08/09
華騰國際科技股份有限公司
羅碁生化科技股份有限公司
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專題的動機來由於心電圖(ECG)資料如果不經過壓縮而儲存會非常佔用儲存空間，將導致大大地降低其實用性與即時性，但也不能因為壓縮過程而導致過大的失真。而此心電圖壓縮系統最主要的特點在於能解決傳統小波轉換所產生的錯誤傳播(error propagation)與字元增長效應(word-length growth effect)。
此心電圖壓縮系統所考慮的重點為在高壓縮率的同時不能產生太大的失真，即壓縮率(Compression Ratio, CR)與失真度 (Percentage of Root mean square Difference, PRD)間的權衡(trade-off)，以保留原始資料的辨識度。而在此心電圖壓縮系統的演算法中共細分為轉換(RRO-NRDPWT)、 量化(Non-Linear Dynamic Quantization)與無失真編碼(1-D SPIHT)等三大部分，而 1-D SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees)為此系統所採用的編碼演算法，因為其對小波轉換係數有較高的壓縮效率。主題即為把此心電圖壓縮系統中的 1-D SPIHT 無失真編解碼演算法加以 FPGA 硬體實現化。
如何讓自己的身體更健康！？其中，運動不為是一個健康的途徑，但是要健康的運動除了配合自己的心律速率、呼吸的速率、肌肉的作工等等，這些因素之中，心律要達到多少才算是有效率的運動呢？每個人因為年紀、生理狀態及運動習慣不同，會有不同的最大心跳率，而最大心跳率是判斷一個人運動中是否有進入有氧無氧的狀態，因此如何克制話我們每個人自己的運動強度，達到最有效率的訓練與健身，心律是最簡單且最可以觀察的生理狀態。
在運動中，依照測量出來的心跳顯示心律圖回饋給使用者，讓使用者可以自行評估自己體能的狀態做運動強度的調整，可依照腰帶上光纖燈條顏色判斷自己運動抵達何種狀態（紅：無氧燃燒區、綠：有氧燃燒區、藍：低於燃燒區）。我們用重力感測器（G-Sensor MPU-6050）先截取使用者運動量，經由主從串列通訊匯流排（I2C）計算使用者走的步數，同時傳輸訊息到MCU，再利用藍芽裝置（HC-05）傳至手機；另一方面手機每十五分鐘會告知使用者可檢測自我的心率狀況，心跳率檢測方面則是用心跳偵測器 (SEN-11574)，經由類比數位資料轉換（ADC）傳輸至MCU，再從藍芽裝置（HC-05）傳輸到手機。手機資料也可上傳至資料庫建檔，作為個人健康管理。
專題的動機是由於市售上的額溫槍品牌廠商眾多，每支額溫槍量測出來之溫度值卻不盡相同，因此藉由理解額溫槍運作之原理，進而探討溫度值誤差之原因，並利用課程所學配合老師們的指導完成額溫槍製作。
主要的目標是完成一組能夠量測體溫且與手機、PC能夠作連動之額溫槍，見機構示意圖。我們暫以微控器 NANO130KE3BN_LQFP128 當作開發平台，經組員們參考眾多文章及Datasheet且討論之後，決定選用Digipile TPiS 1T 1252 作為這次額溫槍之溫測sensor，Digipile為數位訊號輸出之sensor，利用Keil uVision及Hterm程式，初步將sensor所讀之訊號換算為溫度值。
第一階段為完成硬體機構以確保溫度量測值的穩定，第二階段為透過Wifi或Bluetooth將溫度值與手機無線傳輸且製作APP能夠具備歷史查詢之功能。過程中整合了感測溫度的擷取、數位sensor的訊號處理、Keil uVision及Hterm程式等C語言相關之運用，使用Visual Studio2015之環境完成手機APP，充份地展現了硬體、韌體及軟體的緊密結合。
專題的動機來自於: 教室無空氣通風換氣設計，儘管老師很努力教學，可能因為同學人數眾多，CO2濃度過高，造成學習成效打折，因此希望有便宜的偵測裝置，來提醒老師和同學開門窗，解決非智力和意志力的障礙。
The main target is to use Embeded uC to do analog input Voltage conversion to digital value (may include linearization and temperature compensation) and then send out digital CO2 concentration value through Bluetooth/Wifi module (using UART) to Raspberry Pi2 board.
