本文使用田口法進行3D列印之表面粗糙度最佳化分析，使工件接近設計尺寸並減少表面粗糙度。首先使用3D印表機製作立方殼工件，並利用共軛焦雷射顯微鏡量測工件的長度、寬度及表面粗糙度，其中粗糙度參數為粗糙度輪廓曲面的均方根高度，實驗選定的控制因子包含噴頭溫度、進給率、層厚、平台溫度、填充率、填充圖案、空載速度與殼數，最後依因子的總自由度選定 直交表，並將因子及其水準值填入直交表以執行實驗。
變異數分析結果顯示，對工件長度有顯著影響的因子為進給率、空載速度與殼數，對工件表面粗糙度有顯著影響的因子為層厚及噴頭溫度，而工件寬度無顯著因子，依因子反應信號雜訊比大小分別決定三個品質特性的最佳設計，原始設計為3D印表機標準品質的製程參數組合，將三個品質特性的最佳設計及原始設計當作確認實驗，結果顯示工件長度及工件表面粗糙度的信號雜訊比皆在信心區間內，本文的實驗模式可有效地預測3D列印之最佳工件長度及最佳工件表面粗糙度，最後比較原始設計跟最佳設計的品質特性，其中原始工件長為 ，而最佳工件長為 ，長度約增加1.023%；工件表面粗糙度由21.554 降低至8.887 ，粗糙度約降低58.769%。

This study uses Taguchi method to perform the optimal analysis of surface roughness in 3D printing. The workpiece would meet the designed dimensions and also reduce the surface roughness. Firstly, cubic shell-shaped workpieces were made by 3D printers, and confocal laser scanning microscopy was employed to measure the length, width, and surface roughness of the workpiece, and roughness parameter is the root mean square height of the scale-limited surface. Then, nozzle temperature, feed rate, layer thickness, platform temperature, fill rate, fill patterns, travel speed, and shell numbers were selected as control factors during the experiments. After that, orthogonal arrays  were chosen in accordance with total degree of freedom of control factors. These control factors and level values were put into the orthogonal arrays for the experiments.
According to the results obtained from analysis of variance (ANOVA), shell numbers, feed rate, and travel speed significantly influence the length of the workpieces. The surface roughness of the workpieces are highly affected by layer thickness and nozzle temperature, whereas there is no influence on the width of the workpieces significantly. The optimal design of three quality characteristics was found after the signal-to-noise ratios (S/N) of the factorial effects were compared. The combination of the process parameters required by 3D printer’s standard quality was treated as original design. After that, all of quality characteristics’ optimal designs and original design were taken as confirmation experiments. According to the validation, the S/N of length and surface roughness fell within confidence interval, indicating the model employed by this study could accurately predict the length and surface roughness of the workpieces produced by 3D printers. Lastly, original design’s quality characteristics and optimal design’s quality characteristics were compared. The length of the original design’s workpiece was 17.817 mm whereas optimal design’s workpiece was 17.825 mm, indicating the length had increased by 1.023%. The surface roughness of the workpiece dropped from 21.544 to 8.887 , indicating the surface roughness had decreased by 58.769%.

