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