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【岗位职责】 1. AI智能检测方案设计与实施 对接产线及质量部门实际需求，开展汽车零部件外观缺陷检测项目的可行性分析，独立制定AI视觉检测整体技术方案，明确设备布局、成本估算与项目推进计划。 2. 视觉成像系统构建与调优 主导工业相机、镜头、光源、工控机等核心硬件的选型工作，完成样品打光实验与图像采集测试，攻克零部件反光、色差、形变等成像难题，建立稳定可靠的图像采集工位。 3. AI缺陷模型开发、优化与落地 负责缺陷图像的数据采集、标注处理与数据集构建；基于深度学习框架训练缺陷检测、分割与分类模型；实现模型压缩、加速推理及批量部署，持续降低漏检率与误报率。 4. 传统视觉与AI算法协同开发 融合Halcon/VisionMaster/OpenCV等传统图像处理方法，结合深度学习技术，实现尺寸测量、定位引导、划痕识别、变形判断、缺料检测、焊点异常等多类型缺陷的综合判定。 5. 产线视觉系统集成与通信调试 完成视觉系统与PLC、机器人、MES系统及流水线设备的联调对接，掌握TCP/IP、Modbus等工业通讯协议，准确输出OK/NG结果并上传不良品信息。 6. 现场实施、运维支持与标准固化 驻厂完成设备安装调试与产线验收工作，及时排查现场干扰导致的检测异常；编制AI检测方案文档、测试报告、操作指南及维护SOP，形成可复用的标准作业流程。 7. 项目技术支持与能力传递 面向客户及内部质量团队提供设备操作培训，组织不良案例复盘，推动AI模型与检测逻辑迭代升级，支撑多个产线视觉检测项目的规模化复制与落地。 【任职要求】 1. 学历专业：本科及以上学历，自动化、机器视觉、测控、计算机、人工智能等相关专业；实践能力优异者大专学历可酌情考虑。 2. 从业经验：具备2年以上独立完成工业AI视觉缺陷检测项目落地的经验，有汽车零部件（冲压/焊接/底盘/内饰）检测应用背景者优先。 3. 核心技能 · 熟练使用Halcon、VisionMaster或OpenCV至少一种视觉工具，精通传统图像处理算法； · 掌握PyTorch/TensorFlow框架，具备完整的AI数据标注、模型训练、参数调优及部署实践经验； · 熟悉工业光学系统选型，能独立完成照明设计与成像调试； · 精通Python或C#至少一门编程语言，了解工控设备通信接口开发； 4. 加分项 · 具备TensorRT、OpenVINO等模型加速工具的应用经验； · 有3D视觉、点云数据处理相关项目经历； · 熟悉IATF16949汽车行业质量体系，了解常见零部件外观缺陷类型； · 具备MES系统对接经验或多套视觉设备集中管理能力。 5. 综合素质 · 可接受短期出差，具备独立解决现场问题的能力； · 思维条理清晰，擅长与机械、电气、质量等多部门协作沟通； · 具备问题回溯分析、方案总结提炼及标准化文档输出能力。

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