Since PM2.5 sensor and LPG sensors are also easy to be integrated into the same CO2 detector, so they were also adopted for extended values of this detector. To save power, PM2.5 detector could be designed to use very small power by using duty cycle control, and this happen to add a little bit more complexity on the practice of programming the Cortex-M.
題主要研究物流系統中的視覺辨別及手臂的應用，實驗設備由相機(條碼掃描器)及機械手臂組成。QRcode掃描功能可獲取產品條碼資訊，並由手臂進行物品的夾取。夾取前會判別物品是否正確，如果錯誤則回傳訊息，正確則取物並移至指定地點，藉由上述動作的串聯來實現物流自動化。
手臂主要由六軸伺服馬達(Servo motor)進行控制，由伺服馬達控制板進行PWM的訊號驅動，於Raspberry Pi內取得物品位置訊息，再移動手臂製物品定點確認抓取。馬達控制板則與Raspberry Pi進行整合，在整合過程將可了解韌體的應用及結合 。
農業生長期間包含種子、生長、開花、結果、冬眠不同階段，其中開花期的光、溫度、水變因控制將會影響最後作物品質與收成，相較於其他階段更需要精密的農業智慧控制。也因此，本專題為建置「開花資訊系統」，透過影像辨識記錄植物開花進度，同時建置溫溼度偵測，隨著未來數據資料收集，可比對不同溫溼度對開花影響，進而找到最佳的生長環境數據。
專題架構面，本專題以Raspberry Pi為核心，並且連接IP Camera及溫溼度感測器(BME280)，以獲得植物生長的基本參數。物聯網後台系統部分，使用ARM旗下的mbed Cloud雲端程式開發平台，並以Linux安裝NoSQL MongoDB (TBC)。通訊協定的部分，同時應用CoAP與HTTPs以實現不同通訊環境下訊息傳遞可行性，除了後台建置WEB瀏覽器供系統管理者確認參數與資料庫訊息收集設定外，前台也提供Pi連結至mbed Cloud的OS作業系統，以供使用者了解開花現況，詳細細節可參考下方架構圖。
物聯網蓬勃發展的現況下，智慧家居也是熱門議題之一。我們想做出智慧家居的其中一項-智能風扇，透過PIR感應人進門，溫度感測器偵測室內溫度，不必手動，即可自動調節風扇段速，讓人體維持在舒適的溫度環境下。也加入遠端控制的方式，利用手機便可開啟或關閉PIR功能和調節風扇。
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「七龍珠－搜集七顆龍珠就可以向神龍許願」，這是許多人童年的回憶及夢想，希望真的能有一個龍珠雷達到處搜集龍珠，向神龍許願。於是此次專題就在這個夢想下誕生了。
集龍珠中最重要的就是定位技術。近幾年定位技術正蓬勃發展中，考量到室外定位部分已有成熟的GPS技術，但作為定位技術的末端，室內定位的技術卻發展緩慢。且因GPS定位技術，在室內定位則會因建築物影響而降低訊號強度，故需要尋找其他可作為室內定位的技術。目前較受青睞的室內定位技術有Bluetooth、Wifi及超寬頻室內定位，其中藍芽定位技術具有設備體積小、短距離、低功耗等優勢。我們會使用iBeacon訊號作為定位基礎，利用多個iBeacon transmitter發射訊號，使待測物能夠透過感受到iBeacon訊號強度來運算與各個transmitter間的距離，再利用三角定位方式計算待測物位置，並透過演算法提升定位精準度，再將定位結果傳至給使用者。而且，也會使用各種感測器安裝於待測物上，並將資料上傳雲端，提供使用者可透過Web或App觀察待測物的當下環境狀況。另外，待測物上也會安裝各類可控制元件，讓使用者亦可透過Web或App操控裝置，達到提醒、輔助搜尋待測物，進而提升搜尋到待測物的成功率。
