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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。
2026-03-13 18:25
IP属地:北京

职位福利

本科1-3年PythonROIOpenCV
企业发布信息图
北京戴纳实验科技股份有限公司
A轮 · 100-499人
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