視覺特徵解碼與高效物體識別系統建構
本文探討在小樣本學習挑戰下，如何建構高效的物體識別系統。文章深入解析以SIFT演算法為核心的特徵提取理論，說明其如何透過尺度空間與差分高斯金字塔實現仿射不變性。接著，闡述如何借鏡文本分析，引入詞袋模型與k-means聚類技術，將連續的視覺特徵量化為離散的視覺詞典，從而有效解決資料量限制問題。最終，文章亦觸及效能優化與風險管理的實務策略。
智慧製造
6
Articles
運用多元統計監控實現製程異常精準偵測
本文深入探討數據驅動製程異常偵測的核心理論—多元統計過程監控（MSPC）。文章首先解析基於主成分分析（PCA）的T²與Q統計量監控機制，並詳述其控制界限的統計學原理。接著，文章聚焦於實務挑戰，如非高斯數據分佈問題，並提出核密度估計（KDE）、支持向量數據描述（SVDD）等解決方案。最後，探討結合深度學習如自編碼器與時序模型的進階應用，展示此技術如何從被動偵測進化為主動預防，提升智慧製造的品質管理效能。
振動分析與智能故障診斷的整合架構
振動特徵分析是設備健康監測的核心技術，旨在透過時頻域分析與機器學習等方法，從振動訊號中提取關鍵特徵，實現故障檢測、分類與預測。本文闡述其理論框架，從傳統頻譜分析演進至現代智能監測系統，並探討特徵工程在提升模型效能中的關鍵作用。此技術整合不僅能提前預警設備異常，更能支持預測性維護決策，將被動維修轉化為主動的資產管理策略，為企業創造顯著的營運價值。
智慧製造執行系統資安文獻計量分析
本文針對智慧製造執行系統 (SMES) 的資安議題進行文獻計量分析，探討 2010 年至 2020 年間的學術研究趨勢。分析涵蓋出版趨勢、研究領域、重要機構、作者、出版商、高被引文章和關鍵字等導向，並重點關注工業控制系統、物聯網和雲端運算等相關技術。研究發現德國、中國和義大利在 SMES
解析智慧機器人安全規範的理論框架與實務應用
本文深入探討智慧機器人安全規範的理論框架與實務應用。文章從風險評估的系統化方法論出發，闡述以 ISO 12100 為基礎的三層防護架構，並解析協作機器人興起後 ISO/TS 15066 的動態評估模型。透過半導體廠與醫療照護等實務案例，分析標準在真實場景中的應用挑戰與創新解方，強調在效能與風險間取得平衡。最後，文章前瞻 AI 技術帶來的變革，提出動態安全邊界等概念，指出掌握安全標準將是企業在智能時代的核心競爭力。
核偏最小二乘法於非線性製程的智慧監控策略
本文探討在工業4.0環境下，如何應用核偏最小二乘法（KPLS）解決傳統線性方法難以處理的非線性製程監控問題。文章首先闡述核主成分分析（KPCA）在故障檢測的應用基礎，再深入剖析KPLS的理論架構，說明其如何透過核函數技巧將數據映射至高維特徵空間，以建立精準的監控模型。內容涵蓋KPLS的算法實現、實務考量，並透過案例說明其在提升故障檢測率與提供製程優化洞見方面的價值，最終探討其風險管理與未來整合趨勢。