吳慶洋
Qingyang Wu
研究所主修化工控制與數據分析，喜歡研究各式各樣的演算法，喜歡電腦視覺的相關研究，具有3年以上的AI應用以及雲端應用相關經驗。擅長分析化工製程數據與製程控制，熟悉資訊系統與化工製程流程，能夠整合相關應用。
Kaohsiung City，TW
[email protected]
Skills
Backend/Testing
Language
- Python
- Matlab
- HTML
- CSS
- JavaScript
Web Framework
- Django
- Flask
Automation Testing
- Pytest
- Selenium
Cloud
Microsoft Azure
- Azure TSI
- Azure Power BI
- Azure ML
- Azure App Service
- Azure Form Recognizer
- Azure Cognitive Services
Google Cloud Platform
- Google Cloud GPU
- Google Cloud VM
- Google Cloud AutoML
- Google Cloud Vision API
Other Cloud Source
- Heroku App Service
- Line Bot
ML/AI
AI Tool
- TesnsorFlow
- SKlearn
- Keras
- Matlab
- OpenCV
Algorithm
- Principal Component Analysis
- Partial Least Squares
- Gaussian Process
- Deep Neural Networks
- Convolutional Neural Networks
- Genetic Algorithm
Other Application
- Reinforcement Learning
- Object Detection
- Faster RCNN
- Yolo v3
- Generative Adversarial Networks
Experience
台灣塑膠工業(FPC) - AI Engineer - Sept. 2020 ~ present
1. AI應用 - 工廠製程之品質軟測量(Soft Sensors)模型建立
2. AI應用 - 製程優化控制建議
3. AI應用 - 多機組設備優化調度建議(Dispatch Optimization)
中鼎工程(CTCI) - R & D Engineer - Oct. 2017 ~ June 2020 (年資: 2.6年)
1. 雲端應用 - 協助公司建立雲端服務，調查與測試雲端產品
2. AI應用 - 工程圖面AI影像模型建立
新鼎系統(CTCI-ASI) - R & D Engineer - Dec. 2016 ~ Oct. 2017 (年資: 0.8年)
1. AI應用 - 工廠製程之品質軟測量(Soft Sensors)模型建立
2. AI應用 - AOI影像量測系統建立，使用OpenCV建立系統
中原大學, 程序控制課程助教, Dec. 2014 ~ Feb. 2016
Education
中原大學, 程序控制實驗室,化學工程碩士, 2013 ~ 2016
研究專案參與:
1. 參與氣泡影像分析專案，建立氣泡影像系統，分析氣泡影像並使用統計方法分析結果
2. 參與薄膜蒸餾系統設計，包含系統建置與設置，系統數據收集建立
國際期刊 (Reference)：
1. L. L. T. Chan, Q.-Y. Wu, and J. Chen, Dynamic Soft Sensors with Active Forward-Update Learning for Selection of Useful Data from Historical Big Database, Chemometer Intell. Lab., 175, 87-103, 2018.
2. Y. Liu, Q.-Y. Wu, and J. Chen, Active Selection of Informative Data for Sequential Quality Enhancement of Soft Sensor Models with Latent Variables, Ind. Eng. Chem. Res., 56 (16), 4804-4817, 2017.
研討會期刊(Reference)：
1. Q.-Y. Wu, L. L. T. Chan and J. Chen, Active Learning Dynamic Soft Sensor with Forward-Update Scheme, 6th International Symposium on Advanced Control of Industrial Processes (ADCONIP 2017), 28-31 May, 2017, Taipei.
2. Q.-Y. Wu, Y. Liu and J. Chen, LTV Gaussian Process Assisted Data Selection for Sequential Quality Enhancement of Latent Variable Soft Sensor Models, 7th The International Symposium on Design, Operation & Control of Chemical Processes (PSE Asia 2016), Tokyo, Japan, July 24-27, 2016.(日本東京)
中原大學, 化學工程學士, 2009 ~ 2013
自傳
您好，我是慶洋
畢業於中原大學化學工程系，從大學踏入程序控制實驗室後開始研究許多數據分析方法，喜歡研究各式各樣的演算法，也喜歡電腦視覺相關的研究。
研究所的研究課題是關於Soft Sensors，軟測量建立數據模型的主題。研究所參與過兩個專案，分別是薄膜蒸餾系統設計以及氣泡飲料影像分析。薄膜蒸餾系統設計讓我對於自己設計控制系統產生興趣，會喜歡動手架構控制系統，包含設計簡單的Feedback control，PID控制器調參等等，該專案讓我理解整個控制系統的細節與操作。氣泡影像專案則讓我對於影像處理有更深一步的了解，包含影像的前後處理，邊緣化，模糊化等等，喜歡接觸關於影像處理的專案。
2016年為了拓展視野，老師建議我將論文投稿研討會，經研討會評選獲得PSE Asia研討會補助，前往日本參加報告，見識各國研究團隊的研究題目。2017年進入新鼎系統公司後，繼續與老師投稿ADCONIP研討會，代表中原大學與新鼎投稿研討會。畢業於中原化工研究所後，與老師協力將論文進行國際期刊投稿，兩篇文章分別投稿於Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems以及Industrial & Engineering Chemistry Research，兩篇文章分別在2017年以及2018年成功被期刊接受。
2016年12月以研發替代役的身分進入新鼎系統服役，進入新鼎第一個接觸的專案是南亞塑膠管的重量管制專案，該專案的目標是將塑膠管的重量減低，但是塑膠管厚度需要維持原來的品質，該專案讓我體認到一個企業專案在實際工廠運作的困難度，包含現場人員的協調，機台的不穩定性，工廠環境惡劣等等。在該專案中我提出先將塑膠管厚度進行自動化量測的想法，使用OpenCV將塑膠管的影像進行影像的邊緣處理，找出邊緣後再計算管厚距離。
