現今許多蛋雞場在篩選瑕疵蛋時，依然採用人工的方式，但隨著勞動人口減少，未來也許會無法應付人力需求。對此，國立雲林科技大學資訊工程系教授陳士煜帶領學生團隊研發「高光譜雞蛋品質檢測－以瑕疵與新鮮度為例」，期望能夠在未來替代人力，並提高雞蛋檢測作業的效率和準確度。此研發獲得「2022韓國首爾國際發明展」銀牌。

在使用此檢測系統時，使用者只需將雞蛋放在平台上，在光照下以高光譜相機拍攝雞蛋，透過收集光譜反應數據並傳送到資料庫後，便可識別出有髒污、裂痕以及血斑的瑕疵雞蛋。指導老師陳士煜表示，此檢測方式速度快且準確率高，比人工方式更佳，「我們測試的準確率都可以到96、97％，所以我覺得這樣的方法可行性是很高的。」

在使用高光譜雞蛋品質檢測系統時，使用者只需把雞蛋放在平台上，在光照下以高光譜相機拍攝雞蛋，即可獲取雞蛋瑕疵的數據。　圖／高光譜影像與訊號處理實驗室提供

陳士煜解釋，人在可見光範圍內很難區分類似的形狀和顏色，而高光譜不僅較一般影像光譜廣、解析度更高，且對於訊號的變化也較敏銳，可以更有效地幫助分辨雞蛋的品質，「用眼睛看只看得到一個人的外表，但用高光譜可以看到一個人的個性。」他形容。不過，從事雞蛋產業的張先生（化名）認為，大部分的雞蛋瑕疵還是肉眼可見的，不需要用這麼精細的方式去篩選，「這個科技很先進，但對雞蛋而言還是太貴了。」

高光譜比一般影像光譜廣、解析度更高，且對於訊號的變化也較敏銳，可以從更精細的角度去進行篩選瑕疵蛋的工作。　圖／高光譜影像與訊號處理實驗室提供

相較於瑕疵，團隊認為消費者更在意雞蛋的新鮮度，因此在系統中加入新鮮度檢測。使用者可將感測器加裝至手機，讓感測器貼近雞蛋偵測表面細菌，得到蛋殼表面的光譜反應後，再根據資料庫的大數據判斷雞蛋已放置多少週，以此避免誤食不新鮮的雞蛋。有購買和囤積雞蛋習慣的住宿學生符淨雅表示，自己要確認新鮮度時會直接敲開雞蛋，若有此系統則可帶來便利，「我覺得很實用，可以用科學的角度讓我確認雞蛋新不新鮮。」

雞蛋是家中常見的烹飪食材，若誤食到不新鮮的雞蛋，可能會面臨食物中毒的風險。　圖／戴婧雯攝

「我們每一類的樣本大約都蒐集了200顆蛋。」團隊學生徐楷勛說明，由於建立資料庫需要存進大量的數據資料，因此研發過程花費許多時間。不過團隊也表示，長時間的付出，讓該檢測研究相比市面上同樣使用高光譜檢測雞蛋瑕疵的發明，能夠檢測到更全面的瑕疵，且檢測所需的時間只有零點幾秒。團隊也希望藉此高準確率和高效率的研發成果，更好地幫助未來蛋雞場的自動化和智慧發展。

教育部政務次長劉孟奇今（5）日接見2021及2022年9項國際發明展金牌得獎的65位學生代表，活動現場也展出部分學生作品，其中不少以新冠疫情為出發點，有學生結合AI科技，發明零接觸檢測心律技術，獲得國際發明展金牌肯定，目前已經和廠商洽談將技術導出。

台灣青年於2021至2022年在9項國際發明展中創下佳績，一共拿下160面金牌，教育部為了激勵學生舉行接見儀式，也在活動中給予學生展示發明作品的機會。

▲劉凱翔在脫下口罩後，螢幕便顯示心率及呼吸率。（圖／實習記者林怡昕攝，2022.10.05）

劉凱翔受訪時指出，該技術主打「無接觸」測量，透過攝影機為偵測工具，結合電腦視覺與AI視覺深度學習技術，觀察臉部表情因「心臟收縮而產生的微震動」，就能偵測心率與呼吸率，作品耗時約5、6年時間研發，目前已經取得3項專利，未來希望能作為醫師在臨床上的評估數據，也有廠商來洽談將技術導出。

