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依專輯名稱關鍵字搜尋或依年份搜尋，年份輸入範例202406

作者:黃立武、陳響亮、李宜靜、黃兆平、董塘筠、陳品修應用視覺化程式語言與人工智慧實現創新人機互動介面

作者:張耿豪、李韋辰、羅倆凡、呂寧遠、蔡雅惠導磁材料之AI 智慧磁檢探傷應用

作者:胡振嘉、黃煥祺、林慶芳、陳俊賢生產線上量測設備與智慧補償模組：以活塞和傳動軸為例

作者:郭晨暉、廖益昌、林啟正、蓋震宇智慧製造執行系統與應用技術

現今的工廠自動化產線，對品質要求嚴苛，且訂單少量多樣、交貨時間緊迫，製造業管理者需快速提升工廠產品品質與良率、準時交貨、維持高生產效率，同時保有適當庫存的水平，才能延續企業競爭力。因此製造執行系統(MES)的整合與效果更顯重要。本文針對智慧製造執行系統的可能架構，與搭配的製程優化技術在加工產線中的效益，作一深入而完整的介紹。

作者:張鈞傑、沈文哲、林俊安、丁家敏、張正敏、彭昌明定頻感應馬達智慧數值演算輔助設計方法

感應馬達只要連接市電即可運轉，常見於風水力應用場景與流體機械領域，近年來因為高效率需求增加，在感應馬達設計方面，需要考量相當多的因素。本文提出感應馬達設計流程，從馬達規格推算出符合規格的特性曲線，接著從感應馬達特性曲線得到感應馬達設計，符合高效率目標。採用計算智慧方法，調整感應馬達等效電路參數，等效電路參數計算出相對應特性曲線，從感應馬達設計得到等效電路參數，使用計算智慧方法進行感應馬達設計調整，符合規格之等效電路參數，完成感應馬達設計，並運用有限元素軟體分析進行驗證。

作者:羅倆凡、張耿豪、呂寧遠、林毓庭、李韋辰、蔡雅惠生成對抗網路於工業影像之單一瑕疵分類

在工業製造過程中，瑕疵檢測必是不可或缺的一環。而現今檢測流程中也仍存在各式懸而未決的問題，尤其在製程技術進步的當代，缺陷樣本的稀缺性會造成標註及訓練定義上的困難。本文將介紹一種新型的智慧檢測技術，藉由一些神經網路的特殊性質，解決了樣本缺乏而難以檢測的困境。

作者:蔡承翰、洪國峰模擬器自動圖像生成及自動標註：以深度學習結合機器人隨機堆疊取料為例

目前視覺領域中的深度學習往往依賴大量圖像及針對這些圖像進行標註，才能將資料集給深度學習演算法進行學習，而人工蒐集資料曠日廢時，且成像品質無法控管其為問題之一，人工針對大量資料進行標註，不同工程師標註方式與品質不一，且此工作枯燥乏味無法負荷長時間工作其為問題之二。針對上述兩個問題，本技術提出以模擬器建立高擬真的場景，其中包含工廠配置、料籃、光源及工件資料，並透過多樣性生成算法(Domain Randomization)，快速產生大量符合物理特性工件隨機堆疊擺放之多樣性場景，以及相關條件控制如：光源種類、光源方向等。針對每一次的場景進行工件遮蔽演算法計算，判別物料隨機掉落於料籃後是否有遮蔽現象等，以配合後續機器人隨機堆疊取料之應用情境。根據每一次場景結果進行圖像儲存以及自動圖像標註包含：工件多邊型標註(Polygon)資訊、深度圖像取料點標註(Picking Point label)資訊、圖像儲存位置描述等，其描述檔案符合Pascal 與 COCO Datasets格式，故可以支援絕大多數圖像深度學習演算法之使用。

作者:張耿豪、李韋辰、林毓庭、呂寧遠、鍾幸芸、蔡雅惠｜最優良文章｜以人工智慧為基礎之金屬加工製品檢測應用

作者:洪哲倫智慧製造的關鍵角色：工業大數據分析

作者:田謹維工廠智慧化下的資安

作者:連健宏、林義暐、王裕銘、李偉杰、梁隆禎人工智慧化瑕疵電路標記系統

作者:欉振坤、黃一萍、黃宣諭、鄒博年、蔡明城、楊淑慧應用二分法於最大化廢品使用的虛擬組裝機制設計