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您好,我是潘揚燊,目前任職於聯華電子,擔任智慧製造AI工程師,畢業於元智大學工業工程與管理學系研究所。熟悉Python、C#、R語言,能善用人工智慧、深度學習、影像處理、統計分析、數據分析與文字探勘等;也曾使用Flexsim 3D 模擬系統,來建立各種生產流程模型,經由模擬流程找出最佳方案,以最小的成本,獲取最大的效益。
擁有多年的影像辨識軟體開發和自動化工程經驗,目前主要負責開發RPA流程機器人於各製程機台介面的影像辨識功能,並進行專案管理和維運管理工作。我擅長新技術導入,並具有豐富的系統設計和功能規劃經驗。在之前的職位上,我也積極參與了客戶端軟體開發服務以及廠內自動化軟硬體開發工作,並成功導入了AI技術以提升生產效率。
於2019年3月至7月期間,加入朋友團隊-智合科技公司,共同參與由經濟部工業局與國際大廠 NVIDIA 舉辦的嵌入式新創開發競賽,最終獲得最佳應用創新獎。
我期待能夠在貴公司繼續發揮我的專業技能,並貢獻於團隊的成長和發展,一同追求卓越的成就。期待有機會進一步討論我的經驗和如何能夠為貴公司帶來價值。 謝謝您撥冗閱讀我的自我介紹,期待能有機會與您進一步交流。
提供客戶端聯華電子軟體開發服務,主要負責RPA流程機器人於各製程機台介面之影像辨識功能。
隨著能源成本的持續上漲,企業和個人對於用電量預測的需求日益增加。傳統機器學習模型的使用需要專業知識,且過程耗時且繁瑣。為此,我們開發了一款對話式AI系統,讓普通用戶可以輕鬆輸入參數,並利用機器學習模型進行用電量預測。系統的優勢包括:易於使用,用戶無需機器學習知識,只需輸入相關參數即可獲得預測;快速準確,系統運用生成式AI技術解決數據不足問題,自動尋找最佳模型架構和超參數,實現快速且準確的預測;結果可視化,系統提供易於理解的報告和圖表,便於用戶查看和分析。技術細節方面,系統運用了對話式AI讓用戶以自然語言互動,生成式AI補充數據並優化模型,以及機器學習算法進行預測。該系統已在廠內成功應用,提高了預測準確性,降低了能源成本。【使用技術】 機器學習、生成式AI、AzureOpenai API、FastAPI、Nerdctl、Kubernetes、平台:DIFY、ChatGPT-Next
WAT機台每月大約有200 次Prober異常。Prober異常每次處理時間約4 mins,Prober異常可能同時發生在不同機台,透過RPA平台與開發影像辨識元件,自動操作機台,使用影像辨識技術:OCR、清晰度計算、針點辨識,達到自動對焦、對針,最終上線29台,成功率 85% up,生產力提高1%
【實作方式】 基於C#程式語言的Windows applications串接廠內EAP系統,達到自動化執行RPA腳本,透過開發影像辨識元件,進行確認影像清晰度,配合KVM控制遠端機台操作,將機台影像畫面逐步調整清晰化,後使用Blob Detection,進行針點辨識。
【使用技術】 影像辨識、MessageBus、ArangoDB、ElasticSearch
WAT機台針痕檢測過去由大量人工檢查,透過導入RPA平台與開發影像辨識元件,使用影像辨識技術、影像分割技術,達到自動針痕檢測,最終上線29台,成功率 98% up,生產力提高1%
【實作方式】 基於C#程式語言的Windows applications串接EAP系統,達到自動化執行RPA腳本,透過開發影像辨識與OCR元件,進行Blob Detection與影像轉文字,並在後端搭建FastAPI 佈署到K8S,以串接SAM進行影像分割,配合KVM控制遠端機台操作。
【使用技術】 影像辨識、深度學習影像分割、FastAPI、Nerdctl、Kubernetes、ArangoDB、ElasticSearch、MessageBus
在傳統機器視覺作法,我們必須參照沒有針痕的影像進行相減,但在實際產品中, 會遇到PAD上都帶有針痕的情形、或是多類型針痕在此作法失效的問題 因此,透過語意分割模型Segment Anything Model (SAM),來解決我們的困境,並提升檢測的成功率到98%
KLA 2835機台過去在發生異常時,需要DM 工程師重新建立程式,透過導入RPA平台與開發影像辨識元件,使用影像辨識技術,達到自動建立程式,最終上線5台,成功率80% up,生產力提高1%
