機電工程學系

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系所沿革

為迎合產業機電整合人才之需求,本校於民國 91年成立機電科技研究所,招收碩士班學生;隨後並於民國93年設立大學部,系所整合為「機電科技學系」,更於101學年度起招收博士班學生。103學年度本系更名為「機電工程學系」,本系所之發展方向與目標,係配合國家政策、產業需求與技術發展趨勢而制定。本系規劃專業領域包含「精密機械」及「光機電整合」 為兩大核心領域, 使學生不但學有專精,並具跨領域的知識,期能強化學生之應變能力,以適應多元變化的明日社會。

教學目標主要希望教導學生機電工程相關之基本原理與實務應用的專業知能,並訓練學生如何運用工具進行設計、執行、實作與驗證各項實驗,以培養解決機電工程上各種問題所需要的獨立思考與創新能力。

基於建立系統性的機電工程整合教學與研究目標,本系學士班及研究所之教育目標如下:

一、學士班

1.培育具備理論與實作能力之機電工程人才。

2.培育符合產業需求或教育專業之機電工程人才。

3.培育具備人文素養、專業倫理及終身學習能力之機電工程人才。

二、研究所

1.培育具備機電工程整合實務能力之專業工程師或研發人才。

2.培育機電工程相關研究創新與產業應用之專業工程師或研發人才。

3.培育具備人文素養、專業倫理及終身學習能力之專業工程師或研發人才。

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    以深度學習為基礎之路面破損與閥栓檢測系統
    (2019) 楊松儒; Yang, Sung-Ju
    近年來台灣道路平整度議題經常被提出來討論,其中一項就是孔蓋的正常與否。每年都需要花費大量的人力在孔蓋巡檢上。為保證巡檢品質與第二年作業需求,需要檢查作業人員拍攝回來之照片,其中包含著門牌以及閥栓近遠照等照片。路面平整度的另一個議題是路面破損,而目前路面破損之檢測如同閥栓巡檢一般依靠了大量的人力。為了減少大量人力需求,本研究將設計一快速且準確之閥栓分辨系統以及一道路破損辨識系統。 本研究中以YOLOv3-tiny及作為基礎,建置一快速分辨閥栓以及門牌之系統。在實驗結果中,本研究在近照之閥栓分辨結果中,達到了Precision 99.33%、Recall 98.89%之高精度。在門牌與街牌辨識的部分,也達到了Precision 95.96%、Recall 93.45%之精度。 道路破損辨識的部分,本研究使用YOLOv3類神經網路進行訓練,並使用一簡單之分割操作,提升了辨識準確率。並希望在未來使用其餘類神經網路以及各種技術,改善此一辨識率。