產學合作向來是台灣產業提升競爭力的必要策略，與國內外製造業有多起合作的雲林科技大學，近期就VR、AI等新技術打造出「高度擬真之堆高機VR系統」與「生產線出入口安全行為AI監控系統」兩大技術，協助某玻璃製造國際大廠降低堆高機訓練成本、強化生產線管制區安全並落實SOP。

▲ 雲科大IRIS團隊長期協助產業研發前瞻技術、培育專業人才。智慧辨識產業服務研究中心主任張傳育(左)與專家教授林建州(右)。DIGITIMES

VR系統強化堆高機訓練效益

研發「高度擬真之堆高機VR系統」技術的雲科大資工系副教授林建州，同時也是IRIS專家表示，堆高機是各類製造、倉儲場域中常見的設備，此設備的操作需有足夠的專業訓練，坊間都有堆高機訓練課程協助考照，不過該課程僅有基礎訓練，實際場域中所堆放的物品種類、路徑空間、堆高機機型往往與課堂環境不同，因此新員工上線後，需經在職訓練才能漸入佳境，而在這段期間，業者往往會付出一定的訓練成本耗損，此次合作的玻璃基板大廠即是如此。

現在面板的玻璃基板尺寸漸大，板身則越來越薄，加上玻璃為易碎品，堆高機在搬運過程中，常因行駛或牙叉上下移動慣性，以致玻璃基板倒落破碎，造成財物損失。除此之外，對現場環境不熟悉的操作行為，還有可能傷及一旁人員，造成勞安事件，因此該企業找到雲科大智慧辨識產業服務研究中心(以下簡稱雲科大IRIS)進行產學合作，期盼透過學研能量，能協助產業數位轉型。

雲科大IRIS團隊在評估需求後，整合跨領域資源，研發高度擬真之VR系統，此系統分為虛擬場域與操作系統兩大區塊，前者是派員前往該玻璃基板廠掃描環境，於VR系統中重建與實際環境完全相同的1:1數位虛擬環境，後者則是打造出包括方向盤、油門、剎車、牙叉控制桿等硬體在內的操作系統。使用者透過VR眼鏡進入1:1數位虛擬空間，再利用操作系統控制行進速度、方向與牙叉動作，藉此熟悉現場的環境、物品位置和移動堆疊手感。

透過VR建構訓練系統的構想看似不難，相關技術也已到位，但實際執行時卻困難重重。其中最難在於高度擬真，重建現場的各種細節，如牙叉力道與角度、堆高機的油門與剎車的踩放，以解決實質問題。團隊為確保企業商機，持續至場內來回調查，於設計過程中滾動調整架構與功能，目前已成功於雲林廠房內實際運作中。在此系統的協助下，除大幅縮短新人在職訓練的學習時間，也降低實際訓練的成本損耗。

用AI落實生產線管制區SOP

除了堆高機訓練外，該廠另一需求是希望落實生產線管制區的SOP，以提升廠區勞工安全。針對此需求，雲科大IRIS張傳育教授團隊以結合影像辨識與AI兩大技術，設計出「生產線出入口安全行為AI監控系統」。

中心主任張傳育點出該管制生產線問題，並指出玻璃基板多為高度自動化生產系統，產線內部的人員並不多，為避免出現勞安事件，廠務部門設計出SOP，規定進入人員，必須在產線門口掛上可標示身分的鎖具，管理人員透過鎖具資訊，即可判別產線內的人數與身分，以免在內部有人的狀態下仍啟動生產設備，傷害維修人員。

利用AI辨識監控攝影機畫面，雲科大IRIS團隊透過精準演算法，因應現場環境調整架構與功能，先偵測進入廠區的人員有無穿著規定衣帽、在門口置放鎖具。此外也會記錄個人的體型特徵，並以此建立身分識別機制，從而精準且快速判別產線內的人員數量與身分，當維修人員的衣著或動作不符規定時，系統也會即時提醒。