【實作方式】基於C#程式語言的Windows applications串接EAP系統,達到自動化執行RPA腳本,透過開發影像辨識元件與YOLO物件辨識API並將API佈署至K8S,可進行影像定位配合KVM控制遠端機台操作。【使用技術】深度學習物件偵測、影像辨識、FastAPI、Nerdctl、Kubernetes
、ArangoDB、ElasticSearch、MessageBus
AOI機台判定Fail零件交由人員複判,因人員複判太多會有缺失,
透過AI判斷取代複判人員,增加產能利用率。導入期間能檢測10多種電子零件瑕疵,並降低AOI工程調機時間,提升稼動率並使機台直通率上升14%。
【實作方式】
基於C#程式語言的Windows applications,使用Tensorflow、
Emgucv進行影像分類與檢測;
基於python語言使用監督式方式訓練模型,並開發訓練模型api達到系統自動學習功能,透過資料擴增處理資料不平衡。
【使用技術】深度學習影像分類、影像辨識、 多執行緒、行為監控 。
自動化分料專案取代人員分料,節省人力並縮短分料時間,減少人員因重複性作業作業疲勞造成的錯誤,並能自動計算需分料顆數取代人員計數。
視覺辨識、光學定位校正, 確保分料品質、機台穩定性分料,以每批時間計算,透過自動化分料可替代原分料人力並縮短分料時間約795秒/批,透過自製節省外購成本: $334,590。
【實作方式】
基於C#程式語言的Windows applications,使用EmguCV進行影像處理與IC中心定位,透過I/O控制組控制汽缸上下與吸嘴正負壓、RS232控制伺服馬達達到吸取放置等功能。
【使用技術】影像處理、IO控制、馬達軸動控制
以往IE遇到報價或是工程改善時,經常使用碼錶與表格,來測量工時;透過系統架設與人工智慧的導入,取代過去方式,降低工程人力成本,並自動化寄送wip報表、工時報表,供工程人員使用。
【實作方式】
基於python與 QT 程式語言的用戶界面程式,以Socket架設Message 交互 端,透過網路傳輸影像與文字,使用OpenCV進行影像處理、並在Tensorflow框架搭建YOLOv3模型進行物件辨識,以Realtime方式偵測人員是否在工作站工作,並記錄工時,並在每日發送報表與相關人員
【使用技術】Socket 、影像處理、深度學習物件辨識、資料分析
因客訴一片板子短路,重工期間須多花費總工時約40小時。 測試期間只有使用客戶治具進行測試,無log 記錄,以人員操作時增加自動化光學檢測機台輔助測試.避免人員作業疏失。
【實作方式】基於 python 與 QT 程式語言的用戶界面的程式, 使用Opencv進行影像處理,以 Real time 方 式依據流程檢測該項目是否亮燈。
【使用技術】
影像處理(濾波、色彩空間轉換、二值化、
Mask
)
目前產線在分料時由於作業員為了提升效率違反標準作業 流程,透過物件偵測判斷作業員是否違反SOP,並以通訊軟體及時通知該主管。
【實作方式】
基於python的監控程式,已架設Webcam並使用Tensorflow架構搭建MobileNet 物件辨識模型,Realtime偵測作業員是否違反SOP
【使用技術】深度學習物件辨識、AIIOT
系統自動判斷製程中所造成的瑕疵,透過機器視覺結合人工智慧,改善人工目視所造成的人工成本。
【實作方式】基於 python 與 QT 程式語言的用戶界面的程式, 使用 Opencv 進行影像處理, Tensorflow 進行影像分類、以 Real time 方 式依據流程檢測該半成品是否有瑕疵。 【使用技術】 影像處理(濾波、色彩空間轉換、二值化、 Mask) 、 深度學習影像分類。
如AI-AOI檢測技術,透過合作設備廠商與廠內顧問的教導,在現有的瑕疵檢測機台上導入深度學習輔助,降低複判人員的人工成本,並增加現有機台的直通率。
於2019年3月至7月期間,加入朋友團隊-智合科技,共同參與由經濟部工業局攜手國際大廠 NVIDIA發起為推廣「人工智慧」創新技術培育,推動智慧化的各式創新應用的 HackIDB 競賽。
在比賽過程中擔任AI演算法與模型開發者,並透過PyQt撰寫GUI結合NVIDIA ® JETSON AGX Xavier ™ 開發套件成功運用人工智慧的方式自動進行二次判斷現階段透過 AOI 瑕疵檢測產出圖片,以取代人工判讀,最終獲得最佳應用創新獎。
對於學習經驗相當重視的我,在學生時期積極地考取有興趣的證照,例如:
擔任社長期間活動企劃部分列出:
在大學期間擔任帶營隊的隊輔,幫助新生學弟妹互相認識,透過團康活動,可以更認識自我更可以學習到,在逆境中也要帶領團隊繼續前進的堅定力。
