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應用智化物聯網於時空資訊雲平台之監測與預測-以透水鋪面之維護工程為例

為了解決中華電信mesh工程模式的問題，作者張庭愷 這樣論述：

近年來，全球暖化與極端氣候對全球各大都會區所造成的壓力更為險峻，高度開發的都市有如不透水的水泥叢林，導致都市水環境面臨威脅與挑戰。隨著5G時代的來臨，透過智化物聯網系統建置智慧永續城市已成為現行趨勢。本論文以透水鋪面之維護工程為研究主題，將忠孝東路的人行道透水鋪面作為研究參考場域，建置人行道透水鋪面的物聯網監測系統裝置，物聯網三層架構中，感知層加入冗餘量測的概念，使用了荷重、超音波、液位三種感測方式進行透水量量測，同時量測實驗場域的空氣溫溼度與實驗容器內的水中pH值；網路層分別運用符合室內場域的無線網路技術以及模擬室外案場的窄帶物聯網通訊技術；應用層則是提供可視化監測介面且加入人工智慧技術，

使其升級為智化物聯網。研究範圍則分為兩大部分，分別為通訊品質量測以及人行道透水鋪面監測。在通訊品質量測上，利用窄帶物聯網通訊技術和增強型機器類型通訊技術對忠孝東路一段至三段進行量測，在7個量測點中，第5個量測點為訊號最佳地點，而且兩者訊號差異不大，因此，若考慮成本費用，則會選擇較便宜的窄帶物聯網通訊技術；在人行道透水鋪面監測上，參考忠孝東路人行道透水鋪面的架構，設計在級配層中加入排水管，建構比現況更佳的透水鋪面環境，並以定水頭透水試驗作為實驗方法，運用「由簡入繁」的概念，將量測環境分成四種情境進行，情境依序為單一透水材料、材料合併模塊，材料合併模塊+級配、材料合併模塊+級配+排水管，並利用物聯

網量測求出前三種情境的各項透水係數，並同時進行量測數值分析及驗證，得知各項材料皆符合其規範與透水性質，而且荷重感測模組是三種感測器(荷重式、超音波式、液位式)中誤差最小的。關於情境四的模擬實際場域量測，將臺北市紀錄以來的單月最大落塵量作為參考值，以撒入落塵的方式模擬實際堵塞之情形，並訂定透水功能下降至80%為警戒值、60%為危險值，最後，再運用實驗求得的時序資料進行簡單的統計與人工智慧分析。當上層為透水磚鋪面模塊時，得知實驗模擬至第6年為警戒值，第16年為危險值，以預測值與預測指標作為評估，得知多層感知器最適合作為此實驗架構的演算法。而當上層為花崗岩鋪面模塊時，實驗模擬至第8年為警戒值，第28

年為危險值，評估後認為高斯過程迴歸與支援向量迴歸皆適合作為此實驗架構的演算法。

基於5G與AIoT之LCM檢測與分析平台實現

為了解決中華電信mesh工程模式的問題，作者江丞凱 這樣論述：

全球顯示器產業的競爭一直處於非常激烈的狀況，台灣在競爭當中脫穎而出，創造出的產值為全球第二，目前僅次於半導體產業。本研究針對目前顯示器產業中的相關檢測方式進行強化，薄膜液晶顯示器（Thin-Film Transistor Liquid Crystal Display，TFT-LCD）在出廠前必須經過LCM Aging與LCM光學檢測。其中，LCM Aging檢測，是利用高溫的方式加速LCM模組老化，藉此檢測出LCM內的材料是否受高溫影響而損壞，另一部分為LCM光學檢測，透過色彩分析儀測量LCM的光學特性參數。本研究建置的AIOT之LCM檢測與分析平台，利用本實驗室所開發的LCM驅動與檢測裝置

來蒐集LCM Aging檢測時LCM的電壓電流資料，以及LCM光學檢測所量測到的資料，並透過所設計的CNN模型進行分析後，找出數值有異常的LCM並對產品進行分級，最後將資料傳送至所建置的雲端平台，使檢測人員可以透過遠端的方式來進行檢測，進而加快檢測速度與提高整體生產的良率；為了讓LCM驅動與檢測裝置可以驅動不同廠牌、型號的LCM，在韌體更新的部分使用FOTA的技術進行韌體更新與維護。LCM檢測與分析平台主要實作網頁伺服器、資料庫伺服器、FTP伺服器、MQTT伺服器、LCM光學檢測CNN網路模型這五個部分，搭配自行設計的 RESTful API，即可提供LCM驅動與檢測裝置與雲端平台之間的資料交

換與更新。最後，在測試結果中，透過FOTA遠端韌體更新LCM驅動與檢測裝置的韌體所花費的時間約為1分12秒，對比人工替換可省下80%以上的時間，在LCM光學檢測上透過所設計的CNN網路模型做分級預測可達到95%以上的準確率。也為了讓本研究更符合實際場域的應用，因此本研究也使用本校所建置的5G場域，來驗證整體系統的可行性與穩定性，目前也將系統移植到廠商的實際場域上做測試，希望透過實際測試來持續改善研究的不足之處。