廠區人員資訊皆會同步顯示在團隊為企業客製化的管理系統，除了讓管理者可掌握即時狀況外，也讓工作人員養成良好習慣、落實SOP，降低工安事件，讓管理效益更全面。

「高度擬真之堆高機VR系統」與「生產線出入口安全行為AI監控系統」兩大技術，在上線使用的同時，雲科大也回收運作數據，持續強化系統的精準度。企業看見兩項技術的實質效益後，也有意擴大導入其它各地廠區，對此雲科大IRIS團隊提到，系統的主架構已然完成，僅需重建虛擬環境、微調細節，即可橫向複製到世界各地廠區，擴大系統的使用價值。

此次產學合作，雲科大IRIS團隊能量已能實質解決產業痛點，提升企業競爭力，然而先進科技要順利落地，需整合技術與場域專業，方能貼合使用者需求，雲科大智慧辨識產業服務研究中心多年來協助國內外各領域企業導入新世代系統，中心擁有跨領域團隊，如資工、電機、電子等理工團隊，亦有企管、設計、應外等行銷管理團隊，全方位協助企業一條龍的客製化服務，無論是前瞻技術研發或專業人才培育都已有亮眼成績，中心亦將持續深化產學兩端的合作關係，攜手推動台灣產業發展。

人工智慧技術的蓬勃發展不僅加速了企業數位轉型腳步，更改變產業結構樣貌，在這個創新轉型的關鍵時期，雲科大智慧辨識產業服務研究中心（IRIS）獲得教育部高教深耕計畫 Global Taiwan 計畫支持，由張傳育特聘教授擔任計畫主持人並召集校內23位專家學者組成「智慧辨識專家群」，協助正新、福懋、艾杰旭、陸豪、上銀、台大醫院、成大醫院、慈濟等機構以智慧辨識技術解決營運問題，提升創新轉型能量。

圖由左至右為國立雲林科技大學智慧辨識產業服務研究中心(IRIS)專家教授張慶龍、中心主任張傳育圖片來源：雲科大

雲科大智慧辨識產業服務研究中心（IRIS）主任張傳育表示：「我們不僅致力於協助台灣企業轉型、產業升級，更積極打造自己的品牌，在國際市場闖出名堂，讓全世界都知道台灣擁有強大的人工智慧能量，成為『亞洲一流、台灣第一』的智慧辨識標竿中心。」

IRIS自成立第一天就致力於解決產業問題，並先後協助許多企業透過智慧辨識技術優化營運績效，例如協助雲林科技工業區的製造業者打造製程品質檢測機制，提升醫療院所放射科辨識X光、磁振造影（MRI）及電腦斷層（CT）等醫療影像病灶的正確性，透過辨識嬰兒哭聲了解需求、分析銀髮族走路姿態以提供適切的照護服務。「目前IRIS的服務對象已從在地企業擴展到全台各地的企業，之後，將一步一腳印地推動多元國際合作。」張傳育如是說道。

鎖定四大核心技術，IRIS成企業創新轉型的最佳夥伴

左至右為電腦視覺檢測、醫學影像檢測

左至右聲音辨識、無人機影像

IRIS提供的智慧辨識技術含括電腦視覺檢測、醫學影像檢測、聲音辨識、無人機影像辨識等四大領域，過去幾年，已協助許多企業打造工業4.0、智慧醫療、智慧生活等應用，例如協助上銀科技打造智慧型滾珠螺桿預測維修服務，以及協助雲程在線以人工智慧物聯網（AIoT）技術為陸豪科技打造新世代電子遊戲機台服務等。

IRIS專家學者之一、雲林科技大學資訊工程系暨研究所教授張慶龍表示：「為發揮預測性維修的最大效益，團隊成員自2018年開始跟上銀科技討論，最終決定從關鍵製程–滾珠螺桿–出發，透過振動與溫度複合感測器跟專家演算法，即時監控滾珠螺桿的運作成效以進行預測性機台維修，避免無預警停機造成的損失、提升機械（台）使用率，以及落實節能減碳。」

歷經一年餘的努力，上銀科技成功在2020年推出智慧型滾珠螺桿，並獲得無數獎項，不過，雙方並不因此而自滿，相反的，更精益求精的優化產品服務能量，例如IRIS正協助上銀科技將智慧型滾珠螺桿的底層環境轉換到樹莓派、串接日本發那克（FANUC）工具機的圖形化介面，以利上銀科技將產品服務推廣到自動化、機械、水五金跟手工具等領域。

