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臺科大學生團隊研發微型軌道檢測隨車模組 勇奪技職盃黑客松評審團大獎

2025-06-16 12:25
發布在 生活
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臺科大學生團隊研發微型軌道檢測隨車模組 勇奪技職盃黑客松評審團大獎
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記者李喬智/臺北報導

在2025年技職盃黑客松競賽中,國立臺灣科技大學學生表現亮眼,由全球發展工程學士學位學程機械工程組二年級學生俞詠翔、吳孟軒、楊堇鉉以作品「減碳。檢探—微型軌道檢測隨車模組」勇奪競賽最高榮譽「評審團大獎」;電機系三年級吳定栩與資工系姚睿銘、謝秉成共同開發的「城市智慧邊緣運算系統」,也獲得佳作肯定。

本屆黑客松競賽以聯合國永續發展目標(SDGs)為核心,讓學生聚焦「大眾運輸系統低碳化」進行創意發想與實作。獲獎團隊研發的「微型軌道檢測隨車模組」可直接安裝於區間車車體下方,透過超音波感測軌距、加速度計偵測軌道的水平與高低起伏,並結合AI影像辨識技術偵測軌道裂縫與異常狀況,透過IoT平台就能即時回傳數值及GPS定位,提升軌道檢測頻率與維修效率。

隊長俞詠翔本身也是一位鐵道迷,他指出,傳統柴油檢測車全年需巡檢全台1,065公里鐵路至少4次,其碳排放與空氣污染對環境的衝擊不可輕忽。若能將檢測模組和日常的載客列車結合,不僅可大幅減少檢測所需的碳排放,也能提高巡檢頻率,進而降低因鐵軌線路不良導致的列車耗能與安全風險。團隊結合課堂所學與機器人研究社的實作經驗,活用電腦繪圖、雷射切割、3D列印與影像辨識等技術,成功打造出具備實用性與市場潛力的低碳檢測模組方案。


▲吳定栩(後)與謝秉成(前)主要負責視覺辨識的訓練並建立分析平台,才能順利偵測車流、調整號誌秒數,藉此紓解交通、減少怠速與碳排。(圖/臺科大提供)

首次參賽的他們原本只是希望能在大二時開始累積實作和競賽經驗,在定出「軌道檢測模組」為主題前,隊內進行過相當激烈的「辯論」,但也正是在不斷辯證與修正中逐步完善作品,最終奪得大獎。負責AI訓練與影像識別的吳孟軒表示,他在這次的比賽中感受到學無止境的魅力,「因為總有能修正、能優化的地方,就是沒有所謂的100分。」負責主控板接線和硬體整合的楊堇鉉則分享,他的個性較為被動安逸,這次比賽引導他跨出舒適圈,發現「嘗試新的挑戰沒那麼可怕,也讓我在大學生活中找到新的目標與動力。」

為推廣開放創新精神,團隊也將模組設計圖與邊緣運算程式進行開源,期盼未來有機會與企業進行產學合作,進一步推動技術落地。他們也特別感謝工程學院助理教授胡宗和在課餘時間提供力學機構、土木知識與業界實務的經驗,啟發他們的創作思維與實踐方向。

另一組榮獲佳作的團隊則由電機系三年級吳定栩、資工系姚睿銘與謝秉成組成,吳定栩與姚睿銘已是連續三年都參賽的「黑客松老將」,此次與首次參賽的謝秉成攜手合作,在分區賽拿下第一名,全國賽則榮獲佳作。他們開發的「城市智慧邊緣運算系統」,整合監視器與AI影像辨識技術,能即時偵測車流並透過分析平台調整號誌秒數,有效疏導車流、減少怠速與碳排,實現智慧交通與環保永續並進的目標。


▲「微型軌道檢測隨車模組」可直接安裝於區間車車體下方,透過超音波感測軌距、加速度計偵測軌道的水平與高低起伏,並結合AI影像辨識技術偵測軌道裂縫與異常狀況,透過IoT平台就能即時回傳數值及GPS定位,提升軌道檢測頻率與維修效率。(圖/臺科大提供)

此外,團隊也提出「動態道路柵欄概念」,靈感來自歐洲的Barrier Transfer Machine技術。吳定栩舉例,像是春節前夕的南下車潮遠高於北上,若能臨時調整車道分配,將有助於紓解壅塞路段,提升尖峰時段的通行效率。

除了技術面的應用,他們也關注交通議題的人文面向,建置環保教育網站,透過知識問答與點數兌換機制,鼓勵民眾主動學習環境永續知識、培養低碳出行習慣,以「軟性分享」方式提升全民環保意識,從根源推廣永續行動的理念。

談起參賽過程,團隊坦言挑戰重重。隊長吳定栩表示,今年全國賽的題目比預期困難許多,發想階段便屢遇瓶頸,常常互相反駁提案。但他們也深知「做不出來是常態」,因此需要準備多套備案,且遇到問題就要解決問題,並強調抗壓能力與及時止損是實作競賽的關鍵能力。

姚睿銘則指出,此次比賽大幅提升他在時間規劃與決策能力,技術上最大挑戰來自多功能系統的整合與AI模型訓練,比賽時只睡一兩小時,幾乎逼到精神與體力的極限。即便辛苦,他們仍決心明年再戰,盼以更具可行性、完整性的成熟作品問鼎來年的評審團大獎。

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