目  錄
中文摘要	I
英文摘要	II
目    錄	IV
圖 目 錄	VII
表 目 錄	IX
符號索引	XI
第一章 緒論	1
1.1 前言	1
1.2 文獻回顧	1
1.2.1 田口法於3D列印應用之相關研究	2
1.2.2 與3D列印粗糙度相關之研究	3
1.2.3 3D列印製程最佳化之相關研究	5
1.3 研究動機與目的	7
1.4 論文之構成	7
第二章 田口法	9
2.1 品質特性與理想機能	9
2.2 品質損失與信號雜訊比	11
2.3 直交表	14
2.4 變異數分析	16
2.5 重要性測試	18
2.6 信心區間	19
第三章 品質特性的量測與實驗規劃	21
3.1 實驗設備與材料	21
3.1.1 3D印表機	21
3.1.2 列印材料	23
3.1.3 共軛焦雷射顯微鏡	24
3.2 模型設計與工件製造	28
3.2.1 模型設計與變更	28
3.2.2 工件製造流程	31
3.2.3 3D印表機的操作步驟	32
3.3 工件尺寸量測	33
3.3.1 共軛焦雷射顯微鏡於工件尺寸量測原理	33
3.3.2 工件尺寸的量測步驟	33
3.3.3 單一製程參數對工件尺寸的影響	36
3.4 工件表面粗糙度量測	40
3.4.1 共軛焦雷射顯微鏡於工件表面粗糙度量測原理	40
3.4.2 工件表面粗糙度的量測步驟	52
3.4.3 單一製程參數對工件表面粗糙度的影響	53
3.5 實驗規劃	56
3.5.1 選擇品質特性	56
3.5.2 因子探討與設定	57
3.5.3 選擇直交表	59
3.5.4 數據分析與確認實驗	60
第四章 結果與討論	62
4.1 工件尺寸之最佳製程參數組合	62
4.1.1 變異數分析決定工件長度之最佳製程參數組合	65
4.1.2 變異數分析決定工件寬度之最佳製程參數組合	73
4.2 工件表面粗糙度之最佳製程參數組合	78
4.2.1 一半準則決定工件表面粗糙度之最佳製程參數組合	80
4.2.2 變異數分析決定工件表面粗糙度之最佳製程參數組合	83
4.3 確認實驗	89
4.3.1 品質特性之信號雜訊比的信心區間	90
4.3.2 	品質特性之信號雜訊比實際值與預測值的比較	93
第五章 結論與未來展望	97
5.1 結論	97
5.2 未來展望	98
參考文獻	100
 
圖目錄
圖3-1  3D印表機主體	22
圖3-2  LEXT OLS4100共軛焦雷射顯微鏡主體	25
圖3-3  共軛焦雷射顯微鏡操作流程	27
圖3-4  原始模型設計含棧板	29
圖3-5  變更模型設計含棧板	29
圖3-6  工件的三視圖(上視圖會隨著製程參數改變)	30
圖3-7  3D印表機操作流程	32
圖3-8  工件成型位置	33
圖3-9  工件量測時的擺放位置	35
圖3-10 量測工件外形尺寸前的定義	35
圖3-11 樣本長度、評估長度和量測長度的關係	41
圖3-12 層厚0.10mm工件的表面輪廓曲線	43
圖3-13 層厚0.20mm工件的表面輪廓曲線	44
圖3-14 層厚0.10mm工件於不同截取值下的粗糙度輪廓曲線	46
圖3-15 層厚0.20mm工件於不同截取值下的粗糙度輪廓曲線	47
圖3-16 中心線的示意圖	48
圖3-17 最小平方平均線的示意圖	49
圖3-18 粗糙度輪廓曲線的均方根偏差平方之求法	50
圖3-19 粗糙度輪廓曲線之元素的平均寬度之求法	51
圖3-20 工件表面粗糙度量測區域的示意圖	53
圖3-21 工件尺寸及工件表面粗糙度的魚骨圖	57
圖3-22  直交表的點線圖	59
圖4-1  各因子於各水準對工件長度之信號雜訊比的反應圖	66
圖4-2  噴頭溫度×進給率對工件長度之信號雜訊比的反應圖	67
圖4-3  各因子於各水準對工件寬度之信號雜訊比的反應圖	74
圖4-4  噴頭溫度×進給率對工件寬度之信號雜訊比的反應圖	75
圖4-5  各因子於各水準對工件表面粗糙度平均值的反應圖	81
圖4-6  各因子於各水準對工件表面粗糙度標準差的反應圖	82