圖為合作開發工業 4.0 連結之智慧型滾珠螺桿

除了協助上銀科技研發智慧型滾珠螺桿，張慶龍研究團隊還有跟雲程在線合作，協助台灣知名的電子遊戲機製造商–陸豪科技–透過AIoT技術為傳統夾娃娃機賦能，讓夾娃娃機商家可以輕鬆招募會員、經營會員，以及進行點數跨業合作。

他說：「實際操作方式是以贈送小禮或免費玩一次等方式鼓勵消費者加入商家LINE好友，然後發放優惠券鼓勵LINE好友再度造訪，並且跟鄰近商圈合作，推出以娃娃機點數換取商家優惠服務等機制，創造消費者、娃娃機商家、鄰近商圈、雲程在線跟陸豪科技的多贏局面。」

圖左至右為APP操作畫面及合作企業娃娃機台

除了透過智慧辨識技術協助企業轉型，新冠肺炎疫情爆發後，IRIS團隊成員立即將智慧辨識技術應用到非接觸式服務，例如協助防疫飯店打造非接觸式量測機制，大幅縮短飯店業者測量入境隔離旅客的呼吸頻率、心率、體溫等作業流程等，為台灣防疫盡最大努力。

IRIS以產學合作實踐教學相長、讓學生畢業即就業！

值得特別注意的是，IRIS以團隊的方式協助企業解決營運痛點，會主動因應企業需求鏈結適切的專家學者，以更精準、高效的方式提供協助、加速創新轉型，以及極大化轉型成效。

張傳育面帶微笑地說：「除了邀請相關領域的專家學者一起參與專案，IRIS的專家學者會將產業需求等資訊帶回學校、作為撰寫期刊論文的佐證資料、在相關課堂上跟學生進行討論，帶領研究生團隊參加產業專案，發揮教學相長，讓學生可以『畢業即就業』。」

展望未來，IRIS除持續不斷深化在電腦視覺檢測、醫學影像檢測、聲音辨識、無人機影像辨識等智慧辨識技術，還會進一步透過智慧辨識技術協助製造、醫療與生活等產業解決營運痛點、優化營運流程以及提升營運績效表現，創造產學合作的最大效益，同時，讓世界看到台灣的科技實力。

國立雲林科技大學參加由香港貿易發展局主辦的2021香港創新科技國際發明展，其中由資工系陳士煜老師研究團隊研發的「即時生咖啡豆瑕疵檢測機台」透過快速的演算法更快的做出篩選動作，能降低農民的人力成本，獲得金牌的殊榮。

資工系陳士煜老師表示，因應咖啡農民的需求，從3年前開始進行可行性的評估的研究，效果很不錯。從去年開始決定要把咖啡農民的需求做出一個商品出來，於是研究團隊開始研究，演算法怎麼樣可以更快做出自動篩選的動作。今年成功做出「即時生咖啡豆瑕疵檢測機台」，己經有幾家廠商有興趣合作，技術上都已經成熟，主要目的希望機台成本更低一些，讓農民負擔得起、降低農民的人力成本。

「即時生咖啡豆瑕疵檢測機台」為鼓風機利用震動將咖啡豆平均送至輸送帶上，經過影像識別區時進行拍照並進行演算法的計算，透過高光譜相機進行瑕疵檢測並記錄瑕疵座標，將結果顯示在電腦上，接著機械手臂透過瑕疵座標進行瑕疵篩選並將瑕疵豆吸取起來，吸取到的瑕疵豆將被放置在另一個平台上與正常豆做區分，其優點能降低農民的人力成本。

快照式高光譜相機

震動供料機

機器手臂

國立雲林科技大學資工系王文楓老師帶領的研究團隊，以「智能酒駕辨識作品」，獲第15屆波蘭華沙國際發明展金牌獎。王文楓老師說明，此作品可立即辨識出是否有飲酒的行為，裝置於汽機車輛中的時候，可以快速執行飲酒檢測以增進行車安全，預防酒駕所造成的生命財產損失。且此電子式的快速偵測器，製作成本低，使用便利。

