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崗位職責(zé) 1. 負(fù)責(zé)機器視覺系統(tǒng)在工業(yè)瑕疵檢測方面的整體方案設(shè)計、開發(fā)及實施。 2. 負(fù)責(zé)設(shè)備選型、代碼編寫、算法開發(fā)及系統(tǒng)集成。 3. 優(yōu)化基于深度學(xué)習(xí)/傳統(tǒng)視覺的表面缺陷檢測算法，提高檢測精度和速度。 4. 負(fù)責(zé)檢測模型的訓(xùn)練、測試及部署，結(jié)合現(xiàn)場數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)改進(jìn)。 5. 分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，針對產(chǎn)品瑕疵進(jìn)行建模和特征提取，持續(xù)優(yōu)化檢測算法。 6. 協(xié)助現(xiàn)場調(diào)試、故障排查及技術(shù)支持，保障生產(chǎn)線穩(wěn)定運行。 7. 撰寫技術(shù)文檔、測試報告及項目總結(jié)，確保知識共享與技術(shù)沉淀。 任職要求 1. 教育背景：計算機、電子信息、自動化、機器視覺、人工智能等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。 2. 工作經(jīng)驗：具備5年及以上機器視覺、圖像處理、深度學(xué)習(xí)相關(guān)工作經(jīng)驗，有豐富的工業(yè)檢測應(yīng)用經(jīng)驗。 3. 專業(yè)技能： · 熟練掌握Halcon、OpenCV等機器視覺工具 · 熟練掌握 Pytorch、Tensorflow、Keras、 Caffe、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架，以及TensorRT、 ONNX、NCNN 等推理框架，對 CNN、ResNet、EfficientNet、YOLO等網(wǎng)絡(luò)模型有深刻理解，能夠根據(jù)項目需求選擇合適的框架與模型。具有豐富的目標(biāo)檢測、分割、分類等模型的開發(fā)經(jīng)驗 · 熟練掌握C++和Python，獨立完成算法開發(fā)、優(yōu)化與部署 · 熟練使用圖像處理技術(shù)如邊緣檢測、形態(tài)學(xué)處理、濾波等。 · 熟練掌握傳統(tǒng)視覺開發(fā)工具。 · 熟悉工業(yè)相機、光源等視覺系統(tǒng)硬件，能進(jìn)行選型與調(diào)試。 4. 其他要求： · 具備良好的問題分析與解決能力，抗壓能力強，有較強的團(tuán)隊協(xié)作精神。