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逢甲大學 環境工程與科學學系 陳建隆所指導 陳荐濂的 以地電阻結合水平及垂直式電極之探測深度及辨識高導電區域之可行性研究 （2021），提出l型鐵條關鍵因素是什麼，來自於地電阻。

而第二篇論文國立臺灣大學 應用力學研究所 吳政忠、劉佩玲所指導 張必昀的 以人工智慧輔助電磁超聲波在鐵條缺陷檢測之研究 （2020），提出因為有 非破壞檢測、電磁聲波換能器、人工智慧、卷積式類神經網路的重點而找出了 l型鐵條的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了l型鐵條，大家也想知道這些：

以地電阻結合水平及垂直式電極之探測深度及辨識高導電區域之可行性研究

為了解決l型鐵條的問題，作者陳荐濂 這樣論述：

傳統的地下水水文調查大多是以監測井作業為主，其鑽井技術價格昂貴且僅能獲得一個點的水位高程，因此必須架設多個監測井，因此採用地電阻進行電阻率的測量，能提供更多地下水文資訊協助解釋與判斷。由於地電阻會受到電極間距的影響，於地下水流場施測時，會碰到探測深度不夠的問題。傳統地電阻主要是以水平方式設置電極，易受到深度和敏感度的限制，為了要克服深度的影響，必須要探討如何將探測深度進一步延展。另污染物常會透過地下水排出，對於找尋污染物在地下水層之位置與範圍非常重要，因此藉由地電阻探測高導電物質，利用污染物的電阻和背景不同，地電阻之電阻率變化呈現會有所不同，藉此判斷出導電異常之區域。本研究主要利用Pole-

Pole Array之電極排列，在砂箱內以僅有水平電極施測與設計垂直電極為一口地下水監測井，結合垂直和水平電極設置進行比較其優劣，是否能延長及增加探測深度。另探測高導電物質(鐵條)，改變鐵條之埋設方式與位置以及移動電極位置，將鐵條垂直埋設於 30 及 40 公分處、水平埋設於 15 及 30 公分處、水平埋設 30 公分處電極後移 5 及 10 公分處，測量獲得背景和埋放鐵條之視電阻率，繪製電阻率變化圖以找尋異常物質之相對位置資訊與分佈範圍。本研究探測深度結果顯示，水平電極結合垂直電極在探測深度時有良好的表現，效果比僅有水平電極佳，因結合電極所涵蓋的數據點較廣。本研究探測異質性結果顯示，在判讀

的異質性的存在，可觀察異質性(鐵條)的周遭，電壓垂直於鐵條，在等高線分佈圖找尋輪廓或變化分佈垂直於鐵條作為判讀的依據。施測水平電極結合垂直電極在判讀導電異常物質的效果比施測僅有水平電極的效果更為明顯且精準。透過觀察電流流動與鐵條呈現垂直的關係，找尋電阻值變化較大的區域以及找尋蛋型或半橢圓形之輪廓，藉由輪廓較陡的區域可以推測此處可能有異質性的物質存在。

以人工智慧輔助電磁超聲波在鐵條缺陷檢測之研究

為了解決l型鐵條的問題，作者張必昀 這樣論述：

在螺絲製作時，會發現某些螺絲強度特別低，問題來源為製作的鐵條本身就存在一些細小的缺陷，導致利用到包含缺陷的材料時，會有螺絲強度不足的狀況產生。因此，要如何及時且快速的，將包含缺陷的鐵條篩檢出來，成為了生產者最重要的課題。此時利用電磁聲波檢測法此種非破壞檢測的方式，便成為最佳的選擇，此種探頭製作便利且成本低廉，操作方式簡便易學，透過探頭在鐵條上激發出彈性波訊號，使其在鐵條中傳遞，再利用探頭接收訊號，便可從中判斷出其中有無包含缺陷反射訊號，然而，低信噪比的缺點，一直都是此探頭的硬傷。因此，本研究透過結合深度學習，達到實現人工智慧的要求，透過機器的自我學習，歸納出一系列判讀缺陷反射訊號的方法。其中

，又以卷積式類神經網路，在辨識圖像上，有最好的表現結果，透過其特有的卷積以及池化層，能夠先將圖片特徵提取出來，以利全連階層進行歸納統整。透過此項技術結合電磁聲波換能器，並探討最好的資料處理方法，以及最佳的卷積式類神經網路模型架構，最後設計出一個最完善的判讀模型。本研究所量測的鐵條直徑為3.5mm，量測缺陷深度從1mm~0.6mm，準確率可以到達97.4%，並且在判斷缺陷準確率為92.31%，判斷沒有缺陷的準確率為98.44%。同時，在確保有無缺陷的比數不會相差過於懸殊的狀況下，利用訊號相減的方法，模擬出無邊界鐵條時，應該要量測到的訊號模式，在受限於實驗試體的有限長度的狀況下，盡可能地貼近實際應

用情形。經透過硬體與軟體的配合，建構出一套最佳的判斷缺陷反射訊號模型，在即時、且簡便的前提下，解決判讀訊號時，因量測訊號信噪比過低，需要依賴專業知識人員的困境，讓此檢測模式可以廣泛的應用於鐵條缺陷的檢測上，減少螺絲後續的品管成本。

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