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系統識別號 U0002-2106201820055900
DOI 10.6846/TKU.2018.00629
論文名稱(中文) 環境感測健康智慧物聯網之技術探討
論文名稱(英文) Environmental Sensing Health and Smart Internet of Things Technology
第三語言論文名稱
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中文) 電機工程學系碩士在職專班
系所名稱(英文) Department of Electrical and Computer Engineering
外國學位學校名稱
外國學位學院名稱
外國學位研究所名稱
學年度 106
學期 2
出版年 107
研究生(中文) 洪宗斌
研究生(英文) HUNG,ZONG-BIN
學號 705440112
學位類別 碩士
語言別 繁體中文
第二語言別
口試日期 2018-06-15
論文頁數 74頁
口試委員 指導教授 - 李揚漢(yhlee@ee.tku.edu.tw)
委員 - 蘇大成
委員 - 徐承志
關鍵字(中) 懸浮微粒
環境感測
遠端控制
智能載具
關鍵字(英) PM2.5
Environmental sensing
Remote control
Smart machine
第三語言關鍵字
學科別分類
中文摘要
隨著時代的發展,產業間接造成了自然平衡的嚴重破壞。 溫室氣體和PM2.5逐漸增多,侵害人類環境,激發了我們的環保意識。 注意力不僅集中在戶外,而且逐漸轉移對日常室內生活空間的關注。 本研究旨在改善受極端環境影響的室內空氣質量,並分析粉塵大小對人體健康的直接或間接影響。
英文摘要
With the times, the development of industry has indirectly caused the dramatic destruction of natural balance. The greenhouse gases and PM2.5 have gradually increased and infringed on human surroundings inspiring our consciousness of environmental protection.The attention is not only focusing on the outdoors but also gradually shifts the focus on the daily indoor living space.This research is in order to improve indoor air quality affected by extreme environment, as well as analyze the direct or indirect impact of dust size for human health.
第三語言摘要
論文目次
目錄
誌謝	I
中文摘要 II
ABSTRACT III
目錄	IV
圖目錄	VI
表目錄	X
第一章 緒論	1
1.1 研究動機	1
1.2 研究目的	2
1.3 文獻回顧	3
1.3.1 Raspberry Pi3介紹	3
1.3.2 Arduino硬體平台介紹	4
1.3.3 粉塵感測模組比較	5
1.3.4 溫濕度感測模組	6
1.4 章節介紹	7
第二章 研究背景	8
2.1懸浮微粒大小與侵害途徑	8
2.2 PM2.5來源之對人體的影響	10
2.3 WLAN 802.11n傳輸架構	11
第三章 研究方法	14
3.1 情景架構	14
3.2 系統架構	14
3.3 環境感測模組	15
3.4 智能載具架構	16
3.5 即時監測	18
3.6 馬達控制	20
3.7遠端控制	25
3.8 PM2.5監控與採集	28
第四章 研究結果與比較	30
4.1 實驗流程	30
4.2 實驗情境	31
4.3 實驗結果	45
第五章 結論與未來展望	70
5.1 結論	70
5.2 未來展望	71
參考文獻	72

圖目錄
圖1.1 Alphabot搭載溫濕及粉塵之感測模組………………… 1
圖1.2環境感測之粉塵採集………………………………...………………..2
圖1.3粉塵分析圖[18、19]……..………………………...….…….…2
圖1.4 Raspberry Pi3硬體結構圖...……………...………….3
圖1.5 Arduino硬體架構[16]…………………………………………………5
圖1.6 SHINYEI_PPD42NS粉塵感測模組結構……………..…...….6
圖1.7 SHINYEI_PPD42NS感測原理………………………...…..………….6
圖1.8 溫濕度感測模組………………………...………………....………….7
圖2.1懸浮微粒大小示意圖[17]……………………………………………..9
圖2.2分徑建議之侵害分布[2,5]…………...………………………………10
