5-1 全因子實驗分析
全因子實驗是考慮所有的因子之間排列組合，例如某一個案中有m 個因子、每 個因子有個n 變動水準，則共需要 組實驗。本文針對V-CUT 微結構的深度 B、間 距 D 以及網點的半徑E 大小重要因子，執行全因子實驗求取最佳化結果。
nm
5-2 TracePro 進行全因子實驗分析
本文使用全因子實驗探討尺寸參數相互之間的關係，來找尋尺寸最佳參數，進行 全因子實驗分析之前，先建立全因子實驗分析參數水準表5-1，此三組實驗參數是將 田口實驗分析後，所得之最佳的尺寸參數來定義基本水準參數。由於均勻度與輝度值 的控制因子不同，但重要因子皆為 B、D、E 三個因子，為了使實驗有一目標性，本研 究將均勻度視為首要條件，期望均勻度能越大越好，輝度值也有一定值。所以選定了 均勻度的最佳尺寸參數來進行全因子實驗，固定貢獻度較低的 A、C、F 三個因子，來 對 B、D、E 三個重要因子來做全因子實驗。
表5-1 全因子參數水準表 實驗參數 B 因子 D因子 E 因子
LV.1 1 3 0.2 LV.2 1.2 3.2 0.3 LV.3 1.4 3.4 0.4
表5-1 全因子參數水準表分成三組水準，主要是田口實驗分析後最佳參數組合，
利用影響較大的因子來進行全因子實驗分析，分別為B 因子 V-CUT 深度 、D 因子 V-CUT 間距、E 因子網點間距等這三個影響因子進行實驗，如表 5-2 所示為 組的實 驗表。
33
表5-2 33組全因子實驗尺寸參數表 EXP B 因子 D 因子 E 因子
1 1 3 0.2
2 1 3 0.3
3 1 3 0.4
4 1 3.2 0.2
5 1 3.2 0.3
6 1 3.2 0.4
7 1 3.4 0.2
8 1 3.4 0.3
9 1 3.4 0.4
10 1.2 3 0.2 11 1.2 3 0.3 12 1.2 3 0.4 13 1.2 3.2 0.2 14 1.2 3.2 0.3 15 1.2 3.2 0.4 16 1.2 3.4 0.2 17 1.2 3.4 0.3 18 1.2 3.4 0.4 19 1.2 3 0.2 20 1.4 3 0.3 21 1.4 3 0.4 22 1.4 3.2 0.2 23 1.4 3.2 0.3 24 1.4 3.2 0.4 25 1.4 3.4 0.2 26 1.4 3.4 0.3 27 1.4 3.4 0.4
將配置好的全因子實驗表數據進行TracePro 光學模擬分析，試圖找出更佳的尺 寸參數。全因子實驗分析表如表5-3。
表5-3 33全因子實驗分析表
EXP B D E 均勻度(%) 輝度(cd/m2) 1 1 3 0.2 43.75 758.5 2 1 3 0.3 67 1025.9
3 1 3 0.4 25 171.6
4 1 3.2 0.2 40 738.9 5 1 3.2 0.3 68 1028.8 6 1 3.2 0.4 44.4 151.36 7 1 3.4 0.2 57 758.8 8 1 3.4 0.3 70 1015.4 9 1.2 3.4 0.4 57 152.7 10 1.2 3 0.2 62.50 772.79 11 1.2 3 0.3 68 1042.5 12 1.2 3 0.4 35 159.47 13 1.2 3.2 0.2 50 753.48 14 1.2 3.2 0.3 60.80 1029.4 15 1.2 3.2 0.4 44.40 163.33 16 1.2 3.4 0.2 33.30 784.9 17 1.2 3.4 0.3 77.90 1031.6 18 1.2 3.4 0.4 36 164.4 19 1.4 3 0.2 55.50 785 20 1.4 3 0.3 76.20 1038.2 21 1.4 3 0.4 42.30 186.68 22 1.4 3.2 0.2 50 776 23 1.4 3.2 0.3 52 1036 24 1.4 3.2 0.4 50 182.2 25 1.4 3.4 0.2 50 788 26 1.4 3.4 0.3 78.30 1032 27 1.4 3.4 0.4 55.50 177.3
表5-3 第 14 組為田口方法最佳參數組合，第 26 組為全因子實驗中均勻度與輝度 最佳的參數組合。利用此27 組數據後便進行迴歸分析，來找尋新的尺寸參數模型，
以便進行最佳化。全因子實驗最佳參數組合分析如圖5-1 所示。
圖5-1 全因子實驗最佳參數組合分析圖(A)光譜圖、(B)輝度曲線圖
5-3 全因子實驗數據迴歸分析
利用之全因子實驗表5-4 內的所有參數進行迴歸分析，均勻度迴歸方程數學模型 與輝度回歸方程數學模型如下:
均勻度數學迴歸模型:
(5-1) R2 =0.8
12 1 0 36 7 9 5 0 75 1 2 24 3 0 56 0 28 2 8
2 2 2
