automated Optical Inspection)自動光學檢測於台灣製造業中，為應用廣泛之一，因社會勞動力老年化及人口的趨減，加上人會因為疲勞而降低專注力，故製造業逐漸導入AOI光學檢測設備來取代傳統目檢人力，在應用於工廠內之產品瑕疵檢測時，常發生正確率不高／漏檢之問題，主要原因是以訓練樣品數不足為主，因瑕疵品在產品生產初期所發生之數量及類別不多，若出現不同的瑕疵內容，機器未先學習過，就會造成AOI漏檢。因此本研究主要利用GAN(Generative Adversarial Nets)中文譯為生成對抗網路來生成樣本，來彌補AOI開發初期樣本數不足的問題， 利用兩種生成對抗網路

模型Cycle GAN與Bicycle GAN在兩種不同情境的情況下，生成樣本來擴增AOI樣本資料庫，研究的架構中應用YoloV4(You Only Look Once V4)來當替代AOI系統，在資料集分配上，模擬剛開發初期只有少量的樣本時需讓AOI有基本的檢測能力，故只抽取少量的訓練資料來生成，其餘的當作測試集來驗證生成的樣本是否有效。有別於其他研究應用，本文利用VAE(Variational autoencoders)及GAN結合的生成對抗網路，控制特徵潛在空間向量來生成多樣性的AOI樣本，實驗結果說明利用生成對抗網路生成瑕疵樣本，相較於擴增前兩者準確率差異準確率可達12%，在實驗過程中

生成出多樣性的AOI樣本已與原先輸入的圖像截然不同，故也可應用於生成不同的瑕疵樣本來測試AOI系統的檢驗可靠度。

為了解決高來螺絲的問題，作者林志玲 這樣論述：

為了解決高來螺絲的問題，作者李品逸 這樣論述：

一般環境噪音的主要來源有工業噪音、交通噪音及營建工程噪音等。其中，營建工程大量採用機械工具施工，而施工所產生的噪音已成為公害問題之一，更是對勞工有直接傷害。噪音暴露量所導致的聽力損失為漸進性且無痛感，進而影響語言聽力；此外，機具在長期使用狀況下，皮帶或齒輪產生磨損、軸承鋼珠的破裂、螺絲產生鬆脫或生鏽等，皆可能是造成工安意外的原因。緣此；本研究擬針對營建工程之機具開發出一套噪音量測及分析系統。針對施工人員在施工環境下，多項機具運作時持續一段時間之高分貝噪音值、噪音響度加權累積暴露劑量來做警示系統並記錄。未來，藉由當機具異常時，除了可能造成不正常振動外，通常展現的是聲音頻率的偏移或聲音響度的不當

變化，因而聲音頻譜在特徵參數的變化也是值得探討的問題，此應用可發展於各種高噪音工作環境，以改善在此工作環境下之職安問題，同時期待能降低機器發生損害之成本與實現機械操作科學化之分析，咸信可提供營建工地降噪必要性之參考依據。