圖2.3 OFDM封包架構……………...……………………..……………….12
圖2.4 OSI網路模型……………...………………………………………….13
圖3.1情境架構圖…………………………...………………………...…….14
圖3.2系統架構圖……….…...………………..…………………………….15
圖3.3環境感測模組……….…....………………..…………………16
圖3.4 Alphabot Car之設備架構………….….………………17
圖3.5智能載具全景圖…...…………………………………………………18
圖3.6 Thing speak之電腦檢視畫面………………….…...……19
圖3.7驅動與數據紀錄…………...………………………..…………..……19
圖3.8米家PM2.5檢測儀表板…………...………………..…………..……20
圖3.9 PWM低轉速之運作原理……………………..……..……...……….22
圖3.10 PWM高轉速之運作原理……..…………………..…......….22
圖3.11直流馬達之正反轉控制電路……………………………..………...23
圖3.12集塵盒實體與結構圖………….……………………………………29
圖4.1環境感測流程圖…………………………………...…………………31
圖4.2自動化設備之粉塵洩漏………………………….……………..……33
圖4.3粉塵洩漏之環境感測………………………….………………..……33
圖4.4使用噴霧器噴灑水霧…………………………………….……..……34
圖4.5靜置30分鐘之環境感測…………………………………….………35
圖4.6環境感測之即時影像……………………..………………….………36
圖4.7掃除地面粉塵之環境感測………………………..…....…….………36
圖4.8無線通訊實驗室打掃前之感測點A…………………...…….………38
圖4.9無線通訊實驗室打掃前之感測點B…………………......…….39
圖4.10無線通訊實驗室打掃前之感測點C………………….....…….40
圖4.11無線通訊實驗室打掃前之感測點D…………….………....….40
圖4.12無線通訊實驗室打掃後之感測點A…………….……....…….42
圖4.13無線通訊實驗室打掃後之感測點B…………….……..…….….43
圖4.14無線通訊實驗室打掃後之感測點C…………….……..……...43
圖4.15無線通訊實驗室打掃後之感測點D…………….……..…….….44
圖4.16 0分鐘之溫度環境感測…………….….…….....…………..….47
圖4.17 0分鐘之濕度環境感測…………….….…….....…………..….47
圖4.18 0-30分鐘之溫度環境感測…………….….…….....………….47
圖4.19 0-30分鐘之濕度環境感測…………….…….…….....………...48
圖4.20 30-60分鐘之溫度環境感測…………….……...….......….48
圖4.21 30-60分鐘之濕度環境感測…………….……...…...……….….48
圖4.22兩次紀錄點之粉塵洩漏係數……………...……...…...…....49
圖4.23進行水霧噴灑後1個小時之溫度環境感測…………....…………..51
圖4.24進行水霧噴灑後1個小時之濕度環境感測……………..…...…….51
圖4.25進行水霧噴灑後一個小時之PM2.5差異比較……………..…..….51
圖4.26 0分鐘之溫度環境感測…………………..…….……………..…….53
圖4.27 0分鐘之濕度環境感測…………………..……….…………..…….53
圖4.28 30分鐘之溫度環境感測………………………….…..…..…..…….53
圖4.29 30分鐘之濕度環境感測……………………….……………..…….54
圖4.30 60分鐘之溫度環境感測…….…………………….……..…...…….54
圖4.31 60分鐘之濕度環境感測…………..…………….……..……..…….54
圖4.32掃除墜落粉塵之0-60分鐘PM2.5環境感測係數………...55
圖4.33 60分鐘之溫度環境感測………….....…..………………………….59
圖4.34 60分鐘之濕度環境感測…………...…..……………………..…….59
圖4.35 30分鐘之A點PM2.5感測係數…………...…..……………..…….60
圖4.36 85分鐘之溫度環境感測…………..............….….….60
圖4.37 85分鐘之濕度環境感測…………..............…..…..60
圖4.38 60分鐘之A點PM2.5感測係數………….............…….61
圖4.39 115分鐘之溫度環境感測…………...............……….61
圖4.40 115分鐘之濕度環境感測…………...............……….62