目前爬蟲類寵物市場上的剛出生的幼體(1~2月)與亞成(成長1~2年)，因幼體價格 便宜此消費者較喜歡購買便宜的幼體飼養，但因也因為幼體的抵抗力較弱，死亡率高難以飼養間接導致亞成個體的價格一再翻高 (約有2~3倍的差價) 幼體不容易存活究其原因乃台灣氣候潮濕且氣候多變，造成幼體在溫濕度不穩定的條件之下感到不適，厭食虛弱導致存活率低。 例如出名難養的爬蟲幼體印度星龜，幼體容易無緣無故暴斃，在台灣的存活率竟不到3成。 故如果可以有很好的溫濕控系統,和監視系統並整合雲端主機的資料就可以提供幼體較為穩定的環境。做好飼育箱內的溫濕度控制就可以記錄追蹤，監視器系統全天縮時錄影，觀察幼體進食狀況，雲端資料庫提供圖象化報表資訊，時時調整溫濕度，一定可以提高幼體的存活率。
在資訊網路發展的今日，傳統的工業、商業化模式也逐漸隨著科技的進步而不斷創新；早年受限於製造成本及技術的門檻，故許多商品並無法實現連網及大型資料儲存統整；經由網路設備不斷更新、傳輸速度不斷的加快、以及上網的成本逐漸降低，人手一台的智慧型手機或平板的時代來臨，也宣告著曾幾何時看似遙遠『物聯網』的概念逐漸的被實現之。
我們團隊構思設計一台智慧型的自動販賣機，結合了低層晶片控制結構，裝上Sensor蒐集各種數據，並以RaspberryPI當控制中樞，整合並儲存各種資訊，透過網路傳送的方式將資料傳送給後端伺服器；同時管理者與客戶端皆可透過App或Web端來掌握販賣機的各項資訊，例如當販賣機某項商品缺貨時，PI將會自動傳送訊息給Server，並由Server通知該負責的人員進行補貨，以節省人力資源的消耗；同樣的，消費者也可透過下載手機App，或是打開官網來得知附近哪裡可以買到自己喜歡的商品，增加購買便利性及即時性，目前是否有缺貨等等資訊，達到智慧管理的目標，提高營運效率。 我們團隊設計的重點考量在於將產品與管理能夠整合起來，並希望以優越的軟體實力來降低硬體成本，例如在偏遠地區的販賣機能使用Sigfox的技術，每隔一段時間傳送資料給Server端，就可省下3G.4G或網路的月租費及器材費用、將實務上管理效益給最大化。
智慧販賣機使用 Raspberry Pi 當控制中樞，接收來自由基層晶片 ( Arduino、其他8位元晶片 ) 採集的各種感測器資訊。 底層的晶片傳輸資料給Raspberry Pi後，在PI上就做一次資訊的匯整 , 透過各種網路通訊方式(依照販賣機業者的需求來決定)，然後將資料丟給後方的資料庫系統(MySQL、MariaDB)儲存。
IoT 智慧販賣機-簡報
IoT 智慧販賣機-影片
藉由具有辦識功能的機器人，可偵測物品的位置，並自動回傳座標值 到雲端，讓user 可藉由web server 查詢物品位置的資料或執行物流任務 排程。
本專題先以偵測出福壽螺的蛋做為應用方面，於指定的範圍內進行巡 邏，於巡邏的路徑上，若偵測到福壽螺的蛋(粉紅色一坨)，則巡邏車接近， 進行資料蒐集(拍照、紀錄坐標、上傳雲端)，完畢後，回到巡邏路徑上繼續巡邏。
智能特勘車-簡報
智能特勘車-影片