雲林科大王文楓老師表示，目前對於酒駕的判定標準是依靠酒測器，來檢驗駕駛人口中呼出空氣中酒精濃度，好來判定是否超標；或者是經由我們對於駕駛人血液中的酒精濃度經過抽血來檢查。這些酒測方法相對成本高且不容易裝在一般的汽機車上，因此我們發明了一個簡易的方法，能夠快速有效辨識，提醒警告酒後的駕駛人，避免酒駕行為的發生。

王文楓老師說明，智能酒駕辨識它的工作原理分成二個部分，一個部分就是PPG訊號，進行數據採集利用所拿到的PPG訊號，進行數位訊號的分析處理還有辨識來判定這個駕駛人是否有飲酒過量的行為；第二個階段我們利用電腦程式把所取得的PPG訊號跟前期我們所做的研究成果酒測值相關係數做比對，來判定是否構成酒駕的要件。

王文楓老師進一步說明，目前市售的呼氣式的酒精濃度偵測器以警用的裝置最具代表性，警用的裝置的好處是準確度非常高，但是要普遍把它裝在汽機車上，成本又太高。因此需要一種電子式的快速偵測器，可以降低使用成本。目前的市售警用酒測器一台要幾十萬元，如果智能酒駕辨識器能量產的話，單價一定在一萬元以內，所以對未來產業發展是非常可期待的。

智能酒駕辨識感測實驗

感測裝置電路板

隧道長期滲漏水會嚴重危害到結構安全，造成通行車輛極大的隱患。如今國立雲林科技大學智慧辨識產業服務研究中心（以下簡稱 IRIS） 專家林建州副教授團隊在隧道瑕疵檢測上做出突破，研發關鍵技術「基於隧道點雲資訊瑕疵檢測」，即時提供滲漏水警示並運用隧道點雲資訊找出瑕疵位置，能有效降低隧道維護後勤人力、減少資源的浪費。

隧道瑕疵精準定位，如透視般的全面掃瞄

台灣地形多山，為了交通方便及經濟發展，開鑿許多隧道，數量累計至少有 8 百多座，其中如捷運及地下化工程等，維修檢測已成為重大負擔，近年來，如雪山隧道等著名工程均發生裂縫及漏水現象，令民眾相當憂心。

林建州副教授團隊所開發的「基於隧道點雲資訊瑕疵檢測」技術，以光學影像檢測為基礎，融入點雲（point cloud）及多項智慧辨識關鍵技術，以 3D 雷射掃描抓點定位，即使在無光源的環境下也能安全作業及讀取隧道內的環境結構，透過專業研究團隊的程式開發，其檢測成效比一般的隧道瑕疵檢測設備更快速、更全面、更廣泛、更正確。

而國內目前只有雲科大林建州副教授的團隊在專研並精進此項技術，可謂先驅。林建州副教授表示技術中使用的點雲以能大範圍掃描的光達 LiDAR 分析其回傳的反射波及強度訊號形成電腦視覺，用點抓取三維座標讀取隨道內的地形環境和深度，顯示出隧道內的材質影像、色彩資訊，並自動標示滲水異常區域，能有效快速的判別隧道瑕疵，找出隧道漏水區域。

該技術的演算法也十分獨特，使用了塊狀的分割式檢測，將隧道曲面分割成更微小面塊，檢測精度高且仔細，IRIS 團隊表示該技術已克服光達裝置檢測距離越遠，標點越不準確的缺點，不僅能掃描更加廣域的範圍，還可減少測繪隧道影像所需的次數，並加快作業時間。目前政府單位也正積極探索光達在測繪空間上的應用，以更好的維護國土安全，林建州副教授的研究至為關鍵，移除距離與角度的誤差值校正讓演算法令既有的隧道檢測技術提高到更高層次。

▲ IRIS 團隊使用的光達裝置進行實驗。（Source：國立雲林科技大學）

化繁為簡，突破傳統思維，複雜檢測圖精簡化

而該技術還有一大亮點是建立有效的數學模型來消除距離效應及反射角的修正，將複雜的 3D 立體檢測圖轉換為精簡 2D 圖像，突破傳統思維、化繁為簡，移除角度和距離的限制，量測標記出最準確的滲水位置及面積，這都需要經過大量的幾何運算。舉例說明，光達的反射強度隨著角度、距離不同，接收訊號得強度也會有所差異，在演算法如此複雜的情況下，有效處理反射角的數學模式更是極為重要。

