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適應性動態估測即時影像穩定系統

本研究中提出一套適應性動態偵測即時影像穩定系統，目的在縮短系統之執行時間與提供良好的影像穩定品質。在動態偵測方面，我們使用小方塊搜尋方式，並提出用Sobel edge detection方式來增加Global Motion Vector (GMV)之可靠性而且可以減少在計算上所花的時間。而GMV估測則是提出Alpha-trimed mean filter方法，此一方法可以去除一些較異常的移動向量值，提升GMV估測的準確性。在GMV修正方面，提出小波轉換的方法，並比較不同的小波轉換層數與濾波器，提出一個較好的結果來使用。在即時性的考量之下，有關一些資料的搬移方面，記憶體的配置與搬移會影響執行時間的多寡，為了減少時間的花費，本研究將RGB三個平面的資料儲存在同一個記憶體而不分開儲存以便能縮減執行時間，達到即時性的要求。在一般系統常用的影像尺寸352 x 288（QVGA）環境下，系統仍能提供平均每秒約20-30以上的畫面，以提供給系統使用者相當流暢的畫面。最後本系統於WINDOWS平台下以Borland C++ Builder來實現。

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離散差分預測模型用於數位相機自動對焦搜尋演算法之設計與應用

本研究藉由離散差分預測模型與區間二分法設計一自動對焦搜尋演算法。隨著數位相機產業的發展，現今消費市場對數位相機的要求為－「輕、薄、短、小」、「高解析度」且「反應時間快」。就現今對焦技術而言，唯有被動式對焦技術能達到此一要求。被動式對焦技術係利用清晰度尺度來作為移動鏡頭位置的依據，然而高解析度所代表的意義為更大量的數位化資料處理，所以一般的搜尋演算法處理此一對焦問題所花費的時間往往過於冗長，但自動對焦搜尋演算法在使用上的先決條件則是它的「即時性」。 為此，本論文將運用離散差分預測模型的預測特性，提前預測對焦曲線的走勢，用以克服一般搜尋演算法因為過度伸縮鏡頭而造成搜尋時間過於冗長的問題，且由於可事先預知對焦曲線的走勢，更可以減少鏡頭在反轉時因鏡頭馬達齒輪間隙所造成反衝(backlash)的問題，如此可達到加快對焦速度的目的。最後，將離散差分預測模型搭配區間二分法，實際用於數位相機對焦模組的測試以驗證其可行性。

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應用模糊類神經法則之球桿平衡控制系統

摘要 使用古典控制理論設計控制器，須先找出受控系統的數學模型。因此控制器的性能與受控系統是否能被精確的描述有密切的關係。想要實現智慧型控制，就必須精確的掌握系統特性。「學習」是達到智慧型控制的第一步，經由「學習」可以降低影響動態性能的不確定因素。 模糊控制理論利用語意資訊，可以將人類知識和經驗轉換成控制法則，具有較佳的強健性和容錯性。類神經網路仿人腦的平行處理方式，具有學習功能，可應用於系統辨識和估測。 結合模糊推論和類神經網路之模糊類神經控制理論，則同時包含了類神經網路不受模式限定的學習能力，並可根據模糊邏輯，以萃取方式建構知識，具有補足類神經網路“黑盒子”缺點的能力。本研究即是利用模糊類神經法則之推理、學習之特性，並搭配手動操作裝置，將無法清楚描述的控制行為，以模糊推論方式轉換成語意式的模糊規則，並結合類神經網路之學習能力，以期能建立一個使用較少規則和數學，可以吸收人類知識並具有學習功能之球-桿平衡控制系統。 關鍵字：模糊推論、模糊類神經法則、球-桿平衡控制系統

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整合自組裝奈米球微影與光輔助電化學蝕刻之奈米柱狀陣列製作技術

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高壓暨高溫環境下之單晶矽非等向性濕式蝕刻特性研究

非等向性濕式矽蝕刻製程是體型矽微加工關鍵技術之一，而其技術發展重點在於如何提升蝕刻面的蝕刻速率與表面粗糙度。由於傳統的磁石攪拌方式有無法均勻地改善蝕刻速率與蝕刻粗糙度的缺點，而超音波震盪的方式雖可改善蝕刻表面粗糙度，但蝕刻速率改善的幅度卻不大，亦不適用於製作薄膜微結構。因此為改善以上機械攪拌式的缺點，本研究擬利用高壓高溫的方式，來進行快速非等向性濕式矽蝕刻，利用壓力輔助機制，可將蝕刻面的表面張力降低，並增加蝕刻液的氣體溶解度。最後，使氫氣泡附著現象得到有效解決，並增加蝕刻液的質傳效果，可降低蝕刻表面的粗糙度並大幅度地提升蝕刻速率。 在應用方面，本研究將使用高壓高溫輔助蝕刻機制，結合快速的蝕刻速率、良好的表面粗糙度與非機械式攪拌方式等特性，用於製作各式薄膜微結構，達到大幅降低製程時間，並增加製作薄膜微結構之良率。 本研究將以KOH與TMAH溶液為蝕刻液，整合薄膜沉積、微影(lithography)、電漿蝕刻等製程技術來進行研究計劃，並購裝具高壓控制、高溫控制、抗侵蝕及高強度等特色之高壓暨高溫濕式矽蝕刻系統，進而改善矽蝕刻特性。研究中所獲得的最佳參數，將應用於高精度矽微結構與薄膜微結構的製作，以達到批次量產的目的，實現低成本微機電系統的製造與應用技術。