崗位職責:
1.負責工業產品(如金屬、玻璃、半導體、紡織品等)表面缺陷檢測算法的研發與優化,包括劃痕、污漬、凹凸、裂紋等缺陷的識別與分類;
2.基于圖像視覺技術,利用攝像頭,進行人員異常行為分析、現場環境異常分析算法設計與開發;
3.設計并實現傳統圖像處理與深度學習結合的檢測方案,解決反光、低對比度、微小缺陷等復雜場景問題;
4.參與光學系統(光源、相機選型)與算法聯調,優化成像質量。
任職要求:
1.熟練掌握OpenCV、Halcon等傳統視覺算法(形態學處理、模板匹配、Blob分析等);
2.精通深度學習框架(PyTorch/TensorFlow),熟悉缺陷檢測經典模型(如YOLOv8、UNet、EfficientAD);
3.熟悉模型輕量化技術(剪枝、量化、知識蒸餾)及部署工具(TensorRT、ONNX、OpenVINO);
4.有3D表面檢測經驗(點云處理、結構光重建)或光譜成像項目經驗;
5.3年以上工業視覺算法開發經驗,主導過至少2個完整表面檢測項目落地;
6.熟悉常見工業缺陷類型(如金屬劃痕、PCB焊點不良、紡織污漬)及行業標準(如ISO 9001);
7.熟練使用C++/Python,能獨立完成算法從開發到部署的全流程;
8.熟悉Linux系統及多線程優化,有ARM架構適配經驗者優先;
9.具備較強的邏輯分析和問題拆解能力,能快速定位檢測失效原因(如光學干擾/算法缺陷);
10.良好的跨部門協作能力,能與硬件工程師、產線人員高效溝通;
11.碩士及以上學歷,計算機、自動化、機械電子等相關專業(優秀本科生可放寬)。