2017年10月開始借調中鼎工程開發雲端智能平台，該平台的目標是整合中鼎集團內各應用程式的平台系統，採用雲端架構進行開發，中間包含調查各種雲端產品，評估何種雲端方案適合中鼎，嘗試使用過Google Cloud Platform以及Microsoft Azure，最後採用 Microsoft Azure為我們主要的雲端方案。在團隊裡面，我主要負責是Artificial intelligence/Machine learning/Business intelligence工具的研究以及開發。因此實作過Microsoft PowerBI、Azure Time Series Insight、Azure Machine Learning等工具。2019年由於團隊產品功能逐漸成熟，但是欠缺功能測試，因此由我擔任測試工程師，開始規劃以及測試產品各項功能。由於對於Python語言較為熟悉，因此採用Pytest，進行程式自動化測試的撰寫，後續再搭配Selenium網頁UI自動化測試工具，測試Web UI。
2020年6月離開中鼎集團，在9月進入到了台塑集團，進入到了台塑的電子部AI研發中心，會想轉換公司的原因在於想接觸更多不同的製程數據應用，台塑集團擁有不同的製程工廠，包含塑膠廠、煉油廠、電廠等，這些製程工廠的數據差異相當大，面對的數據分析需求也不盡相同，在這過程中可以學習到許多數據處理的技巧。
由於想精進自己對後端的技能，平時也會利用Python後端框架Flask架設一個Line Bot，透過撰寫一些爬蟲的功能，增強自己Ｗeb的技術，未來希望還能一直在AI/ML以及Python這些領域繼續學習。
Experience
FPC - AI Engineer - Sept. 2020 ~ present
1. Machine Learning-Building Soft Sensors model for quality estimation using DNN.
2. Machine Learning-Determining optimal target values in constraint criteria base on soft sensor models.
3. Machine Learning-Plant operation optimization economic dispatch.
CTCI- R & D Engineer - Oct. 2017 ~ June 2020
1. Machine Learning-Designed the device predicative maintenance for CTCI IoT platform using Azure Machine Learning.
2. Machine Learning-Designed the CNN architecture for TensorFlow Object Detection APi within the Google Cloud Platform GPU.
3. IoT-Simulated the IoT device for CTCI IoT platform using the Azure IoT Hub.
4. Business Intelligence-Designed the visualization report for CTCI IoT platform using Microsoft PowerBI.
5. Business Intelligence-Designed the visualization report for CTCI IoT platform using Azure Time Series Insight.
6. Quality Assurance-Designed the test case architecture for CTCI IoT platform within the pytest.
CTCI-ASI - R & D Engineer - Dec. 2016 ~ Oct. 2017
1.Machine Learning-Designed the automated optical inspection system for object image recognition using the OpenCV.
1. Machine Learning-Assisted factory to analyze product quality estimation, implemented least squares regression , neural network model regression , SVM model regression.
Chung Yuan Christian University, Teaching Assistant , Dec. 2014 ~ Feb. 2016
Education
Chung Yuan Christian University, CPSE, Master in Chemical Engineering, 2013 ~ 2016
Research Projects:
1. Designed the bubble imaging system for HeySong Corporation.
2. Designed thin film distillation control system for seawater desalination.
Research Reference：
1. L. L. T. Chan, Q.-Y. Wu, and J. Chen, Dynamic Soft Sensors with Active Forward-Update Learning for Selection of Useful Data from Historical Big Database, Chemometer Intell. Lab., 175, 87-103, 2018.
2. Y. Liu, Q.-Y. Wu, and J. Chen, Active Selection of Informative Data for Sequential Quality Enhancement of Soft Sensor Models with Latent Variables, Ind. Eng. Chem. Res., 56 (16), 4804-4817, 2017.
Research Reference：
1. Q.-Y. Wu, L. L. T. Chan and J. Chen, Active Learning Dynamic Soft Sensor with Forward-Update Scheme, 6th International Symposium on Advanced Control of Industrial Processes (ADCONIP 2017), 28-31 May, 2017, Taipei.
2. Q.-Y. Wu, Y. Liu and J. Chen, LTV Gaussian Process Assisted Data Selection for Sequential Quality Enhancement of Latent Variable Soft Sensor Models, 7th The International Symposium on Design, Operation & Control of Chemical Processes (PSE Asia 2016), Tokyo, Japan, July 24-27, 2016.
Chung Yuan Christian University, 學士學位, Bachelor of Science in Chemical Engineering, 2009 ~ 2013
