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岗位职责： 1. 主导视觉检测项目全周期工作，涵盖需求分析、方案设计至实施落地，综合运用传统视觉方法（如ROI、边缘、轮廓、颜色、面积、直径、节距等）与AI学习模式。 2. 基于参考图像划定检测区域（ROI），配置并调试多种传统视觉工具：包括轮廓、面积、形状、亮度、纹理、模板差分、颜色识别；实现边缘检测、亮度补偿、位置防错、尺寸测量等功能。 3. 负责AI学习模式（OK/NG小样本学习）的建模工作，包含样本采集与标注、一键添加OK/NG条件、训练AI模型（用于异常检测、分类、分割、OCR等任务）及参数优化。 4. 构建完整的检测流程Pipeline，融合传统视觉算法、AI深度学习模型与规则引擎，提升检测准确性与适应性。 5. 应对现场复杂环境干扰，如光照波动、定位偏移、产品批次差异，持续优化系统稳定性与鲁棒性。 6. 编写调试记录、技术文档和验收材料，支持客户及内部团队完成项目交付。 7. 配合机械、电气、PLC工程师完成视觉系统与其他设备的协同运作（触发控制、精确定位、结果反馈）。 任职要求： 专业要求：智能视觉工程、计算机科学、人工智能、图像处理等相关专业 核心技术能力： 1. 精通OpenCV中传统视觉算法，掌握以下技术原理与应用：ROI设置、阈值/亮度/边缘检测；模板匹配（NCC/ZNCC）；轮廓提取与几何量测；颜色空间转换（HSV/Lab）及色彩识别；二值化处理、形态学操作（开闭运算）、滤波技术；直径、面积、节距及缺陷区域分析等； 2. 熟悉轻量级AI深度学习检测方法或工业视觉软件中的AI功能：具备OK/NG小样本学习经验；了解异常检测模型（FastFlow / PaDiM / PatchCore 之一）；掌握分类网络（MobileNet/ResNet）、分割网络（U-Net等）；理解AI自动阈值设定（anomaly score / class score）机制； 3. 具备独立搭建视觉检测流程的能力，能完成全流程调参与验证； 4. 熟练使用Python语言，掌握Pytorch/TensorFlow框架及TensorRT推理加速工具； 5. 在图像增强与数据增广方面有实际项目经验。 加分项： 1. 具备Keyence、Cognex、海康、欧姆龙等视觉平台的操作经验； 2. 拥有机械、电气或PLC基础知识； 3. 热爱摄影，熟悉工业相机、镜头、光源的选型与调试； 4. 有实际量产线项目落地经验者优先； 5. 理解OCR整体流程：文本检测（DBNet/EAST）、文本矫正（STN/TPS）、文本识别（CRNN）。 岗位亮点： 1. 深度参与工业视觉完整技术链（传统视觉+AI深度学习）。 2. 参与智能检测与自动化产线项目，技术挑战性强。 3. 有机会主导一键追加学习、自动阈值判定、AI工具集成等前沿功能的实际应用。 4. 技术成长空间广阔，学习资源丰富。 5. 工作节奏合理，注重效率，无需常态化加班。

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工人， 薪资：200元/天， 集合地点：崔各庄乡费家村集合，统一坐车出发。 工作内容:小区四害（蟑鼠蚊蝇）防制消杀 工作要求:20-50岁，身体健康，吃苦耐劳。 工作时间:白班7:00-18:00，提前下班按照1天计算，超时有加班费 结算工资: 不包吃住

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