圖4-7  各因子於各水準對工件表面粗糙度之信號雜訊比的反應圖	84
圖4-8  噴頭溫度×進給率對工件表面粗糙度之信號雜訊比的反應圖	85
圖4-9  最佳工件長度之工件的頂面	95
圖4-10 最佳表面粗糙度之工件前後左右四個面的粗糙度輪廓曲線	96
 
表目錄
表2-1   直交表	15
表2-2  變異數分析表	16
表3-1  3D印表機規格表	23
表3-2  LEXT OLS4100共軛焦雷射顯微鏡的物鏡規格表	25
表3-3  LEXT OLS4100共軛焦雷射顯微鏡規格表	26
表3-4  不同物鏡倍率下智能掃描範圍及時間	28
表3-5  工件預設品質之製程參數組合	36
表3-6  層厚對工件尺寸的影響	37
表3-7  噴頭溫度對工件尺寸的影響	37
表3-8  平台溫度對工件尺寸的影響	38
表3-9  3D印表機列印工件架構時的預設速度	39
表3-10 進給率對工件尺寸的影響	39
表3-11 填充率對工件尺寸的影響	40
表3-12 週期性輪廓以RSm大小選擇截取值	48
表3-13 層厚對工件前後左右四個視圖表面粗糙度的影響	54
表3-14 噴頭溫度對工件前後左右四個視圖表面粗糙度的影響	54
表3-15 平台溫度對工件前後左右四個視圖表面粗糙度的影響	55
表3-16 進給率對工件前後左右四個視圖表面粗糙度的影響	55
表3-17 填充率對工件前後左右四個視圖表面粗糙度的影響	56
表3-18 控制因子及其水準值	58
表3-19  直交表	59
表4-1   直交表每組實驗的製程參數設定	63
表4-2  十八組實驗的工件尺寸與相對應的信號雜訊比	64
表4-3  各因子於各水準對工件長度之信號雜訊比的反應表	66
表4-4  噴頭溫度×進給率對工件長度之信號雜訊比的反應表	67
表4-5  對工件長度之信號雜訊比的初步變異數分析	70
表4-6  對工件長度之信號雜訊比的第二次變異數分析	70
表4-7  對工件長度之信號雜訊比的第三次變異數分析	72
表4-8  工件長度之最佳製程參數組合	72
表4-9  各因子於各水準對工件寬度之信號雜訊比的反應表	74
表4-10 噴頭溫度×進給率對工件寬度之信號雜訊比的反應表	75
表4-11 對工件寬度之信號雜訊比的初步變異數分析	76
表4-12 對工件寬度之信號雜訊比的第二次變異數分析	76
表4-13 對工件寬度之信號雜訊比的第三次變異數分析	77
表4-14 工件寬度之最佳製程參數組合	78
表4-15 十八組實驗的工件表面粗糙度與對應的信號雜訊比	79
表4-16 各因子於各水準對工件表面粗糙度平均值的反應表	81
表4-17 各因子於各水準對工件表面粗糙度標準差的反應表	82
表4-18 一半準則決定的工件表面粗糙度之最佳製程參數組合	83
表4-19 各因子於各水準對工件表面粗糙度之信號雜訊比的反應表	84
表4-20 噴頭溫度×進給率對工件表面粗糙度之信號雜訊比的反應表	85
表4-21 對工件表面粗糙度之信號雜訊比的初步變異數分析	86
表4-22 對工件表面粗糙度之信號雜訊比的第二次變異數分析	87
表4-23 對工件表面粗糙度之信號雜訊比的第三次變異數分析	87
表4-24 變異數分析決定的工件表面粗糙度之最佳製程參數組合	88
表4-25 確認實驗的製程參數設定	89
表4-26 原始工件長度與最佳工件長度的比較	93
表4-27 原始工件寬度與最佳工件寬度的比較	94
表4-28 原始工件表面粗糙度與最佳工件表面粗糙度的比較	94

1.	R. Anitha, S. Arunachalam and P. Radhakrishnan, “Critical parameters Influencing the Quality of Prototypes in Fused Deposition Modelling”, Journal of Materials Processing Technology, Vol. 118, pp. 385-388, 2001.
