楊仕謙

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GCS
iSSA TIPO TKU
設備能力工程師
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客戶支援工程師
ASML
Apr. 2021 - Aug. 2022

國衛院
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Mar. 2020 - Present

昕奇雲端
軟體工程師
Jun. 2019 - Feb. 2020

艾沙技術
演算法工程師
Sep. 2018 - Jun. 2019

專利局
專利工程師
Oct. 2013 - Aug. 2016
淡江大學
機械與機電工程學系
Sep. 2011 - Aug. 2013
 

軟體及機電整合工程師,畢業於淡江大學機械與機電工程碩士,主要研究於電腦視覺中使用RGB-D攝影機實現同步定位與建圖;在工作經驗中,使用Python、C++/C和C#開發軟體及自動化系統,平台有個人電腦及嵌入式系統,系統大多為Windows及Ubuntu;專案項目大部分使用RGB、TOF和雙眼攝影機檢測或是辨識物體,進而開發及整合軟體,其中有人臉辨識解決方案、熱監控及健康監控等軟體。

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工作經歷

c
ASML

Perform analysis and drive solutions structural issue bewteen customer and center of company. Transfer and maintain all relevant knowledge to the CS field engineers in the form of documentation, training and Knowledge Transfer. CS Central enables effective support of the customer by providing technical knowledge and process support to the field offices.

ASML

Support and provide service of ASML product. Also Working in customer’s fab do machine trouble shooting and maintain.

NHRI

使用 Python Machine Learning(pytorch、tensorflow)演算法並結合嵌入式系統開發生醫工程軟體應用,如 AI 熱像儀、社交距離監控、復健系統、AI 傷口辨識、健康監測等系統;教導實習生軟體設計課程,以及實作暑期專案

GCS

用 C# MVC、jQuery 及 MSSQL 開發及維護自動化帳單產出以及帳務管理系統;開發 OA 系統自動化產生表單,以 及 AWS、Zendesk API 串接程式

iSSA

使用 TX2、IPC、Raspberry Pi 開發板,以 Ubuntu 環境開發嵌入式系統;開發 Stereo、ToF、Structure light Camera SDK,並作 3D 攝影機產品測試之用途;開發 3D 人臉辨識出勤系統,使用 CNN 深度學習實現人臉辨識,並 取代傳統的打卡系統

TIPO

依據專利法進行專利說明書逐條審讀與註記;利用各國專利索引系統進行專利檢索及侵權分析;專利爭議案之報 告撰寫與申請單位面對面答辯



期刊

Pub
機器人同步定位與建圖的RGB-D感測器之校準

Applied Mechanics and Materials Vols. 479-480 (2014) pp 677-681

本文介紹了Kinect RGB-D感測器的校準程序及其在機器人同時定位與建圖(SLAM)中的應用。 校準過程包括兩個階段:在第一階段,通過使用雙線性插值將RGB圖像與深度圖像對齊。 在第二階段中,失真的RGB圖像被進一步校正。 校準後的RGB-D感測器運用在未知環境下機器人導航的感測設備。 在SLAM任務中,從RGB圖像中偵測出加速穩健特徵(SURF),並將其用作環境圖的地標。 深度圖像可以提供每個地標的深度資訊。 同時,機器人通過擴展的卡爾曼濾波器(EKF)估測自身的狀態和地標位置。 本文已經進行了EKF SLAM,實驗結果顯示,Kinect感測器在未知環境中導航時可以給移動機器人提供可靠的測量訊息。

 

 



論文

Thesis
使用RGB-D感測器實現機器人同時定位、建圖與移動中建立場景


本論文使用微軟Kinect之RGB-D感測器,發展機器人同時定位與建圖演算法。研究分為四個階段:第一階段校準Kinect RGB-D感測器,包括RGB攝影機的內部參數校準,以及RGB鏡頭與深度鏡頭的歪斜校準。基於RGB-D感測器的同時定位與建圖之演算法在第二階段被建立與實測。第三階段將移動中建立場景的功能整合到同時定位與建圖任務中,以便建立環境模型。第四階段規劃系統的運算速度之改善程序。利用雲端運算的概念,將運算系統分為影像處理與狀態估測兩個運算程序。將影像處理程序保留在移動感測系統端,而狀態估測程序交由雲端運算伺服器進行處理。實測結果顯示使用本論文規劃的雲端運算程序,可以加快15%的運算速度。



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