Browsing by Author "陳建豪"
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Item 使用人工智慧晶片實作之自動樂譜辨識與打擊樂演奏系統(2022) 陳建豪; Chen, Jian-Hao近幾年的神經網路研究,針對高解析度光學影像辨識系統已達到成熟階段,然而龐大的卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)架構往往有著極大的計算成本,如何維持可接受的正確率並降低計算負擔是一個值得研究的方向。因此本論文使用專精電腦視覺任務的人工智慧晶片替換龐大的目標偵測CNN來偵測音符位置,並以自行設計之輕量CNN辨識音階資訊。將複雜的任務分配給兩個輕量CNN來實現一套光學樂譜辨識系統。本論文亦設計控制程式整合光學樂譜辨識與Delta機械手臂控制。透過鏡頭偵測與辨識拍攝到的紙本樂譜,並且以通用非同步收發傳輸器(Universal Asynchronous Receiver/Transmitter, UART)取得辨識結果。接著以辨識結果確定演奏順序後,驅動Delta機械手臂自動演奏鐵琴。最後以紙本樂譜實際測試本論文提出之光學樂譜辨識系統,驗證此系統的辨識正確率。Item 綠能車用多能源補充站系統設計與實驗研究(2014) 陳建豪; Jian-Hao Chen本研究主要建置一套車用多能源補充站系統,建置能源有電能、高壓空氣能及氫氣能,達到一站多重能源補充機制。首先,電能系統架構設計有:快速充電、一般充電及鋰電池交換,提供使用者三種選擇機制;高壓空氣能系統架構設計有:高壓氣體充填及車用攜帶式高壓鋼瓶交換,提供使用者二種選擇機制;氫氣能系統架構設計,設有高壓氫氣鋼瓶充填、產氫機產氫充填及車用儲氫合金罐交換使用,提供使用者三種選擇機制。 機電整合部分,設計電能控制系統與氣流系統。電能補充站控制系統有:快速充電器、一般充電器、按鈕開關、電壓及電流顯示器,接收110 ACV電源提供系統所需能源,系統中有二組快速充電及四組一般充電接頭;高壓空氣補充站系統控制有:電磁閥、壓力傳送器、流量傳送器、增壓缸及按鈕開關,提供3組高壓空氣快速充填接頭;氫能補充站系統控制有:產氫機、流量顯示器、壓力顯示器、按鈕開關及燃料電池,由100 ACV提供氫能系統元件所需之能源。 主體外觀建置選用防火木材,於主體外裝置排氣風扇加強空氣流通避免元件過熱。接著將進行綠能車輛示範運行,以驗證本平台之能源補充效果。本研究結果達有效提供一站多能源補充機制,能有效減少能源補充建置據點,改善綠色動力車輛能源補充困難,即可達到綠色動力車輛長途續航,未來將進行三能量互流及能源填充監控驗證。