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基於人類姿態偵測與動作辨識之觀察學習系統開發及雙臂組裝作業應用

為了解決g skill ram推薦的問題，作者宋俊賢 這樣論述：

自從工業4.0 時代來臨，工廠逐漸走向客製化生產的趨勢，傳統的機器人教導流程步驟繁瑣耗時，已經無法應付現今少量多樣的生產，為了改善上述現況，本論文設計一基於人體骨架姿態偵測與行為辨識之雙臂組裝流程教導系統，並分為「姿態偵測與動作辨識之觀察學習系統」及「物件辨識及雙臂組裝作業應用」兩大主軸，前者將各種組裝動作進行任務編排與紀錄，後者則利用12軸雙臂機器人來還原組裝流程。首先在行為辨識部份，本論文採用OpenPose人體姿態辨識技術提取人體上半身關節點 （包含胸口、肩膀、手軸及手腕特徵點）並結合手部向量作為動作特徵，其次透過自適應動作分割流程將教導動作分割成每段步驟，利用改良型Two-strea

m adaptive graph convolutional of long short-term memory networks （2s-agcn-lstm） 神經網路將分割後的每段動作特徵歸類為7種常見的組裝動作（包含移動、組裝、旋轉與抓取物品…等組裝動作類別），同時透過影像色彩分群技術進行組裝物件種類辨識，最後將動作類別與物品編排成任務並紀錄，產生組裝任務鏈；另一方面，為了將組裝任務鏈實踐於工場中，本論文以實驗室所設計之雙臂機器人作為重現平臺，使手眼標定（Eye to hand）機器人能夠準確地抓取指定的組裝零件並重現各種高靈巧度的組裝動作，有效地解決組裝教導所產生的繁瑣問題。為了驗證系

統準確度與穩定性，本論文進行了不同使用者測試、不同組裝環境測試、不同組裝時間測試及不同視覺範圍測試，動作辨識準確率皆可達到96%以上，並利用五種自製且不同顏色的可組裝式螺絲與螺帽作為組裝零件，以此佐證本論文的可行性與穩定性。

建構適性化的職能差異分析機制之研究

為了解決g skill ram推薦的問題，作者陳秝洋 這樣論述：

　　隨著資訊科技的發展與網際網路的日益普及，傳統的平面廣告、報章雜誌己不再是企業唯一徵才的方式。根據相關研究公司於2010年4月調查求職者較常使用何種方式尋找職缺，便發現己有超過5成的求職者最常使用「透過人力銀行/招職網站」來找尋工作，比例明顯高於其它徵才的方式，由此可知國人己將上網找工作當作主要謀職方式。然而，國內多數的人力銀行系統大多著重以人格特質、職涯興趣、工作價值觀等角度去分析求職者對於各種產業領域的合適度，這使企業對於求職者是否能勝任職務的了解依然有限。　　有鑑於此，本研究先思考如何將職能模式的觀點與職能的差異分析(Gap Analysis)作結合，以建置一個類似人力銀行的職能差異

分析系統，使企業能運用此系統發佈職務及設定職務所需的各項職能，接著系統便可對現有求職者進行職能差異分析及其它相關計算，以推薦合適的求職者給企業作為進一步面試的參考人選。再者，企業即使有人力銀行系統的徵才輔助，卻可能因企業的徵才要求過於理想，而使系統可能很長一段時間無法為企業找到合適求職者。因此，本研究結合模糊類神經控制，讓企業能夠考量全體求職者的平均職能程度後，對職能程度要求作適性化之調整，進而使系統可以逐步為企業產生適性化的推薦求職者名單。