由於口譯者往往只是學習過像是英文、日文等等語言,但對於特殊領域的字詞,在各領域的翻譯可能不太一樣,因此想透過的探勘手法,透過特殊領域的文件輸入,可以快速地找出關鍵字,並且將關鍵字主題化,對於一般口譯者來說,可以快速地找到各領域的重要詞彙,針對翻譯做出更正,瞭解這領域的口譯者,可以快速地將關鍵字做分群,進而整理文件,對於口譯者在做資訊交流時有莫大的幫助。 在工業工程方面,也可以運用其架構,立即的找出生產序列當中的重要文件
右圖為產品生產流程圖,產品搬運時流程路徑還有可改善的地方,我們希望藉由系統佈置設計(systematic layout planning,SLP)來改善其部門間的相對位置,讓生產流程更為順暢。在最佳化佈置中去探討,利用演算法的工廠佈置與軟體上的最佳化佈置分析比較,最終將每單位產品原始成本將低了約25%。
音樂使我保持一定的專注性,更重要的是音樂使人類生活更佳美好!
If I were not a physicist, I would probably be a musician. I often think in music. I live my daydreams in music. I see my life in terms of music. - Albert Einstein
( theoretical physicist)
攝影如瞳孔,將台灣最美的地方用自己的角度所記錄下來。
Beauty is everywhere. It is not that she is lacking to our eye, but our eyes which fail to perceive her. - Auguste Rodin (sculptor.)
泰拳是泰國的傳統搏擊技術,在練習泰拳中除了強身健體,當遇到緊急狀況時更可以保護自己,是一項可以抒發壓力的運動。
爬山使我更加堅強,在雄偉的山面前感受人類的渺小,卻也感受到了身為人類的堅韌。
If they can make penicillin out of moldy bread, they can sure make something out of you. - Muhammad Ali (professional boxer)
您好,我是潘揚燊,目前任職於聯華電子,擔任智慧製造AI工程師,畢業於元智大學工業工程與管理學系研究所。熟悉Python、C#、R語言,能善用人工智慧、深度學習、影像處理、統計分析、數據分析與文字探勘等;也曾使用Flexsim 3D 模擬系統,來建立各種生產流程模型,經由模擬流程找出最佳方案,以最小的成本,獲取最大的效益。
擁有多年的影像辨識軟體開發和自動化工程經驗,目前主要負責開發RPA流程機器人於各製程機台介面的影像辨識功能,並進行專案管理和維運管理工作。我擅長新技術導入,並具有豐富的系統設計和功能規劃經驗。在之前的職位上,我也積極參與了客戶端軟體開發服務以及廠內自動化軟硬體開發工作,並成功導入了AI技術以提升生產效率。
於2019年3月至7月期間,加入朋友團隊-智合科技公司,共同參與由經濟部工業局與國際大廠 NVIDIA 舉辦的嵌入式新創開發競賽,最終獲得最佳應用創新獎。
我期待能夠在貴公司繼續發揮我的專業技能,並貢獻於團隊的成長和發展,一同追求卓越的成就。期待有機會進一步討論我的經驗和如何能夠為貴公司帶來價值。 謝謝您撥冗閱讀我的自我介紹,期待能有機會與您進一步交流。
提供客戶端聯華電子軟體開發服務,主要負責RPA流程機器人於各製程機台介面之影像辨識功能。
隨著能源成本的持續上漲,企業和個人對於用電量預測的需求日益增加。傳統機器學習模型的使用需要專業知識,且過程耗時且繁瑣。為此,我們開發了一款對話式AI系統,讓普通用戶可以輕鬆輸入參數,並利用機器學習模型進行用電量預測。系統的優勢包括:易於使用,用戶無需機器學習知識,只需輸入相關參數即可獲得預測;快速準確,系統運用生成式AI技術解決數據不足問題,自動尋找最佳模型架構和超參數,實現快速且準確的預測;結果可視化,系統提供易於理解的報告和圖表,便於用戶查看和分析。技術細節方面,系統運用了對話式AI讓用戶以自然語言互動,生成式AI補充數據並優化模型,以及機器學習算法進行預測。該系統已在廠內成功應用,提高了預測準確性,降低了能源成本。【使用技術】 機器學習、生成式AI、AzureOpenai API、FastAPI、Nerdctl、Kubernetes、平台:DIFY、ChatGPT-Next
