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劉永翔 Eric

應徵職位 : 自動化工程師

「勇於嘗試不怕挫折,積極學習勤能補拙」,此為個人對事物的態度與座右銘。


本人十分熱愛電腦科學(跨領域多元學習,不侷限於科系限制),皆會主動接觸與學習如C/C++、ROS等資訊相關知識,並應用於各項專案開發。目前就讀於成大航太碩士班二年級,修課方面為機器學習與影像辨識等人工智慧領域,而現階段研究則以無人車為主體,撰寫道路偵測演算法,並整合控制器以實現自動駕駛


專長 : 影像處理電腦視覺


新北市新莊區,TW

 [email protected]                     0933435719

技能


製圖軟體

AutoCAD
    繪製工件之2D工程圖
Solidworks 
    •繪製3D零件圖&組合圖 
    •動態模擬分析

Programming

C/C++:
    主要以Visual Studio配置OpenCV來進行影像處理相關演算法之開發。
Java:
    曾以Android Studio配置OpenCV來開發影像處理相關醫學用之App。 

Development Tool
Qt:
     用以開發設計C++程式之GUI介面。
Matlab: 
    主要用於測試開發之演算法的可行性與資料統計分析。 
ROS(Robot Operating System):
    目前無人車研究使用之機器人作業系統。

學歷&經歷


美商祥茂暑期實習,2018 年 7 月 - 2018 年 8 月

碩一暑期於美商祥茂實習,美商祥茂為全台光收發模組最大供應商。在此短短兩個月時間,個人即提出三項專案如標籤站自動化計劃、自動化判別AXX異常演算法、自動化判別OXXX異常演算法,其中以個人開發(無團隊協助)之自動化判別AXX異常演算法,替公司節省近百萬,目前已被公司導入系統,經公司評估長期效益可節省近千萬。



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國立成功大學-航空太空工程研究所,2017 年 9 月 - 至今

•碩一上:藉由修課提升人工智慧之相關知識與能力

    •飛具振動與控制:

        學習Linux作業系統的基礎操作與ROS的使用,並以1/10模型車進行軟體發展、環境感知、地圖建置、路徑規畫等實作。


    •機器學習:

        認識線性回歸、邏輯回歸、決策樹、SVM等機器學習相關之演算法。


    •圖訊識別:

        學習到人臉辨識、CNN、DNN等原理與概念,製作個人相關專題-結合指尖偵測與追蹤之視力檢測系統



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逢甲大學-機械與電腦輔助工程學系,2013 年 9 月 - 2017 年 6 月(畢業)

•大二:主動(提早)找指導教授,培養機械相關外之專業能力

    自我查詢系上師資,選擇具有機器學習與機器視覺專長的 楊世宏 教授來要求指導。在指導過程中學習利用Visual Studio、Opencv、Qt來重現實驗室學長所作之 滑鼠LED圖形投影成像瑕疵檢測系統 論文,其論文為與羅技AOI系統研發之產學合作案,間接培養了個人對於影像處理的知識與能力。

 


•大三:積極參與各項活動與競賽,累積自身額外經驗

#應用於居家照護之移動式座椅機器人之設計 : 此專題報告有投稿至科技部、CSME研討會,也被自校認可為優質學期報告收錄於圖書館。此過程增進了個人 1.程式撰寫能力  2.擬定研究方法與結果分析 3.撰寫論文與製作簡報 4.口語表達能力 5.思考與解決問題能力。


 #參與2016捷普-綠點學生創新設計大賞「塑●型」: 此競賽是和不同領域科系的人組隊參與,而個人則是擔任隊長之職,過程中提升個人構思創新產品的能力,以及透過分析將不同人員所提出之論點進行優化整合,且學習到如何排解團體中的紛爭。 


 #擔任全國大專院校機械盃 網球負責人 :  學習到意外狀況發生時,如何做出最佳的對策去應對,使問題造成的影響降至最低,且在此過程中必須隨時與上層報告狀況,同時領導下層,使兩者之間得以資訊流通與配合。

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作品集(個人)


滑鼠LED圖形投影成像瑕疵檢測系統(個人)

    此系統利用自動化光學檢測取代人力進行非接觸式檢測,檢測因滑鼠模具長期使用造成的滑鼠LED圖形投影成像模糊問題。

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應用於居家照護之移動式座椅機器人之設計(個人)

    當高齡者與行動不便者在家中因體力不支需至座椅休息時,座椅會自行偵測使用者位置,並主動移動至使用者可乘坐之範圍,藉以降低其移動時受傷的風險。此過程不需依靠他人攙扶或行動輔助器協助,效益上不僅提升兩者在生活上的便利性,甚至可減少醫療資源的使用與花費。

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結合指尖偵測與追蹤之視力檢測系統(個人)

    傳統的視力量測過程中,都會需要一名醫師協助進行測試,來接收受測者的回應並根據其作答情況進行判斷。在考慮到整個量測的過程是不複雜且重複性高的情況下,開發此系統以機器取代人力,進而減少醫療人力資源的消耗。





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標籤站自動化自動化計劃

將後段製程站整合為一站,並採用規劃後之自動化機台取代人力,其可提高產線效能,降低人事成本。





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自動化判別OXXX異常演算法

現有OXXX異常判別系統為外包設備商製作,但其判別機制過於敏感,導致產品容易檢測未過,因而改用人工判別。本專案運用影像處理技術實現自動化異常判別演算法,經實驗驗證,所設計之影像判別機制可正確檢測產品是否異常。





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自動化判別AXX異常演算法

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現有AXX異常判別均為人工判別,人工判別速率慢,並受人體主觀意識影響。本專案運用影像處理技術實現自動化異常判別演算法,經產線測試後,得知相較於人工判別可節省99.83%時間與成本。





Robust Lane Detection Algorithm Based on Lane Geometric Analysis for Lane Keeping System(個人) 

Projects 01 00@2x

Lane keeping system (LKS) is key to advanced driver assistance systems (ADAS) because the number of vehicle accidents by unintended lane departures has been alarming. However, it is a challenging to improve the robustness of lane detection in conditions, such as high curvature roads, adverse lighted conditions, and complicated disturbance. This paper proposes a robust lane detection algorithm based on lane geometric analysis for applications to lane keeping system. Experiments conducted on a 1/10 model maneuvering in a curved lane show that the proposed algorithm outperforms many previous algorithm and a chieve better lane detection results.

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