霧氣議題困擾監控產業許久，早期使用乾燥劑作為濕氣消除的暫時對策，但乾燥劑遲早有一天會失效且無法預測失效的時間。隨著科技的進步使得積體電路越來越集成，越來越趨於小型化，大量的熱累積於內部無法排出，造成溫度差越來越大，起霧現象越來越容易出現，造成看清楚這件事情挑戰越來越大。

　　隨著物聯網的概念成形，許多的裝置將影像當作邊緣運算重要的資料來源，由於應用場域變廣，影像被霧氣影響的狀況需要考慮的也越來越多。如應用於移動式裝置中，除霧系統需考慮省電效率議題，這樣的考量勢必需要能夠有一套演算法可以預測霧氣的產生並加以控制霧氣的形成，使得影像的品質得以穩定。本論文想藉由模糊理論來實現除霧子系統，可藉由除霧子系統的搭配解決影像主系統受到霧影響造成的問題。

　　模糊理論是一種利用量化方式處理模糊概念的一種方法。隨著目前智能化以及功能複雜化的系統日益增多，龐大又複雜的設計系統，已經不再是0 與 1 等簡單集合可以歸類以及運算。有鑑於此，本研究採取模糊理論的方法，可以輕易地找出一個適當的模型，進而可以預測結果以及落點，建立一套不需龐大複雜的數學關係即可執行對應功能的系統。

　　本研究在影像系統內加入除霧子系統的協作，採用模糊理論的方法預測起霧的區間，進而利用模糊規則進行除霧系統的控制，讓除霧系統在不同場域、不同溫濕度條件下提前可以預測起霧，經由除霧系統的模糊控制，讓影像系統皆可保持清晰，且不因過熱以及耗能產生額外對內部電子產品的壽命影響。

As the technology progresses, many kinds of equipment are built in with an image sensor. However, when the air temperature is higher than the surface temperature of the cover, the cover will turn foggy and cause the blurred images or some detail missing, which will seriously affect the image quality.

The data accuracy, which might be the most crucial part of an image sensor, can be ensured with the assistance of a fog-predicting and controlling function of the system.
 
The aim of this thesis is to design and implement an intelligent defogging system base on fuzzy logic. The system can not only solve the shortcoming of the passive defogger and collect the defogging process data but also automatically switch on or off depends on the environment, which is energy-saving and can extend the life cycle of the equipment as well.

目 錄
第一章 緒論 .......................... 1
1.1 前言 ............................. 1
1.2 研究動機與目的 ................... 2
1.3 論文章節架構 ..................... 3
第二章 背景知識與相關研究 ............ 4
2.1 IP Camera系統 .................... 4
2.1.1 IP Camera系統組成以及基礎原理 .. 4
2.1.2 IP Camera類型 .................. 5
2.1.3 IP Camera相關測試規範簡介 ...... 7
2.2 現行IP Camera除霧對策以及探討 .... 12
2.2.1 現行問題說明 ................... 12
2.2.2 現行除霧方式介紹 ............... 17
2.3 霧的形成與溫濕度的關聯 ........... 18
2.3.1 相對濕度以及露點溫度 ........... 18
2.3.2 霧氣成因 ....................... 19
2.3.3 霧氣與相對濕度以及露點溫度的關聯  19
2.4 模糊理論 (Fuzzy Logic) ........... 22
2.4.1 模糊控制 ....................... 23
2.4.2 模糊化 ......................... 24
2.4.3 模糊推論 ....................... 25
2.4.4 控制規則庫 ..................... 26
2.4.5 解模糊單元(Defuzzifier) ........ 27
第三章 系統架構與分析 ................ 28
3.1 硬體架構實現 ..................... 28
3.2 模糊理論除霧系統設計 ............. 31
3.2.1 除霧模糊演算流程 ............... 31
3.2.2 輸入變數 ....................... 32
3.2.3 模糊化 ......................... 34
3.2.4 模糊關聯 ....................... 37
3.2.5 模糊規則 ....................... 38
3.2.6 加熱時間解模糊化 ............... 39
第四章 數據結果分析 .................. 43
4.1 溫箱環境驗證 ..................... 43
4.1.1 實驗初始設定 ................... 43
4.1.2 測試方法 ....................... 44
4.1.3 實驗結果 ....................... 45
4.2 戶外環境實測 ..................... 58
第五章 結論與未來展望 ................ 59
參考文獻 ............................. 60

