張榮森

接觸式和非接觸式是獲得物體表面信息的兩種方法。前者需要與被測 物接觸，這使得獲取信息的效率非常差，並且在接觸期間被測物或檢測端可能變形或損壞 導致結果不准確 後者不會接觸被測物，量測效率更高，本研究之目的為創立一量化生理指標的非接觸式系統。 在這項研究中使用三角測量來估計距離可以追溯到公元前600 多年。希臘哲學家泰勒斯利用相似性原理 (交集定理 )來測量自己與金字塔的影子長度以及高度。若以此為基準輔以 Moiré疊紋藉此放大振動情形，可使量測更為容易。而本研究系統就是利用投影出的光柵與電腦後製上去的光柵產生之 Moiré疊紋變化偵測微小顫動。 投影機投射光柵，雖然方便操作且可隨被測物不同及時更換適合的光 柵，但其投影的閃爍頻率卻會對所測出的數據產生(0.6hz與 10hz)影響，所以過往所得到的量測結果為相對數值而非絕對數值，因此以二值化方式消除其影響，並用區域多點平均方式消除因光線角度產生陰影而量測數值經fft後為無任何頻率變化的無效點，最後使用經驗模態分析獲取振動之瞬時頻率彌補傅立葉轉換無法明確了解資料的瞬時頻率的劣勢，在處理非平穩及非線性數據上具有優勢。 本研究之實驗以可調整振動頻率之體感振動器進行實驗導入人工智慧 卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks CNN)進行分辨不同頻率，本論文方法的平均準確率高達 原使方法在相同訓練權重、相同訓練樣本數下平均準確率僅為 53.76%，本論文方法準確率提高了44.31%。