▲ 演算法校正前後。（Source：國立雲林科技大學）

「基於隧道點雲資訊瑕疵檢測」這項技術在檢測圖校正的部分更是有所突破，點雲資料除了擷取幾何位置外，還有回波強度等數據與目標的表面材質、粗糙度、入射角方向，以及儀器的發射能量、雷射波長等眾多參數環環相扣，如何有效剝離數據及分析就是 IRIS 團隊最重要的 Know How。儘管數據龐大且繁雜，林建州副教授團隊所開發的技術擁有約 1.7 億筆的龐大隧道點雲資料，只需不到半小時，就能快速算完全長近 7.7 公里的「全面性」隧道資料比對，像是分割、讀取、找出滲水所在點。藉由明確標明隧道漏水位置，其檢測率結果和實際滲水區域面積比準確度高達近 90% 、誤判比率小於 10%，可快速精準定位並有助於減少人力成本。

▲ 該技術診斷的隧道瑕疵檢測圖。（Source：國立雲林科技大學）

最重要的是，「基於隧道點雲資訊瑕疵檢測」這項技術無需使用高規格硬體支援，林建州副教授表示該技術的程式只需消費級顯卡就能驅動，使用一般設備就能有頂尖效果，這都是多虧了團隊強大的研發能量，將複雜的技術萃取精簡，甚至直接內建在檢測儀中也是有可能的，這將能更好的縮短隧道瑕疵檢測的作業時間及減少硬體成本。未來 IRIS 甚至有望能在技術中導入 5G 通訊功能，做到全面的即時雲端運算，將會是引領光達檢測隧道發展的重要技術。

新冠肺炎疫情肆虐全球，重創全球產業經濟發展，疫情風暴下，國民健康意識抬頭，精準醫療成為各國積極發展的產業，也造就「零接觸」產業商機！國立雲林科技大學智慧辨識產業服務研究中心張傳育主任與台大醫院雲林分院馬惠明副院長攜手合作，研發獨步全球的「零接觸」檢測-臉部中風、心率及呼吸偵測技術，獲得科技部2020未來科技突破獎，也展現雲科大在精準醫療的亮眼成果。

技術獨步全球，榮獲五項發明專利

由雲科大張傳育教授團隊研究之技術為全球首創，以「零接觸」檢測方式，達到「肢體零接觸，服務無距離」成效，該技術整合「臉部中風」、「心率」、「呼吸」等功能，以電腦視覺的方式，透過臉部特徵的變化即可得知受測者當下的中風可能性、精準的量測心率及呼吸率。該技術克服現有攝影機裝置難以突破環境光源變化影響檢測結果的困難，效率也大幅提升，可達到即時、精準、便利的零接觸量測，該技術已獲得兩項美國、三項中華民國發明專利，對於精準醫療及防疫科技產業都有重大性突破。

零接觸時代來臨，龐大商機不容小覷

智慧辨識中心張傳育主任表示：疫情大流行，風險最高的事竟然是人與人的實體接觸，我們研發的「零接觸式」檢測，不僅可以降低醫護人員接觸感染風險，更可整合於生理訊號量測系統、嬰兒監視器、及魔鏡等系統或裝置，實際應用於醫院負壓隔離病房、月子中心、居家等場域。目前該技術已發展可多人同時量測，未來也將可應用在人口密集的場域入口，該技術產業應用十分廣泛！

雲科大張傳育教授團隊獲獎合影

於台灣技博會發表獨步全球的新技術

「零接觸」臉部中風、心率及呼吸系統實測

未來科技獎(工程司)大合照

資通產業的競爭力，取決於投入資通產業人才培育的資源與素質，而在後疫情時代之資訊科技產業的發展與網路應用趨勢下，資訊工程專業人才之重要性與需求度也不斷提升。產業人才之培育需要與教育制度緊密的配合，善用產學資源，方能達成技職教育「知識傳遞、務實致用、學用合一」之目標；而國立雲林科技大學資訊工程系之教育方針採取理論與實務並重，開設多媒體系統、嵌入式系統及電腦網路系統等課程領域，培養本系學生研發、實務與實作之能力，滿足科技產業發展脈動下之人才需求。

