摘要： 苗栗縣銅鑼鄉為台灣最大的杭菊產地，目前面積約有50公頃，為稻轉作頗具潛力之特色作物，為農民帶來了高經濟價值。杭菊烘培過程中，乾燥溫度控制對杭菊影響大，多個工作環節需倚賴人工判斷，例如加工製程條件判斷、控制、調整等。有鑑於智慧物聯網（AIoT）等開發技術興起，本研究導入人工智慧技術，收集杭菊的烘培曲線、建立最佳模型，藉由自動偵測、自動控制，做更深層的數據分析，減少人力需求，並提升杭菊的烘培技術與成效。本研究主要探討要因為杭菊低溫乾燥製程中杭菊成品的含水率，剔除目前製程中的不穩定因子，使杭菊含水率可以達到品質標準的要求。使用田口方法最終得到最佳參數組合為A3、B1、C3、D1），也就是在「一階烘培溫度（A）55℃、一階烘培時間（B）2小時、二階烘培溫度（C）55℃、二階烘培時間（D）1小時」製程下烘培杭菊，確實可以提昇杭菊烘培製程，使杭菊含水率滿足品質規格界限內。