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探索智慧物聯網研究：文獻計量分析與主題建模方法

為了解決kazmi官網的問題，作者吳慶福 這樣論述：

為清楚勾勒出智慧物聯網研究發展樣貌，本研究探索Web of Science 1975年至2021年5,436篇「智慧物聯網」為主題的文獻。經文獻計量分析發現：(1)文獻出版年份為2012-2021年，2012-2016年為生長期，2017-2021年為發展期；(2)《IEEE Internet of Things Journal》是AIoT議題最具影響力的期刊；(3)‪中國大陸、美國、印度發表篇數分居前3名，臺灣位居第9名；(4) AIoT文獻可區分「工業4.0管理、智慧城市治理及未來挑戰」等7個集群。以潛在狄利克雷分佈(Latent Dirichlet allocation, LDA)發現

文獻聚焦在「智慧醫療」等6個主題。綜觀文獻計量分析關鍵字共現聚類，以及LDA潛在主題重點，均關注智慧醫療、工業4.0、資通安全及隱私保護的議題。就AIoT國防應用，提列「智慧物聯網多元軍事應用」等2項建議，並對國軍人事等8個業務工作面向，提供「人才招募客服聊天機器人」等21項AIoT可行方案，藉由導入智慧物聯網，提升智慧國防戰力，帶動全民支持及參與國防。透過上述研究發現，以及文獻計量分析、LDA主題建模的分析過程，可有效探討智慧物聯網研究，迅速掌握領域研究樣貌，並且提供後續相關研究納為參考與指引。

開發新型移動式輪胎文字動態辨識系統

為了解決kazmi官網的問題，作者簡經倫 這樣論述：

硫化製程是輪胎的製造過程中必要的一項工作環節，不過在此過程中會因溫度差異導致輪胎的表面出現變異的情況，一般來說，品保檢查是透過操作人員的手部觸摸同時搭配眼睛觀看每個輪胎的胎面位置，常因人員疲勞或是不同人之間，判定標準不一的狀況，造成品保工作誤差值相差甚大，故本研究針對輪胎胎側浮雕文字，也是輪胎製程出廠前必要品保檢查項目之一，因此開發了一套新型移動式輪胎文字動態辨識系統，期望能加以改善人工檢查方式，導入自動化品檢能力。本研究利用以加拿大LMI Technologies公司所生產的市售線雷射感測器；Gocator2340 3D輪廓掃描儀，透過此設備以線雷射三角法為基礎，掃描出輪胎胎側DOT碼文字

的3D輪廓掃描圖像，透過深度學習文字辨識系統進行字體辨識，本系統主要針對汽車輪胎進行輪胎胎側DOT碼文字檢測，以取代人工檢測方式，藉此減少產線檢測時間，並穩定產品品質，同時本文自行開發軟體進行輪胎胎側DOT碼文字的輪廓掃描，以3D圖像來進行文字辨識檢測。本研究自主設計之輪胎胎側DOT碼文字辨識系統架構，機台採PC-Based控制，使用 LabVIEW圖控程式撰寫介面設計，並與Python程式語言進行深度學習的OCR光學文字辨識系統結合開發，來完成文字辨識目標檢測(Text Detection)之研究，本文以SSD (Single Shot MultiBox Detector)演算法與YOLOv

4 (You Only Look Once)演算法進行訓練，最終選擇表現較優異的實驗結果最為介面系統主要的辨識系統演算法，在靜態測試實驗中，訓練結果SSD演算法驗證集中各分類之平均精確度的總平均最佳為86.78%；而YOLOv4演算法驗證集中各分類之平均精確度的總平均最佳為98.04%，因此最後選擇使用YOLOv4演算法之訓練結果，並與LabVIEW連結進行程式開發與UI人機介面設計，以完成開發一套新型移動式輪胎文字動態辨識系統，具備操作簡易且低成本，並可在空間有限之區域運作。