Linux是一個廣泛使用的OS且它是open source，了解Linux System並且實現Linux Driver，透過了解User space和Kernel space到硬體層，因為有過開發ARM-Cortex M4(新唐NUC505)的開發經驗(SPI驅動硬體加速器， I2C Touch Panel SPI讀取SD卡圖像)，產品是一台咖啡機LCD螢幕韌體開發(NUC505用SPI通FT812硬體加速器，NUC505用I2C通C48 Touch Panel LCD，NUC505用SPI讀SD卡圖像，NUC505接一條線到馬達影片Damo: Coffee NUC505)所以想練習Linux Driver(ARM-Cortex A53用I2C通LIS3DH)完成cross compile kernel model並實現IoT技術。
主要是Linux Driver(ARM-Cortex A53用I2C通LIS3DH)再來Pi 透過CoAP協定並申請ARMmbed伺服器，在ARMmbed註冊裝置，架設簡單網站(javascrip、Node.js)使用ARMmbed服務，在網站讀取傳送資料
利用 Linux 來建立 Embedded system 已經是非常常見的應用。在不同的系統應用上面經常會有不同的硬體如 LCD、 Key Pad、Touch Screen等，必須透過不同的I/O 操作才能夠控制。
通常這些必須直接與硬體溝通的程式，都會寫成 driver的型態載入作業系統。 透過該driver提供一組標準的介面存取硬體，如此使用者的程式便可直接與硬體溝通，當更換了不同的硬體，也只需載入不同的driver，不 用重寫上層的應用程式， 也就是說 driver 為 kernel space 和 user space 間的 interface。本專題的目的是讓大家對 driver 能夠有一個初步的認識，並且用簡單的例子描述基本的 driver 如何移植(porting)。
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高血壓是心臟病、中風、腎臟病、眼疾等疾病之重大危險因子，世界高血壓聯盟估計全球約有18%人口(9百40萬)死亡的主要原因與高血壓有關。然而高血壓通常沒有明顯症狀，一般都只能透過血壓計來量測血壓的讀數之後，再藉由量測出的數值來判斷使用者是否患有高血壓，血壓計的發展至今已經超過一個世紀，主要包含收縮壓、舒張壓以及脈搏數的功能，但在一般會大眾平時使用的血壓計，大部分都純粹只做量測紀錄，並沒有在數據分析這一個部分做更多的琢磨，因此我們決定除了藉由這次的機會研發製作出我們自己的血壓計外，再加入物聯網(IOT)的概念，結合智慧型手機、平板等手持式終端設備與雲端運算以及大數據分析之應用，終能構築出一套完整的醫聯網。
氧氣是維持生命的必需品，藉由呼吸系統進入血液，再與血液紅細胞中的血紅蛋白(Hb)，結合成氧合血紅蛋白(HbO2)，之後透過心血管系統運送到人體的各個組織細胞中。血氧飽和度(SPO2)是指血液中氧合血紅蛋白佔全部可結合的血紅蛋白的容量百分比，也稱為血氧濃度。正常的 SPO2介於99%-94%，低於90%稱為低氧血症，若數值太低可能會致命。由於血液是透過心臟反覆壓縮來傳遞，而這種壓縮會產生脈搏(pulse)，因此脈搏也會反應出人的生理狀態。換言之，SPO2及脈搏是一種生命及健康狀態的重要指標，此二指標的即時及長期監控在臨床救護及健康保健上，都十分非常重要。
