林君達 | Jason

畢業於國立臺灣科技大學碩士,在學期間及畢業後從事專業主要與 Computer Vision(電腦視覺), Deep Learning(深度學習) 相關,目前於台達電子影像部門開發 AI 瑕疵複判模型以及 AI 複判與監控服務開發,過去曾於實習的公司實作工業儀器電腦視覺相關演算法,像是模板比對、圖像循邊、瑕疵檢測等等,熟悉演算法相關原理,並具備實作能力。

另外也曾於中央研究院從事深度學習相關研究,其中包含假臉辨識、情緒識別、社群媒體資料分析,並發表過三篇國際論文。個性樂於分享所學,過去也曾幫教授上大學部影像處理大學部實習課,以及為實驗室剛進的大學部成員、碩班同學上 Deep Learning 相關入門課程。

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學歷

Jan 2020 - Jan 2022

國立臺灣科技大學

資訊工程所

Sep 2016 - Jan 2020

國立臺灣科技大學

資訊工程系

工作/專案經歷

深度學習演算法工程師  •  台達電子 (Delta)

Feb 2022 - Current

調研最新論文並修改/應用於瑕疵辨識任務,主要應用/修改 Classification, Object detection, Autoencoder 

演算法:

  • 採用 Classification 與 Object detection 模型進行 PCB 元件(r, c, l, ic)檢測,達到以下效益:
    • 部署於 8 條 SMT 錫膏製程產線執行 r, c, l 元件檢測,達到 60% 替代率、<0.03% 漏檢率
    • 部署於 10 條 SMT 紅膠製程產線執行 r, c 元件檢測,達到 60% 替代率、<0.03% 漏檢率
  • 採用非監督式瑕疵檢測 Autoencoer 與 Object detection 模型進行 IC 元件瑕疵檢測,達到以下效益:
    • 50% 替代率、<0.03% 漏檢率
  • 陶瓷基板瑕疵子分類模型開發,達到以下效益:
    • 模型於 11 個瑕疵類別整體準確度達到 80% 

系統/服務:

  • 開發 AI 複判服務,其中包含 Model serving module, Logger module, Metrices&monitoring module, Message broker 等等

Side Project:

  • 實作 Drag defect 演算法及 UI 操作介面,應用於瑕疵分類任務上所需之瑕疵圖像生成
  • 實作 Python 算法加密/解密模組

電腦視覺 AOI 演算法開發  •  實習生  •  庫力索法股份有限公司 (K&S)

Sep 2018 - Jan 2022 (3y 6m)

協助公司開發各種工業儀器檢測所需的電腦視覺演算法,其中包括:

模板比對(Template Match)、瑕疵檢測(Burr Detector)、凸出物濾鏡(Bump Detector)、動態模糊還原(Motion Deblur) 等等,Demo 影片放於下方作品集:
https://www.cakeresume.com/portfolios/project-8dbdb6

深度學習  •  研究助理  •  中央研究院 (Sinica)

Feb 2020 - Jan 2022 (2y)

從事假臉辨識(Face Anti-Spoofing) 相關及社群媒體受歡迎程度分析(Social Media Popularity Prediction) 的研究,發過三篇國際論文,其中兩篇為第一作者,另一篇為共同作者

  • Face Anti-Spoofing (First author):

https://www.overleaf.com/read/frscpyjkygmt#d21587

https://www.overleaf.com/read/xjdqwjypvjzj

  • Social Media Popularity Prediction (Co-author):

 https://www.overleaf.com/read/wcmkmdfnhych

常用技能


  • Deep Learning
  • Machine Learning
  • Computer Vision
  • EmguCV
  • OpenCV
  • Pytorch
  • OpenVINO
  • Linux
  • Docker
  • Grafana
  • Prometheus
  • MinIO
  • Git

常用語言


  • C
  • C#
  • C++
  • Python