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職場能力評價定義
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。
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):
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
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。
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):
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