本組開發的血氧及脈搏監測系統是採用非侵入式的指套式量測，只需將手指插入帶有光感測器的指套上即可量測。使用紅光(660 nm)和近紅外光(940 nm)兩道光作為光源，藉由量測其光穿透強度，再搭配演算法得出血氧飽和度。圖一為一量測及分析訊號的實例，由於脈搏震動會影響量測，因此量測到的光強度會隨著脈搏而變化，換言之，這個機台除了可量測血氧飽和度外，也可量測脈搏。這個機台除了可單獨量測外，也可將量測到的訊號傳送到電腦及手機，利用GUI及APP進行進一步的分析，系統架構如圖二所示。這套系統可以即時及長期監控血氧飽和度及脈搏，因此在臨床救護及健康保健上，均有很高的開發價值，同時這套系統的開法需同時兼具光電檢測技術、硬體、韌體、軟體、演算法、GUI、APP及生醫知識等多樣技術，才能開發成功。換言之，本團隊同時兼具這些技術，而這些技術可以進一步應用於開發各種新式的電子醫療設備。
透過健康管理平台系統免費提供WebAPP給醫療單位、專家及相關行業當工具。並進一步協助它們做好民眾之就醫用藥追蹤、預防保健、客戶服務及相關產品之開發銷售。
為提供因呼吸不良,造成睡眠品質的問題,以感測器來量測呼吸及睡眠品質。
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血壓計的發展已經超過100年，主要透過收縮壓、舒張壓以及脈搏數的功能，來即時監控患者的循環系統或是一般民眾的居家保健，但是這樣的系統卻無法在血壓發生變化前做即時的偵測，因此本組血管健康評估儀在以血壓計的基礎上，增加紅外線感測器來偵測血流變化量，透過血壓計原有的壓脈帶的加壓洩壓功能，以血流的剪應力來偵測血管擴張能力，達到真正的預防醫學功用。
血管健康評估儀-簡報
血管健康評估儀-影片
近年不少人罹患阻塞型睡眠呼吸中止症 (OSA)，且多數患者未被診斷出來。 該症若 未治療，將導致心血管疾病的死亡率增加，而睡眠品質不佳、白日嗜睡及注意力不集中，亦容易引發交通、工安等事故。
本專題定位於睡眠呼吸中止之居家偵測裝置設計，期望讓罹患(或疑似罹患)睡眠呼 吸中止症者在家中做便宜、方便的輔助檢測或追蹤，甚至在患者睡眠中發生呼吸中止事件時，將其喚醒。
動脈硬化疾病是現代人的文明病，死亡率逐年增加，亦是21世紀的主要疾病，其與生活型態、遺傳、慢性危險因子（高血壓、糖尿病、吸菸、肥胖、高膽固醇血症、早發性動脈硬化疾病家族史）皆息息相關，動脈硬化疾病定期檢測， 能夠幫助人們即早發現及早治療。
本專題以學術論文為參考，利用ECG檢測與PPG穿透式紅外線感測器，以上述兩者的數據推算出脈波傳導速度，使用MCU ADC腳位將電壓轉為數值，以GPIO偵測”量測控制按鈕”，與控制”量測感應狀態燈”，MCU UART透過串口或wifi將資料傳進電腦介面。
隨著工商發展，時間就是金錢也是效率，自動零錢分類機結合物聯網的概念，同時置入不同幣值的硬幣，即可判別出各種幣值的數目，在經由手機瀏覽器即可顯示各幣值的總數。
自動零錢分類機-簡報
自動零錢分類機-影片
市售空氣清淨機多數對於PM2.5空氣處理能力並未以數值呈現，由於缺乏機器效能資訊，再加上HEPA過濾器更換耗材費用，讓許多消費者的使用體驗呈現極大落差。少部分空氣清淨機雖具有感測器數據聯網與App使用介面，但大多數依然為HEPA過濾方式，年運行更換HEPA耗材費用落於NT 2,000~NT 5,000不等，聯網主機新購價格多落於NT 15,000~NT 20,000，兩項費用加起來費用並不便宜﹔另外，對於大面積清潔殺菌功能，需透過額外設備來處理，一般空氣清淨機並不強調。
本專題對上述市售產品需求缺口，規劃設計一款智慧空氣清淨機，除了市售價格低於NT 10,000、免更換HEPA耗材之外，並提供空氣品質控制反饋與清潔殺菌、設備網路聯網與遠端情境即時控制等等功能，依據使用環境歷史運行數據庫，進一步可對使用者提供有效分析反饋。
智慧空氣清淨機-簡報
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透過智能健康手環，可觀察智慧健康管理的生活模式及智慧照護用途對生醫的貢獻,也能透過實作的研究建構提供長輩建議幫助。