2.	R.-C. Luo and J.-H. Tzou, “Implementation of a New Adaptive Slicing Algorithm for the Rapid Prototyping Manufacturing System”, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, Vol. 9, No. 3, pp. 593-600, 2004.
3.	C. L. Perez, J. Vivancos and M. A. Sebastian, “Surface Roughness Analysis in Layered Forming Processes”, Journal of the International Societies for Precision Engineering and Nanotechnology, Vol. 25, pp. 1-12, 2001.
4.	C. L. Perez, “Analysis of the Surface Roughness and Dimensional Accuracy Capability of Fused Deposition Modelling Processed”, International Journal of Production Research, Vol. 40 No. 12, pp. 2865-2881, 2002.
5.	A. Boschetto, V. Giordano and F. Veniali, “Modelling Micro Geometrical Profiles in Fused Deposition Process”, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, No. 61, pp. 945-956, 2012.
6.	A. Boschetto, V. Giordano and F. Veniali, “3D Roughness Profile Model in Fused Deposition Modelling”, Rapid Prototyping Journal, Vol. 19, pp. 240-252, 2013.
7.	L.-H. Qi, S-Y. Zhong, J. Luo, D.-C. Zhang and H.-S. Zuo, “Quantitative Characterization and Influence of Parameters on Surface Topography in Metal Micro-Droplet Deposition Manufacture”, International Journal of Machine Tools & Manufacture, Vol. 88, pp. 206-213, 2015
8.	Y. Zhang and K. Chou, “A Parametric Study of Part Distortions in Fused Deposition Modelling Using Three-Dimensional Finite Element Analysis”, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, Vol. 222, pp. 959-968, 2008.
9.	S. F. Costa, F. M. Duarte and J. A. Covas, “Towards Modelling of Free Form Extrusion: Analytical Solution of Transient Heat Transfer”, International Journal of Material Forming, Vol. 1, pp. 703-706, 2008.
10.	Y.-P. Chao, L.-H. Qi, H.-S. Zuo, J. Luo, X.-H. Hou and H-J. Li, “Remelting and Bonding of Deposited Aluminum Alloy Droplets under Different Droplet and Substrate Temperatures in Metal Droplet Deposition Manufacture”, International Journal of Machine Tools & Manufacture, Vol. 69, pp. 38-47, 2013.
11.	Q. Sun, G.M. Rizvi, C.T. Bellehumeur and P. Gu, “Experimental Study of the Cooling Characteristics of Polymer Filaments in FDM and Impact on the Mesostructures and Properties of Prototypes”, Solid Freeform Fabrication Symposium, Austin, TX, 2003.
12.	Q. Sun, G. M. Rizvi, C. T. Bellehumeur and P. Gu, “Effect of Processing Conditions on the Bonding Quality of FDM Polymer Filaments”, Rapid Prototyping Journal, Vol. 14, pp. 72-80, 2008.
13.	J. P. Thomas and J. F. Rodriguez, “Modeling the Fracture Strength between Fused Deposition Extrude Roads”, Proceedings of the 11th Solid Freeform Fabrication Symposium, 2000.
14.	李輝煌，“田口方法：品質設計的原理與實務”，高立圖書，2015年。
15.	范光照、張郭益，“精密量測”，高立圖書，2015。
16.	蔡富吉、蔡坤哲，“3D印表機自造全書”，基峰資訊，2014。
17.	陳信瑋，“射出成型參數對光學鏡片表面粗糙度的影響”，碩士論文，高雄應用科技大學模具工程系，2007年。
18.	陳坤村，“應用田口法與遺傳演算法於點字觸摸顯示方塑膠零組件射出成型最佳化參數研究”，碩士論文，淡江大學機械與機電工程學系，2009年。
19.	蔡政憲，“利用實驗設計法調整積層製造技術參數與其品質最佳化研究－FDM為例”，碩士論文，東海大學工業工程與經營資訊學系，2015年。