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岗位职责:
1. 机器视觉算法研发与性能提升
承担工业环境中的视觉算法设计与优化工作,涵盖以下方向:
2D视觉检测(表面缺陷识别、光学字符读取、条形码解析、几何尺寸测量)
3D视觉处理(点云对齐、三维建模、结构光及飞行时间相机数据解析)
定位与匹配技术(模板匹配、关键特征提取、SIFT/SURF/ORB算法应用)
动态分析与目标追踪(多对象持续跟踪、光流法运动估计)
结合工业需求改进传统图像处理方法(如基于OpenCV的算法)与深度学习架构(如YOLO、UNet等模型)
应对实际工业挑战(如反光干扰、对比度不足、高速运动条件下的稳定性增强)

2. 工业数据管理与模型效能优化
规划并实施数据采集流程,构建高质量工业视觉数据库(例如缺陷样本集)
研发数据扩展与仿真手段(如利用GAN生成人工缺陷图像)
提升模型在边缘计算设备(如Jetson系列、工业控制机)上的运行效率
实现模型压缩(通过TensorRT量化、剪枝技术)与执行加速(采用多线程、CUDA编程优化)

3. 视觉系统集成与现场调试
协同自动化技术人员,完成视觉模块与PLC、机械臂之间的通信联调
制定相机标定方案(使用Halcon/OpenCV工具)、实现多相机同步采集
搭建视觉引导架构(如机器人抓取位置定位、精密对位贴合系统)
开发可调用的SDK或接口程序,提供标准化通信协议支持(如Modbus、TCP/IP)

4. 现场技术支持与系统持续改进
参与产线设备实地部署,解决光照波动、机械振动等现实干扰问题
建立视觉检测质量标准(包括误报率与漏检率评估体系)
不断优化算法鲁棒性,适配多样化工况环境

5. 技术文档编制与流程规范化
撰写算法设计说明、测试验证报告及操作指导手册
制定视觉算法开发准则与上线部署规范
推动技术创新,申报相关专利(如新型检测方法或系统设计方案)

任职要求:
1. 理工科背景(计算机科学、人工智能等相关专业优先);
2. 本科及以上学历;
3. 熟练掌握主流编程语言(如Python、C++)及深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch、MXNet),熟悉Halcon、VisionPro等视觉软件工具;
4. 深入理解机器学习与深度学习原理,并能灵活应用于各类工业场景;
5. 具备扎实的数据分析能力与数学基础,掌握线性代数、概率论与统计学知识;
6. 拥有完整项目实践经验,可独立完成从数据预处理到模型落地部署的全流程任务;
7. 具备良好的团队协作意识与沟通表达能力。
2026-06-16 14:39
IP属地:广东佛山

职位福利

本科1-3年
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