本專題以學術論文為參考,利用PPG穿透式紅外線感測器及G-sensor加速感測器,將上述兩者的數據傳輸至ARM Cortex-M0晶片,經過演算法處理後,資料會顯示在OLED,同時透過BLE傳送至APP介面。
在APP介面上,除了測量心率及步數外,也可換算出步行距離、BMI等資訊,並將相關資訊上傳FireBase資料庫存成歷史紀錄，以利管理健康的生活模式。
在大數據時代，AI透過IoT滲透到行動裝置帶起各個產業，我們將技術運用在醫療領域，結合生理感測技術落實醫療智慧輔助診斷，做為遠距照護基石，提升診斷效率、降低照護成本。
智慧心電儀透過專案管理技巧運用MS Project進行WBS分工、動態排程掌握進度。分為前端技術(html+css+javascript)、後端技術(python tornado serve)、非關聯資料庫mongoDB (node.js)及AI CNN演算組成。
ECG生理感測數據透過ARM經ADC轉換，使用有線(USB)或無線(BLE)傳輸，前端接收資料使用Moving-avg濾波演算進行低通濾波，使用JavaScript技術呈現動態ECG，UI介面使用html、css、JavaScript技術撰寫Web及App兩種介面，以Cordova整合進入手機App。後端透過Python以Tornado及Pymongo連接MongoDB，並以HA(High Availability)系統架構保證數據儲存。AI輔助診斷使用Python Tensorflow、OpenCV以CNN模型將二維圖像做Deep Learning，經過11 hidden layer運算，對7種心電圖類型進行分類診斷，最終可將診斷數據、畫面呈現給醫療人員進行輔助診斷。
高血壓是心臟病、中風、腎臟病、眼疾等疾病之重大危險因子，世界高血壓聯盟估計全球約有18%人口(9百40萬)死亡的主要原因與高血壓有關。然而高血壓通常沒有明顯症狀，一般都只能透過血壓計來量測血壓的讀數之後，再藉由量測出的數值來判斷使用者是否患有高血壓，血壓計的發展至今已經超過一個世紀，主要包含收縮壓、舒張壓以及脈搏數的功能，但在一般會大眾平時使用的血壓計，大部分都純粹只做量測紀錄，並沒有在數據分析這一個部分做更多的琢磨，因此我們決定除了藉由這次的機會研發製作出我們自己的血壓計外，再加入物聯網(IOT)的概念，結合智慧型手機、平板等手持式終端設備與雲端運算以及大數據分析之應用，終能構築出一套完整的醫聯網。
並且加入智慧演算法，可以得知數據與有在運動的數據相似度有多遠, 可以讓人增加運動並且記錄的動力。使用了壓力感測電路偵測血壓讓MCU做控制並且傳輸(藍芽&USB)至手機(APP)&PC(PYTHON)在從PC(PYTHON&HTML)&手機(APP)將數據上傳雲端(DB)資料庫做儲存。可在網頁(JAVA.HTML)&手機(APP)&PC(PYTHON)顯示歷史數據方便查詢血壓與心率的變化，即時做預防並改善。
應用電腦影像處理(結合紅外線熱影像與可視光影像)，來輔助醫療診斷。
本專題在Windows上，使用Visual Studio的VC++作為開發平台，引用openCV的函式庫，對影像來源進行各種matrix運算、色階調整、影像疊加，產生目標的融合影像。並利用Python中Deep Learning的Keras套件，配合Oxford Visual Geometry Group的影像辨認模型，比較原始的熱影像與光影像與處理過的融合影像，發現該技術對提昇影像辨認率，具有相當大的潛力。
希望導入電腦數位影像處理，可以提昇醫療影像診斷的精確性與效率性。
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