電機工程學系

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歷史沿革

本系成立宗旨在整合電子、電機、資訊、控制等多學門之工程技術,以培養跨領域具系統整合能力之電機電子科技人才為目標,同時配合產業界需求、支援國家重點科技發展,以「系統晶片」、「多媒體與通訊」、與「智慧型控制與機器人」等三大領域為核心發展方向,期望藉由學術創新引領產業發展,全力培養能直接投入電機電子產業之高級技術人才,厚植本國科技產業之競爭實力。

本系肇始於民國92年籌設之「應用電子科技研究所」,經一年籌劃,於民國93年8月正式成立,開始招收碩士班研究生,以培養具備理論、實務能力之高階電機電子科技人才為目標。民國96年8月「應用電子科技學系」成立,招收學士班學生,同時間,系所合一為「應用電子科技學系」。民國103年8月更名為「電機工程學系」,民國107年電機工程學系博士班成立,完備從大學部到博士班之學制規模,進一步擴展與深化本系的教學與研究能量。

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    彩色濾光片電子紙之色彩重現影像處理
    (2024) 黃柏翰; Huang, Po-Han
    印刷式彩色濾光陣列電子紙具有快速驅動和準確色彩控制的優勢。然而,它的色域比多色彩電子紙狹窄,且輸出響應曲線通常是非線性的,這導致顏色和色調再現困難。本論文討論了傳統影像處理流程在這種新型彩色電子紙上的應用問題,並提出了解決非線性響應問題的方法。通過這種新影像流程,可以顯著改善顯示品質。
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    基於卷積神經網路之即時人臉表情辨識
    (2019) 劉耿丞; Liu, Keng-Cheng
    本文提出基於卷積神經網路(Convolution Neural Network, CNN)之即時人臉表情辨識系統,透過所提出之穩定度提升方法,以解決即時人臉表情辨識的不穩定問題。提高人臉表情辨識準確率的方式有許多種,例如:圖片預處理、辨識架構改變等無非都是要讓應用方面的效果更好。本文想解決攝影機在光照等影響下會造成不斷擷取畫面的某些時刻之圖片特徵改變,導致人臉表情在辨識中產生錯誤。由於攝影機的高速擷取影像,圖片與圖片之間時間間隔較小,因此,本文針對於改良LeNet卷積神經網路和Two Stream卷積神經網路架構辨識系統提出不同的方法,前者使用比重平均法,而後者使用統計法,使用提出之方法後對於即時人臉表情辨識整體穩定度及強健性均獲得提升。
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    基於機器視覺與次像素邊緣偵測於LED探針之自動化檢測系統
    (2017) 余立安; Yu, Li-An
    LED (light-emitting diode,發光二極體)從原先做為電子裝置的指示燈使用,如今已被廣泛的應用在工作或一般用途的照明上;而LED需要由LED探針做燈泡特性的量測,以篩選出LED的好壞,因此越來越多LED探針被大量地生產。本論文的研究目的就是提出一套自動的光學檢測系統,以提升LED探針的品質,提高生產效率,降低不良品的產出,並能夠即時回饋產品的資訊,而檢測的流程則使用許多機器視覺與影像處理的技術,包含運用Otsu門檻值搭配Canny的邊緣檢測得到初步的邊緣位置、次像素邊緣檢測取得更精確的邊緣位置、以及物件分群等方法,以提升量測的準確度,最後可以控制探針角度誤差在1%而半徑誤差在2%左右,並且提出一套能夠精準的區分出有瑕疵探針的方法,實驗證明本論文所提出的方法能夠快速且精準的分析LED探針的尺寸以及好壞。
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    以多核心圖形處理器加速影像處理之研究
    (2016) 周文瑞; Chou, Wen-Jui
    本論文研究以多核心圖形處理器(Multicore Graphic Processing Units)加速影像處理演算法,我們以全向圖(omnidirectional pictures)轉換成全景圖(panoramic pictures)及車牌辨識(vehicle license plate recognition)系統為例,提出平行演算法並以多核心圖形處理器進行相關演算法加速。 論文首先針對橢圓拋物曲面全向圖轉換成全景圖的演算法進行平行化研究,本論文提出了一個階層式的平行架構包含資料平行(data parallelism)與任務平行(task parallelism)兩個階層,其中資料平行階層是透過執行圖形處理器的大量執行緒平行轉換每個像素從全向圖移轉至全景圖,而任務平行階層是透過圖形處理器多串流技術(multiple stream),以管線化(pipelining)的方式平行執行多個影像的轉換。任務平行可以藉由重疊影像處理器的核心運算與資料傳輸的執行時間來改善整體的效能。實驗結果顯示相較於CPU,透過圖形處理器,我們可以得到6.33倍的改善。 論文第二部分,我們針對車牌辨識系統進行平行化研究,一個車牌辨識系統主要包含車牌定位、車牌校正、文字切割與文字辨識等四大步驟。首先在車牌定位部分,我們透過灰階轉換、直方圖等化、二值化、輪廓萃取與剛性物體偵測之核心演算法取得車牌的位置,然後在車牌校正方面,我們使用仿射轉換中的單映性以校正歪斜的車牌。在文字分割方面,我們利用輪廓萃取及邊緣偵測將文字與車牌面積進行計算,並將車牌中的文字分割取出。最後在文字辨識部份,我們利用樣板比對法(template matching)作為文字辨識的方法,為了縮短辨識系統計算的時間,我們透過圖形處理器加速車牌文字辨識的計算速度相較於CPU,我們可以得到100倍的改善。 關鍵字:多核心圖形處理器、影像處理、全景圖轉換、車牌定位、車牌辨識
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    Real-Time Tracking of Human Body Based on Discrete Wavelet Transform
    (2007-01-19) Shyang-Li Chang; Chen-Chien Hsu; Tsung-Chi Lu; Ti-Ho Wang
    A novel human body tracking system based on discrete wavelet transform is proposed in this paper based on color and spatial information. The configuration of the proposed tracking system is very simple, consisting of a CCD camera mounted on a rotary platform for tracking moving objects. By using the position information of objects in the image frame captured by the camera, the rotary platform is controlled to position the tracking object around the central area of images to improve tracking efficiency. Thanks to the use of discrete wavelet transform, computations can be significantly reduced while achieving real-time tracking.