圖目錄
圖2.1 System Diagram ................. 4
圖2.2 IP Camera種類 .................. 6
圖2.3 SGS IP 防水防塵等級實測照片 .... 8
圖2.4 SGS IK衝擊認證實測照片 ......... 10
圖2.5 IP Camera防水結構設計 .......... 13
圖2.6 氣密與濕度上升關係實驗架設 ...... 14
圖2.7 鏡頭起霧照片 .................... 16
圖2.8 IP Camera 起霧前後影像畫質比對圖  16
圖2.9 模糊控制架構 .................... 24
圖2.10 青少年/青年/青壯年 模糊函數 .... 25
圖3.1 De- fog System Block Diagram .... 28
圖3.2 IP Camera 實驗平台實拍圖 ........ 29
圖3.3 加熱器以及感知模組實拍圖 ........ 29
圖3.4 除霧系統模糊控制架構 ............ 31
圖3.5 除霧系統溫度差模糊隸屬函數 ...... 34
圖3.6 除霧系統濕度差模糊隸屬函數 ...... 35
圖3.7 除霧系統加熱時間模糊隸屬函數 .... 36
圖3.8 重心法計算 T短示意圖 ............ 40
圖3.9 加熱空間曲線實測評估 ............ 41
圖4.1 高低溫溫箱示意圖 ................ 43
圖4.2 溫濕度差以及加熱對應關係結果圖 .. 48
圖4.3 快速降溫 溫濕度差以及加熱對應關係結果圖 .. 53
圖4.4 靜置開機 溫濕度差以及加熱對應關係結果圖 ... 57
圖4.5 架於戶外環境長時間測試 ................... 58

表目錄
表2.1 IP防水測試說明（Ingress Protection）...... 7
表2.2 IP防塵測試說明（Ingress Protection）...... 8
表2.3 IP防塵防水等級說明（Ingress Protection） . 9
表2.4 SGS IK衝擊認證法規說明 ................... 10
表2.5 IK外殼防衝擊等級說明表 ................... 11
表2.6 密封度測試曲線圖 ......................... 15
表2.7 溫度/濕度/露點溫度對應關係表 ............. 21
表3.1 起霧程度與溫度差關聯性矩陣 R1 ............. 37
表3.2 起霧程度與濕度差關聯性矩陣R2 ............. 37
表3.3 濕度差以及溫度差模糊關聯性矩陣 ........... 38
表3.4 模糊規則庫 ............................... 38
表3.5 空間溫度以及加熱器功率關係紀錄表 .......... 42
表4.1 利用溫箱使玻璃表面緩慢降溫實驗資料 ....... 46
表4.2 使用冷凝劑使玻璃急速降溫實驗資料 ......... 50
表4.3 靜置後開機實驗溫溼度實驗資料 ............. 55

參考文獻
[1] L. A. Zadeh, Fuzzy sets, Information and Control 8, 338-353 (1965). 
[2] 余建志，室內濕度與溫度對舒適度指標影響之研究，屏東科技大學碩士論文，中華民國九十九年。
[3] 宋宏祥，IP Camera Gore-Tex透氣薄膜應用與濕氣造成起霧問題解析，國立交通大學碩士論文，中華民國101年
[4] 蘇璽文，基於模糊理論之智慧化居家控制機制之研究，樹德科技大學碩士論文，中華民國一百零一年。
[5] 陳金富，汽車頭燈之霧氣分析與驗證，國立虎尾科技大學碩士論文，中華民國103年。
[6] Li-Xi Wang,汪惠健，“模糊理論與應用”，全威圖書有限公司，民國95年11月。
[7] IEC(International Electrotechnical Commission)國際電工技術委員會, 「IEC60529:200條例的防水保護結構等級說明及測試方法」,Oct. 25 2006修訂版。
[8] 劉復誠，「談霧之形成過程與特性」，科學月刊，第203期，1986.11。
[9] MSP430 ultra-low-power sensing & measurement MCUs datasheet”, Texas Instruments.
[10] 參考資料：MBA LIB 模糊理論介紹
http://wiki.mbalib.com/zh-tw/%E6%A8%A1%E7%B3%8A%E7%90%86%E8%AE%BA
[11] 參考資料：Wiki 露點
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%9C%B2%E7%82%B9