WAT機台每月大約有200 次Prober異常。Prober異常每次處理時間約4 mins,Prober異常可能同時發生在不同機台,透過RPA平台與開發影像辨識元件,自動操作機台,使用影像辨識技術:OCR、清晰度計算、針點辨識,達到自動對焦、對針,最終上線29台,成功率 85% up,生產力提高1%
【實作方式】 基於C#程式語言的Windows applications串接廠內EAP系統,達到自動化執行RPA腳本,透過開發影像辨識元件,進行確認影像清晰度,配合KVM控制遠端機台操作,將機台影像畫面逐步調整清晰化,後使用Blob Detection,進行針點辨識。
【使用技術】 影像辨識、MessageBus、ArangoDB、ElasticSearch
WAT機台針痕檢測過去由大量人工檢查,透過導入RPA平台與開發影像辨識元件,使用影像辨識技術、影像分割技術,達到自動針痕檢測,最終上線29台,成功率 98% up,生產力提高1%
【實作方式】 基於C#程式語言的Windows applications串接EAP系統,達到自動化執行RPA腳本,透過開發影像辨識與OCR元件,進行Blob Detection與影像轉文字,並在後端搭建FastAPI 佈署到K8S,以串接SAM進行影像分割,配合KVM控制遠端機台操作。
【使用技術】 影像辨識、深度學習影像分割、FastAPI、Nerdctl、Kubernetes、ArangoDB、ElasticSearch、MessageBus
在傳統機器視覺作法,我們必須參照沒有針痕的影像進行相減,但在實際產品中, 會遇到PAD上都帶有針痕的情形、或是多類型針痕在此作法失效的問題 因此,透過語意分割模型Segment Anything Model (SAM),來解決我們的困境,並提升檢測的成功率到98%
KLA 2835機台過去在發生異常時,需要DM 工程師重新建立程式,透過導入RPA平台與開發影像辨識元件,使用影像辨識技術,達到自動建立程式,最終上線5台,成功率80% up,生產力提高1%
【實作方式】基於C#程式語言的Windows applications串接EAP系統,達到自動化執行RPA腳本,透過開發影像辨識元件與YOLO物件辨識API並將API佈署至K8S,可進行影像定位配合KVM控制遠端機台操作。【使用技術】深度學習物件偵測、影像辨識、FastAPI、Nerdctl、Kubernetes
、ArangoDB、ElasticSearch、MessageBus
AOI機台判定Fail零件交由人員複判,因人員複判太多會有缺失,
透過AI判斷取代複判人員,增加產能利用率。導入期間能檢測10多種電子零件瑕疵,並降低AOI工程調機時間,提升稼動率並使機台直通率上升14%。
【實作方式】
基於C#程式語言的Windows applications,使用Tensorflow、
Emgucv進行影像分類與檢測;
基於python語言使用監督式方式訓練模型,並開發訓練模型api達到系統自動學習功能,透過資料擴增處理資料不平衡。
【使用技術】深度學習影像分類、影像辨識、 多執行緒、行為監控 。
自動化分料專案取代人員分料,節省人力並縮短分料時間,減少人員因重複性作業作業疲勞造成的錯誤,並能自動計算需分料顆數取代人員計數。
視覺辨識、光學定位校正, 確保分料品質、機台穩定性分料,以每批時間計算,透過自動化分料可替代原分料人力並縮短分料時間約795秒/批,透過自製節省外購成本: $334,590。
【實作方式】
基於C#程式語言的Windows applications,使用EmguCV進行影像處理與IC中心定位,透過I/O控制組控制汽缸上下與吸嘴正負壓、RS232控制伺服馬達達到吸取放置等功能。
【使用技術】影像處理、IO控制、馬達軸動控制
以往IE遇到報價或是工程改善時,經常使用碼錶與表格,來測量工時;透過系統架設與人工智慧的導入,取代過去方式,降低工程人力成本,並自動化寄送wip報表、工時報表,供工程人員使用。
【實作方式】
基於python與 QT 程式語言的用戶界面程式,以Socket架設Message 交互 端,透過網路傳輸影像與文字,使用OpenCV進行影像處理、並在Tensorflow框架搭建YOLOv3模型進行物件辨識,以Realtime方式偵測人員是否在工作站工作,並記錄工時,並在每日發送報表與相關人員
【使用技術】Socket 、影像處理、深度學習物件辨識、資料分析
因客訴一片板子短路,重工期間須多花費總工時約40小時。 測試期間只有使用客戶治具進行測試,無log 記錄,以人員操作時增加自動化光學檢測機台輔助測試.避免人員作業疏失。
