• 於 雲端研發處-軟體四部 任職 軟體工程師
• 團隊簡介:
https://sites.google.com/gemteks.com/cs-ai-and-vision-team/home
[醫材讀數辨識服務 DHO MEOCR]
• 專案簡介:
https://sites.google.com/gemteks.com/cs-meocr
• 負責規劃專案架構、演算法運作流程、並開發排版分析演算法。
• 負責用 Django 撰寫網站前台、後台架構,分別架設於 Ubuntu、Linux 系統之機器上。
• 設計並撰寫 Restful API,與 DHO (名醫實時通) APP 之越南工程師團隊透過英文溝通合作,協助他們完成 API 串接。
• 使用技術:Python、YOLO、Django、MariaDB 、Google Vision API、Restful API、HTML、CSS (Bootstrap)、jQuery
[天線扣頭檢測 Auti-FVMI]
• 專案簡介:
https://sites.google.com/gemteks.com/cs-auto-fvmi/home
• 沿用 Auto-Scanner 之專案架構,針對 Intel SiP Module 設計,透過訓練後的 ResNet 模型,檢測可天線扣頭之完整性,加快檢測流程。
• 使用技術: Python、Qt、OpenCV、NSIS、CNN、Flask
[鐳雕模板首件比對 FAI]
• 專案簡介:
https://sites.google.com/gemteks.com/cs-fai
• 沿用 Auto-Scanner 之專案架構, 透過 OpenCV 撰寫模組比對及文字辨識,自動偵測鐳雕首件外觀之瑕疵,減少錯誤打件之風險,進而提高生產品質。
• 使用技術: Python、Qt、OpenCV、NSIS、OCR
[整盤快速掃碼 Auto-Scanner]
• 專案簡介:
https://sites.google.com/gemteks.com/cs-auto-scanner
• 首次獨自負責開發之專案。
• 規劃專案架構、設計工業相機視覺系統、並與另外兩個部門一同定義檢測結果的傳輸流程。
• 透過 PyQt 撰寫之 GUI 定義使用者操作流程,用 Makefile 自動化軟體部署流程,並加入 NSIS 撰寫之安裝精靈,讓使用者可一鍵完成驅動程式及軟體之安裝流程。
• 將原本 45 秒的檢測流程加快至 4 秒內完成。在第一台設備正式上線後,半年內增購至 11 台。
• 使用技術:Python、Qt、OpenCV、NSIS
[自動視覺檢測系統 SiP Module Auto-Inspection System]
• 專案簡介:
https://sites.google.com/gemteks.com/cs-sip-module-auto-inspection
• 在 Ubuntu 平台上,透過 PyQt 開發 GUI,即時顯示工業相機之畫面整體檢測結果。
• 透過 Python 控制 XY-Table,並設計移動檢測之定位流程。
• 使用技術:Python、Qt、OpenCV、XY-Table Controller
[Intel 模組瑕疵檢測方案]
• 針對 Intel M.2 無線網卡設計,結合工業檢測設備及影像處理技術,提供 AOI 檢測方案,檢查產品瑕疵。
• 負責規劃專案架構,並透過 PyQt 撰寫 GUI,設計使用者操作流程。
• 透過 OpenCV 撰寫之演算法,偵測 PCB 上的漏銅情形。
• 與公司前輩共同開發 OCR 演算法,可快速檢查標籤上文字內容是否錯誤。
• 使用技術: Python、Qt、OpenCV、OCR
[村里長資訊查詢系統]
• 透過 AJAX 連線政府 API 取得 Open Data,並撰寫網頁呈現村里長資訊。
• 使用技術: NodeJS、HTML、CSS (SB Admin 2) 、jQuery、AJAX