Y . . B . D E . B . D . E . ( B D ) . ( B E ) . ( D E )
輝度數學迴歸模型:
(5-2)
1
2 1226 31.5 -1223 73.4 2 30843.2 2 13.3 E2 Y B D E B D
R2 =0.99
使用此兩個數學迴歸模型，進行迴歸分析後所得之R 值，可得知均勻度的2 R 為2 0.8 輝度的R 值為 0.99。全因子實驗所得2 R 值與田口方法所得之2 R 均勻度與輝度值2 適配性更高，由於R 的提升，代表兩數學模型與全因子實驗的數據適配度是接近的，2
5-4 參數設計最佳化
利用均勻度與輝度的迴歸數學模型，將 B、D、E 因子等最佳參數尺寸，定為最佳 化設定為搜尋最佳尺寸參數的上下限，並設定的
M ax
目標函數，並在非線性約束條 件來搜尋最佳尺寸參數。(5-3)
.4 .4
Y
.4 3.4
Max Y2 1226 31.5 B-1223 D 73.4 E B 30843.2 213.3
(5-4)
1 1
3 3
0.2 0.4
B D E
(5-5)
2 D E2
2 . D2 2
Subject to 80 > 12 1 0 36 7 9 5 0 75 1
24 3 0 56 0 28 2 8
1 2
Y . . B . D E . B
. E . ( B D ) . ( B E ) . ( D E )
其中Y2為目標函數，80 1、
1 1
3
0.2 0.4
B D E
為約束條件。
經由MATLAB 軟體內建函數”fmincon”[24]進行參數最佳化後可得到最佳參數組 合，再將預測到的最佳參數組合使用 TracePro 光學模擬進行驗證。田口方法、全因 子實驗與迴歸模型最佳參數比較表如表5-4 所示。
表5-4 田口方法、全因子實驗與迴歸模型最佳參數比較表
B D E 均勻度(%) 輝度(cd/m²)
田口方法 1.2 3.2 0.3 60.80 1029.4
全因子實驗 1.4 3.4 0.3 78.30 1032
迴歸模型 1.25 3.25 0.3 81(83.7) 1123(1039)
表5-4 為每一實驗階段最佳參數組合的均勻度與輝度值，經過重要因子的選定與 尺寸參數的範圍收斂，透過每一次的實驗分析均勻度與輝度值都有所提升。表中最佳 參數括弧內為預測的均勻度與輝度，括弧外為TracePro 模擬驗證之數值。圖 5-2 為最 佳設計參數分析圖。
圖5-2 最佳設計參數分析圖 (A)光譜圖、(B)輝度曲線圖
最後將經過實驗設計所得到的最佳化後的逃生看板與市售逃生看板來做比較，由 表5-5 與圖 5-3 能明顯指出，光線在導光板裡的分佈情形，市售逃生看板的光線分佈 比最佳化逃生看板鬆散，光線分佈不均。而最佳化逃生看板不只是光線均勻度提升，
輝度值也比市售看板佳。驗證了實驗流程與分析方式的可行性。
表5-5 市售逃生看板與最佳設計參數之比較表 光學品質 市售逃生看板(A) 最佳設計參數(B) 提升
均勻度(%) 42 81 48%
輝度(cd/m2) 222 1123 80%
市售導光板(A) 最佳設計參數(B)
圖5-3 市售導光板與迴歸最佳化光譜圖
第六章 結果與討論
6-1 結論
本論文利用市售逃生看板為分析基礎，提出了一種實驗流程，可有效的將模擬時 間與開發時間減少許多，解決了傳統的試誤法上常見的問題。經過每一階段的實驗分 析，從田口方法找尋重要因子與初始參數，並經過全因子實驗考慮所以因子之間的組 合，最後使用迴歸模型進行最佳參數設計，在各階段的實驗分析下均勻度與輝度都有 所提升。代表本研究提出的實驗流程能有效的提升逃生看板整體的品質特性。
由實驗結果可得知以下心得:
一、利用田口分析，能夠有效的縮短實驗次數，並經過S/N 比因子反應表與品質 特性因子反應表，找出影響較大的重要因子。
二、AVONA 分析可將貢獻度較大的因子求得，使實驗分析進行時能明顯得知，
把不必要的因子提出，以便進行更進一步的尺寸修訂。
三、全因子實驗雖實驗次數較多，但能得知因子與因子之間所有的排列組合，找 尋更佳的參數尺寸。
四、從迴歸模型預測之尺寸參數與TracePro 進行驗證，比較過後預測之品質特 性是有準確性的。
經過以上實驗設計與分析，有效的提升逃生看板的均勻度與輝度值，光線在逃生 看板內散佈的更均勻，輝度比市售逃生看板更佳，使之在同樣數量的LED 燈下，逃 生看板的亮度更亮，不需加裝更多顆的LED 燈也能達到高輝度高均勻度的效果，達 到節能的目的。
6-2 未來研究方向
在本研究中由於使用市售逃生看板來進行光學模擬分析，經過尺寸的修改與 微結構的排列來進行產品上的改良，但並未針對微結構來做進一步的分析，微結
顯的散射現象，若能夠有更多種類的排列方式來進行光學分析，相信透過更多樣 性的微結構排列組合，在均勻度與輝度上會又更進一步的突破。
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