圖4.41 20分鐘之C點PM2.5感測係數…………............……….62
圖4.42 140分鐘之溫度環境感測……………….............……….63
圖4.43 140分鐘之濕度環境感測……………….............……….63
圖4.44 30分鐘之D點PM2.5感測係數………………...........…….63
圖4.45 60分鐘之溫度環境感測………………............…………….65
圖4.46 60分鐘之濕度環境感測………………............…………….65
圖4.47 30分鐘之A點PM2.5感測係數……………….........….…….65
圖4.48 85分鐘之溫度環境感測…………...…………........………….66
圖4.49 85分鐘之濕度環境感測…………...………….......…..…….66
圖4.50 40分鐘之B點PM2.5感測係數…………………………………….66
圖4.51 110分鐘之溫度環境感測…………...……….………....……….67
圖4.52 110分鐘之濕度環境感測…………...……….……….....…….67
圖4.53 40分鐘之C點PM2.5感測係數…………...………………..……….67
圖4.54 165分鐘之溫度環境感測…………...……………….....……….68
圖4.55 165分鐘之濕度環境感測…………...…………….......…….68
圖4.56 40分鐘之D點PM2.5感測係數…………...………………....….68


表目錄
表1.1粉塵檢測模組比較表…………………………...…….……………….5
表1.2溫濕度感測模組比較表…………………………...……………….….7
表2.1粉塵粒徑大小之侵害路徑說明[5]…………………………...….….8
表2.2世界衛生組織之細懸浮微粒周界空氣品質標準………………..….11
表3.1 AM2320規格表………………………………………….………..….16
表3.2 GPIO對應PWM訊號輸入之馬達運轉模式…………….……...…..24
表3.3行政院環保署室內空氣品質建議值…………….…………………..29
表4.1情境-做完產品實驗後粉塵洩漏於密閉空間…………….….………32
表4.2情境-高濕加速粉塵墜落………………………………….….………34
表4.3情境-掃除地面粉塵………………………………….….……………35
表4.4情境-未經打掃之實驗室…………..………….…….….……………37
表4.5情境-掃除灰塵之實驗室…..………………….…….….….…………41
表4.6量測結果-粉塵洩漏………..………..…….…….……………………46
表4.7粉塵製造實驗室之粉塵物質分析表………...………….…..…….…49
表4.8量測結果-利用高濕度加速粉塵墜落………..………..……..………50
表4.9量測結果-掃除墜落粉塵…………..…………..……....……..………52
表4.10量測結果-未經打掃之實驗室A、B、C、D點…..……………....……55
表4.11無線通訊實驗室粉塵之成分分析表…………...…………..………56
表4.12量測結果-打掃過的實驗室……..…………..……..…………..……64
表4.13環境感測之結果統計………..…………….…..…..…………..……69
表4.14不同實驗粉塵之共通種類表………………..……….………..……69
參考文獻
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https://openhome.cc/Gossip/Books/mBlockArduino1-3and1-4.html
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https://openhome.cc/Gossip/Books/mBlockArduino1-3and1-4.html
[18].	微基百科,動態光散射, 
https://es.wikipedia.org/wiki/Dispersi%C3%B3n_din%C3%A1mica_de_luz
[19].	Rohin-Kumar, “EFFECTS OF POLLUTION ON HUMAN HEALTH,” Journal of Frontiers in Science and Technology, ISSN: 2321 – 0494, Letter-3, January 2014.
[20].	Hao-Min Liu, Hsuan-Cho Wu, Hu-Chen Lee, Yao-Hua Ho, Ling-Jyh Chen, “System Calibration Model for Mobile PM2.5 Sensing Using Low-Cost Sensors,” IEEE Xplore. February 2018.
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