雲科大資工系優秀的師資團隊具有豐沛的研發能量，以建置「智慧生活」為主軸，發展多媒體技術、5G通訊網路與嵌入式系統等多項關鍵技術，如張本杰教師研發5G 新關鍵技術，該技術可支援與協助業界所需課題，並連續三年爭取到美國高通公司5G產學研發計畫；朱宗賢教師近年著重於「室內定位於智慧醫療機構之應用」，分別導入台大醫院雲林分院與雲林榮民之家，提供室內導航、醫療設備與人員定位，及行動緊急按鈕等位置感知服務，該研究成果獲科技部價創計畫支持，成立新創公司畢迪科技，正在進行商轉與推廣；林建州教師之研究成果則是「以虛擬實境 (VR) 模擬堆高機之操作」來展現，主要是藉由戴在頭上沉浸式頭盔及手持操縱桿虛擬操作堆高機，讓作業員熟練正確的叉取貨物程序，並檢視其操作是否符合規範，熟練標準程序。藉此虛擬實境輔助教育方式，讓員工事先學習和避免貨物倒塌的災害發生。陳士煜教師則藉由「高光譜智慧新農業之產品分級及瑕疵篩選」，來發展智慧農業，其使用高光譜影像推掃式VIS-NIR高光譜影像相機取得農產品影像，再運用人工智慧與深度學習量化、識別與分類瑕疵區域，搭配機器手臂進行自動化的篩選，提升農業生產量能與品質。最後，因應資訊網路的蓬勃發展與應用所衍生的資訊網路安全與個人資料保護意識抬頭，本系由郭文中教師帶領產學團隊連續三年執行教育部新型態資安實務示範課程推廣計畫，發展資通安全技術與行動APP檢測實務教材，積極培育資通安全與檢測人才。

近年雲科大資工系產學研發及教學成果豐碩，在本系教學方針與業界實務鏈結下，厚實學生程式設計能力，更積極爭取科技部、教育部及產學計畫，挹注經費於教學現場，優化實務教學及研發品質，深受外界肯定。

雲科大資工陳士煜教師、五鈴光學公司郝祖德總經理及研發團隊-作品【高光譜智慧新農業之產品分級及瑕疵篩選】

工人們睜大雙眼檢查，挑掉不良的咖啡豆。這段過程不僅耗時，也容易因人眼疲勞，而產生誤判。因此由國立雲林科技大學資訊工程系暨研究所副教授陳士煜指導該校學生組成的hsipl_1團隊，研發「運用高光譜影像智慧辨識技術於咖啡豆瑕疵檢測」並於10月31日「2019雲科智慧生活創新應用競賽決賽」獲佳作。

由於人工選豆相當費時，且在工人精神疲倦的狀態下，瑕疵豆可能無法被完整挑出，於是該團隊嘗試以高光譜技術（註1）辨識瑕疵豆。將咖啡豆整齊地擺進暗箱，經推掃式高光譜相機拍攝後，便可獲得不同的波段。透過「波段選擇」將最敏感的留下，健康豆與瑕疵豆在此波段下差異會最大，最後以演算法找出瑕疵豆。

若咖啡豆尚未成熟就被採下或遭蟲蛀，便成為需要被丟棄的「瑕疵豆」。咖啡從業人員王浩宇說：「蟲蛀跟發霉容易因微生物影響，可能有赭麴毒素（註2）的物質，會導致心悸、頭痛。」因此在烘豆前需進行人工選豆，將生豆（註3）中的瑕疵豆挑除。

圖為已烘焙之正常咖啡豆，瑕疵豆分為很多種類，包含黑色豆、蟲蛀豆、未熟豆等，而蟲蛀豆通常肉眼不易辨識。　圖／吳曼嘉攝

瑕疵豆分為黑色豆、蟲蛀豆、未熟豆等種類，市面上的挑豆機多只針對黑色豆。團隊學生歐承學說：「黑色豆跟沒有瑕疵的生豆差距很大，單靠顏色便能區分。」而因蟲蛀豆較難以人眼分辨，他們便對其進行辨識研究。陳士煜也提到，辨識黑豆與破碎豆相對蟲蛀豆容易許多，而雖現在團隊的高光譜技術只用於檢測蟲蛀豆，但未來商品化後，將一併進行檢測。

