朝陽科技大學工業工程與管理系學位論文
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驗證碼(Completely Automated Public Turing test to Tell Computers and Human Apart, CAPTCHA)是一種用來區分使用者身份是人類或是電腦程式的驗證系統，通常由一個主要問題與其他干擾組成，較常見的設計有文字、語音與圖像等型態。本研究將進行語音驗證碼的探討，目前此類驗證碼多用於語音認證或適合盲胞使用的非視覺化環境介面。常見的破解方法是透過自動語音辨識系統(Automatic Speech Recognition, ASR )分析訊號內容並進行猜測。據相關研究發現，現階段的語音驗證碼為了提高破解難度，其設計對人類來說普遍都太難，表示尚有改善空間。 雞尾酒會效應(Cocktail Party Effect)是指人類在吵雜的談話環境中，大腦會優先處理主要的聲音訊號並暫時忽略其他不相關聲音的能力，語音驗證碼的設計若能符合此效應，即可提高人類選擇性注意力的優勢。本研究將以此理論為依據，探討現有語音驗證碼組合中是否包含資訊意義干擾以及男女音調(Pitch)差異對錯誤率與喜好程度的影響。 研究結果顯示，干擾中若含有相關資訊意義確實會提升錯誤率，設計時應盡量避免，但最為關鍵的問題卻是男女音調組合的差異性。音調差異較大的組別(如男性播報+群女干擾)錯誤率明顯較低，且主觀喜好評量的分數也較高；而音調差異較小的組別(如男性播報+群男干擾)則出現最高的錯誤率與最低的主觀喜好評價。建議往後語音驗證碼系統設計時可採用音調差異較大的組合(如女播報員+男聲干擾)，既可有效降低程式破解的機率，亦能符合人類聽覺選擇性注意的優勢，提高辨識度。
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新科技產品會影響使用者的行為模式與思想觀念，因此本研究以智慧型手機為主軸，探討其相關影響。經由報章雜誌發現，智慧型手機的問世，改變智慧型手機與功能型手機使用者之間的生活習慣和使用行為，連帶著人際關係也會有所隔閡。因此本研究以問卷方式，調查朝陽科技大學學生使用智慧型手機的生活型態、社交APP使用行為對人際關係的影響。 研究結果發現，朝陽科技大學學生的生活型態可分為三類，分別是崇尚流行、實踐享受和追求品味。其次，大學生的人際關係分為三類，分別是與朋友的親密性、與父母的親密性和自我價值。最後，本研究探討大學生使用智慧型手機的生活型態、社交APP使用行為和人際關係之影響，將研究結果整理如下： 1. 可針對不同生活型態集群設計出不同類型的社交APP，例如：崇尚流行適合風格前衛的社交APP；實踐享受適合限量版的社交APP；追求品味則適合客製化的社交APP。 2. 智慧型手機使用者的人口統計變項僅部分影響智慧型手機使用者的生活型態、社交APP使用行為和人際關係。 3. 不同的生活型態會對社交APP的使用年資、平均每天使用社交APP的時數和社交APP較常連絡人數有不同的影響。而不同生活型態集群的人際關係也會有所不同。最後，智慧型手機社交APP的使用者，其人際關係較良好。
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在大型工程開發專案中，常因外包商、供應商甚至客戶的介面需求變動而必須改變產品型態，因此變更在產品生命週期(Product Life Cycle)中是必然會發生的現象。如何在計畫中導入型態管理(Configuration Management)，透過制度化及系統化的管理方法，建立一套有效率的管理技術與作業程序，是專案有效掌握型態變更(Configuration Change)及其影響分析，達成計畫目標之關鍵工作。 本研究主要採用個案研究的方法，探討國際合作開發案之型態變更管制運作模式，著重在研究業主與各國供應商工程介面的協調機制與型態變更管制流程運作；總結國際合作開發案之型態變更管制有三個重要機制，包括：1.技術委員會(TB)之審查、2.專案變更管制委員會之審查、3.專案變更管制委員會之協調整合；以上吾人稱之型態變更管制協調整合流程，而其中最重要的是，型態變更管制運作過程必須建立一套具體可行的流程模式。 本研究提供一個可行的國際合作開發案型態變更管制流程模式，期望可供國內企業日後執行國際合作開發案時參考。此外，吾人必須強調，變更是一種常態，因此流程模式也應順應顧客需求而據以修訂。