【實作方式】基於 python 與 QT 程式語言的用戶界面的程式, 使用Opencv進行影像處理,以 Real time 方 式依據流程檢測該項目是否亮燈。
【使用技術】
影像處理(濾波、色彩空間轉換、二值化、
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目前產線在分料時由於作業員為了提升效率違反標準作業 流程,透過物件偵測判斷作業員是否違反SOP,並以通訊軟體及時通知該主管。
【實作方式】
基於python的監控程式,已架設Webcam並使用Tensorflow架構搭建MobileNet 物件辨識模型,Realtime偵測作業員是否違反SOP
【使用技術】深度學習物件辨識、AIIOT
系統自動判斷製程中所造成的瑕疵,透過機器視覺結合人工智慧,改善人工目視所造成的人工成本。
【實作方式】基於 python 與 QT 程式語言的用戶界面的程式, 使用 Opencv 進行影像處理, Tensorflow 進行影像分類、以 Real time 方 式依據流程檢測該半成品是否有瑕疵。 【使用技術】 影像處理(濾波、色彩空間轉換、二值化、 Mask) 、 深度學習影像分類。
如AI-AOI檢測技術,透過合作設備廠商與廠內顧問的教導,在現有的瑕疵檢測機台上導入深度學習輔助,降低複判人員的人工成本,並增加現有機台的直通率。
於2019年3月至7月期間,加入朋友團隊-智合科技,共同參與由經濟部工業局攜手國際大廠 NVIDIA發起為推廣「人工智慧」創新技術培育,推動智慧化的各式創新應用的 HackIDB 競賽。
在比賽過程中擔任AI演算法與模型開發者,並透過PyQt撰寫GUI結合NVIDIA ® JETSON AGX Xavier ™ 開發套件成功運用人工智慧的方式自動進行二次判斷現階段透過 AOI 瑕疵檢測產出圖片,以取代人工判讀,最終獲得最佳應用創新獎。
對於學習經驗相當重視的我,在學生時期積極地考取有興趣的證照,例如:
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在大學期間擔任帶營隊的隊輔,幫助新生學弟妹互相認識,透過團康活動,可以更認識自我更可以學習到,在逆境中也要帶領團隊繼續前進的堅定力。
由於口譯者往往只是學習過像是英文、日文等等語言,但對於特殊領域的字詞,在各領域的翻譯可能不太一樣,因此想透過的探勘手法,透過特殊領域的文件輸入,可以快速地找出關鍵字,並且將關鍵字主題化,對於一般口譯者來說,可以快速地找到各領域的重要詞彙,針對翻譯做出更正,瞭解這領域的口譯者,可以快速地將關鍵字做分群,進而整理文件,對於口譯者在做資訊交流時有莫大的幫助。 在工業工程方面,也可以運用其架構,立即的找出生產序列當中的重要文件
右圖為產品生產流程圖,產品搬運時流程路徑還有可改善的地方,我們希望藉由系統佈置設計(systematic layout planning,SLP)來改善其部門間的相對位置,讓生產流程更為順暢。在最佳化佈置中去探討,利用演算法的工廠佈置與軟體上的最佳化佈置分析比較,最終將每單位產品原始成本將低了約25%。
音樂使我保持一定的專注性,更重要的是音樂使人類生活更佳美好!
If I were not a physicist, I would probably be a musician. I often think in music. I live my daydreams in music. I see my life in terms of music. - Albert Einstein
( theoretical physicist)
攝影如瞳孔,將台灣最美的地方用自己的角度所記錄下來。
Beauty is everywhere. It is not that she is lacking to our eye, but our eyes which fail to perceive her. - Auguste Rodin (sculptor.)
泰拳是泰國的傳統搏擊技術,在練習泰拳中除了強身健體,當遇到緊急狀況時更可以保護自己,是一項可以抒發壓力的運動。
爬山使我更加堅強,在雄偉的山面前感受人類的渺小,卻也感受到了身為人類的堅韌。
If they can make penicillin out of moldy bread, they can sure make something out of you. - Muhammad Ali (professional boxer)