團隊學生歐承學將咖啡豆整齊地擺在暗箱的滑台上，通常會把咖啡豆明顯不良處朝上，讓高光譜相機容易拍到。　圖／吳曼嘉攝

然而陳士煜坦言，蟲蛀在咖啡豆正面，但相機卻拍攝背面時，便會誤將瑕疵豆判為健康豆。因此考慮將其放在玻璃板上，改以兩台相機從玻璃上方及下方拍攝，期望改善此盲點。該技術目前的辨識率為95％，歐承學說：「之後要再讓系統多深度學習、多訓練，就可以增加它的辨識率。」

咖啡豆經高光譜相機拍攝完畢後，會以RAW檔呈現，右下角為瑕疵豆的波形。　圖／吳曼嘉攝

現下團隊使用之暗箱設備屬於實驗室規格，體積龐大且操作複雜。未來打算和廠商合作，將研究發現之波段製成多光譜相機，提供咖啡加工廠進行自動化辨識，有效提高挑豆效率；而對於咖啡玩家來說，只要一台手持式相機，在家也能輕鬆地挑豆。

國立成功大學電腦與通信工程研究所通訊與網路組助理教授林家祥表示，將高光譜技術用於檢測瑕疵咖啡豆是一個很合適的應用，但他認為要先把咖啡豆排列整齊才能檢測，會讓速度變慢。他說：「把咖啡豆全部倒在台子上，會獲得混合波形，並利用『高光譜解混』（註4），就能把混合的波形分離，這樣應該會快很多。」 

註1：高光譜技術過去多應用在軍事，而現今開始往醫療藥品、植物等較為生活的應用，用以辨別物體特性。

註2：咖啡生豆水分高，黴菌大量生長而容易產生赭麴毒素。生豆在烘焙後，赭麴毒素便會被分解破壞，但是烘焙好的豆子還是有可能因保存方式不當或受到生豆汙染，再次孳生。

註3：咖啡豆由外而內的構造為外皮、果肉、內果皮、銀皮、種子，藉由日曬或水洗的處裡，去除種子外側部份，就是生豆。

註4：高光譜解混（hyperspectral unmixing）可以將經高光譜技術得來的混合波形分離。

臺大醫院雲林分院新舊大樓各棟獨立，為引導就診民眾或病患家屬快速到達就醫地點，院方與中研院、雲林科技大學技術合作，建置智慧醫療室內導航系統。16日在舊醫療大樓一樓藝文中心舉行發表會，中央研究院資訊所張韻詩客座講座教授、雲林科技大學資訊工程系朱宗賢教授等人一同發表成果。現場民眾下載室內導航APP，體驗就醫的便利性。

臺大醫院雲林分院林昭維副院長表示，院區有舊醫療大樓、新醫療大樓、急診大樓、復健大樓、精神衛生大樓共五棟大樓，隨著各時期需要興建，各棟獨立。醫院就醫指引，提供清晰指標，有熱心志工指引服務。在資訊時代，臺大醫院雲林分院與時俱進，運用科技建置智慧醫療室內導航系統，提供創新服務，讓就醫民眾可以不求人即可準確到達就醫地點。目前建置智慧醫療室內導航系統先以門診就醫相關為主，包括新醫療大樓一樓門診區、批價掛號櫃檯、地下一樓之X光攝影室、藥局領藥處以及舊醫療大樓一、二樓的抽血站、檢查室、住院中心等地方。

雲林科技大學資訊工程系朱宗賢教授表示，利用安裝於天花板上之定位器，發送藍芽定位訊號，使用者之智慧型手機於接收定位訊號後，進行室內導引，定位精準度為3至5公尺，本系統採用航點導航模式，當使用者抵達廊道交叉口或大廳之前，導引APP會適時提供方向指引，包括直走、左轉、右轉等，直至使用者抵達目的地，同時，本系統之定位器採用指向性天線，導引之正確性不受看診尖峰，人潮眾多之影響。

▲透過智慧型手機藍芽定位,患者可以輕鬆找到診間 。（圖／記者傅誠攝）