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本研究目的為瞭解目標物放置位置與重量對於老年人在執行取物作業時，上肢與手部相關的運動學、肌電學與伸取績效之變化，並探討性別對執行取物作業的影響。本實驗共邀請16位受試者自願參與實驗，他們的平均年齡71.6（SD = 4.0）歲，男女各半。受試者以慣用手執行伸手取物作業，用超音波三度空間動作分析儀（Zebris CMS-HS/ Zerbris Medical GmbH, Germany）量測手腕伸屈、橈尺偏、手肘曲屈、前臂旋前、肩伸屈與肩內收外展等六項關節活動角度；運動學量測手移動最大速度、最大加速度、最大握徑等；反應時間測定軟體（RT USB COM v2.20）量測伸手取物之動作時間；肌電訊號量測系統（Zebris EMG System, Germany）量測二頭肌、三頭肌、肱橈肌與旋前圓肌等主要肌肉之肌電訊號變化等資料。結果顯示，老年人伸手取物作業時，上肢關節角度受性別與位置影響顯著（p < .05）；上肢肌電訊號（%MVC）受重量影響顯著（p < .05）；動作時間主要受位置影響顯著（p < .05）；本研究結果可提供作為上肢動作訓練與日常生活功能訓練時，提供客觀的復健評估及目標設立之依據與臨床復健醫學與運動學等學術研究之參考。
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曲型鏡面相較於平面鏡面具有較高反射性、增加鏡面成像視野等特性，目前已廣泛應用於汽機車用後視鏡及道路週邊之安全反射鏡，讓駕駛人員透過鏡面反射更能掌握行車路況而降低行車的危險性。在曲型車用後視鏡的生產製程中，後視鏡在製品常因烘曲時受到爐內溫度變化及玻璃成形拉曲等因素影響而產生歪斜瑕疵。具歪斜瑕疵的鏡面其對物件的成像會產生明顯的變形，而變形所造成的歪斜程度不易以量化方式表示，加上曲型鏡面具有高反射之特性，對於不同程度之歪斜瑕疵的認定，更增加分辨上的難度。因此本研究提出一曲型鏡面玻璃的自動化歪斜瑕疵檢驗方法，利用曲型鏡面具高反射之特性，使用棋盤式方格狀標準檢驗板反射於鏡中之成像進行影像擷取，其成像圖案會因受測鏡面是否具有不同程度歪斜瑕疵而產生相對應的成像變形。 本研究利用棋盤式標準檢驗板之60個線段的交點將歪斜瑕疵之變形程度進行量化，並計算各交點與中心點的距離為特徵值，接著比較此特徵值與正常成像所對應之距離，並計算其各對應的距離歪斜偏移量。最後將此歪斜偏移量透過微量偏移管制法偵測，其可有效判斷鏡面玻璃是否存在歪斜瑕疵。本研究實驗樣本分為兩階段實驗，第一階段以小樣本數量85張，用以決定較佳參數的範圍，另外，在第二階段為大樣本實驗，主要使用第一階段較佳參數範圍實驗，該階段使用386張待測影像進行曲型鏡面玻璃之歪斜瑕疵偵測，實驗結果顯示本研究所提方法其正常樣本誤判率為4.41%，而瑕疵檢出率達98%，此自動化方法具有顯著性的檢驗效果。
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車用後視鏡是交通工具中不可或缺的必備物件，透過反射車旁與後方路況，提供駕駛相關資訊以減少不必要之交通意外產生，常扮演行車安全中一關鍵角色。車用後視鏡生產過程中，若烘曲、電鍍、凹折及磨邊等製程出現異常，易造成車用後視鏡刮傷、粒點、針孔及缺角之4類瑕疵的產生，將嚴重影響鏡面玻璃表面反射出的影像品質，進而提高行車危險性。目前生產線檢驗大多以人工目視居多，長時間檢測下易造成漏檢及誤判，並針對尺寸檢驗大小上採取錯誤矯正措施導致輪廓尺寸分類錯誤率上升，所以本研究發展一套適用於拍攝車用後視鏡玻璃瑕疵之檢測系統，自動檢測可疑瑕疵，以降低不良率。 本研究主要針對瑕疵檢測與尺寸大小檢驗兩部份進行探討，表面瑕疵方面，提出利用二維離散傅立葉轉換搭配高通濾波處理後配合凸殼演算法檢測出瑕疵。輪廓瑕疵本研究則提出空間域的影像處理方法，使瑕疵位置得以突顯，並同樣運用凸殼演算法處理影像形狀，將鏡面中的雜訊去除分離出瑕疵。而尺寸檢驗使用了指數加權移動平均管制圖執行微量偏移偵測，確認樣本點超出上下管制界限判定異常後，進行EWMA數據與蕭華特管制圖的數據平均值比對以分類出車用後視鏡輪廓尺寸大小。本研究現階段轉換公制之計算可檢測出最小瑕疵大小為0.44mm，提出針對兩種類型瑕疵使用凸殼演算法可發現能有效降低表面瑕疵之正常區域誤判率及提高輪廓瑕疵檢出率。實驗顯示瑕疵檢出率可達90.47%，正常區域誤判率為4.42%，正確判斷率為95.66%，而尺寸大小分類總正確率目前可達85.45%，於檢測與尺寸量測檢驗兩端皆具不錯之效益。
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現今的面板製造業(LCD-TFT)，正面臨著嚴苛的考驗，一般而言產品週期可分為四個階段，分別為1.萌芽期、2.成長期、3.成熟期、4.衰退期。而面板製造業便是屬於成熟期，成熟期所需面臨的是利潤被大量壓縮，進而造成成本壓力，因此精確進行設備改革提升良率，便是現今刻不容緩的課題。 面對著求新求變的產品，且須配合客戶的需求不同而做調整，過去相同產品大量生產已無法滿足客戶的需求，未來的考驗勢必會比現今更複雜的多。因此，面對產品的多樣化及多功能的變化生產線上的機台如何對應，已成為企業製造與生產時，所需考慮的問題之ㄧ。 在量產產品的生產過程中，透過六標準差(SIX SIGMA)去檢驗產品的差異性，再利用TRIZ的解決問題方法，不但可以有效的達到功能需求，並且可使成本降低及改善時間縮短。本研究結合這兩種方法，得出兼顧各方考量的設計概念與建議，幫助公司在產品良率提升0.503%，從改善前失敗成本一條產線約90萬/年到改善後無此類異常，成效相當顯著。
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本研究探討整合單一產品含機器隨機性當機並(n+1)多次配送且完美重工之最佳生產時間，為兩次生產，兩次配送。假設在不完美的生產過程中，會產出不良品，待生產過程結束後，始可進行重工，本研究假設為完美重工，意即所有不良品皆可完全重工修復為良品。為了更符合業界實際情況，本研究將傳統EPQ(Economic Production Quantity)模型的連續配送假設為(n+1)次配送，後針對此問題建立數學模式。本研究針對上述假設建立三種數學模式：(1)情況一:當機情況發生在第一次生產過程中(第一次配送前)(2)情況二: 當機情況發生在第二次生產過程中(第一次配送後)(3)情況三:第一、二次生產過程皆不含當機情況發生。 最後整合此三種數學模式提出數值例子來驗證，並針對所需參數值做敏感度分析，期望本研究的數學模式能符合現今產業實際之情況，以供業界作為決策之參考。
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本研究探討整合(n+1)次配送策略生產單一產品之機器含隨機當機且不良品完全報廢後多次配送之最佳生產時間。假設在不完美的生產過程中機器含隨機當機情況下會有不良品的產生，且所有不良品皆完全報廢。傳統EPQ模型假設連續配送與實際情況之間有所差異，為了更加符合現實製造業生產之情況，將連續配送假設為多次配送模式，之後針對此問題建立數學模式。 本研究針對上述假設建立了數學模式：探討生產時間內機器含隨機性當機的發生情況，以AR(abort/resume)模式作為設備當機的處理方式，即設備當機維修，修復後繼續完成先前未生產完之批量，在生產過程結束將不良品完全報廢後，進行(n+1)次配送，並對此研究包含隨機性當機的情況下探討一最佳生產時間。最後對此數學模式提出數值實例來加以驗證，並對相關參數值做敏感度分析，期望本研究之數學模式在現實情況能提供業界實務上決策之參考依據。
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本研究探討整合單一製造商與單一產品含機台隨機當機之(n+1)次配送策略的最佳生產時間。研究中假設在不完美的生產過程中會有不良品的產出，其中有一部分的不良品可進行重工修復，其餘無法修復之不良品即為報廢品，而重工過程中無法修復的則視為報廢品。為了滿足顧客需求，因此在生產時間內先進行一次的配送，待重工修復後進行n次的配送。在生產的過程中機台會有隨機性的當機情況發生，而這個隨機當機的情況可能會發生在第一次配送前或第一次配送後的生產時間，而機台發生當機的情況時則採用AR(abort/resume)策略作為機台維修後的處理方式，即當機台維修完成後繼續生產未完成的批量。 本研究針對上述假設建立了三種可能發生的生產模型：(1)當機的情況發生在第一次配送前的生產時間內；(2)當機的狀況發生在第一次配送後的生產時間內；(3)生產的過程沒有發生當機的狀況。針對這三種可能發生的生產模型分別建構出各自的成本結構，加以推導，利用積分的方式整合這三個數學模式以求得最佳之生產時間使期望總成本最小化，最後提出數值例子來加以驗證與敏感度分析，以提供業界作為生產決策之參考。
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