崗位職責:
1、主導工業(yè)視覺檢測相關(guān)算法的研發(fā),包括缺陷檢測、目標定位、視覺引導、圖像分割等核心任務,融合傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)(如濾波、邊緣檢測、形態(tài)學處理)與深度學習算法(如CNN、YOLO、Transformer);
2、針對工業(yè)場景中的復雜問題(如光照變化、背景干擾、小樣本缺陷等),設(shè)計高精度、高魯棒性的算法解決方案;
3、對光照不均、低對比度、復雜背景干擾等工業(yè)痛點設(shè)計魯棒性算法,優(yōu)化算法在實時性(≤50ms)、檢測精度(≥99.5%)、泛化性等關(guān)鍵指標
4、優(yōu)化算法性能,提升檢測速度與準確率,滿足工業(yè)場景的實時性需求;
5、跟蹤前沿技術(shù)(如少樣本學習、自監(jiān)督學習、3D視覺),探索其在工業(yè)檢測中的創(chuàng)新應用;
6、與硬件、軟件團隊協(xié)作,完成相機、光源、傳感器等硬件選型與算法適配;
7、主導技術(shù)方案輸出,協(xié)同產(chǎn)品經(jīng)理完成需求分析、技術(shù)可行性評估及交付文檔編寫;
8、指導初級工程師,參與團隊技術(shù)規(guī)劃與核心代碼評審;
崗位要求
1、經(jīng)驗:5年以上工業(yè)視覺算法開發(fā)經(jīng)驗,主導過至少3個完整項目落地。
2、精通傳統(tǒng)圖像處理算法(OpenCV/Halcon)及深度學習框架(PyTorch/TensorFlow/YOLO)。
3、熟悉工業(yè)視覺系統(tǒng)開發(fā)流程,具備相機標定、多傳感器融合、3D點云處理經(jīng)驗者優(yōu)先;
4、傳統(tǒng)方向:精通圖像分割(分水嶺/GraphCut)、特征工程(SIFT/HOG)、形態(tài)學處理、光學仿真(鏡頭畸變校正);
5、深度學習:精通PyTorch框架,掌握YOLOv8、Mask R-CNN、UNet++等模型改造經(jīng)驗,具備自研Attention機制、損失函數(shù)等創(chuàng)新能力
6、熟練使用C#/Python,具備高性能算法開發(fā)及優(yōu)化能力。
7、深入理解工業(yè)質(zhì)檢痛點(如數(shù)據(jù)樣本不均衡、標注成本高、產(chǎn)線環(huán)境復雜),能針對性設(shè)計數(shù)據(jù)增強、遷移學習、主動學習等解決方案。
8、熟悉工業(yè)領(lǐng)域常見檢測標準(如外觀缺陷分級、尺寸公差要求),能將業(yè)務需求轉(zhuǎn)化為算法指標。
9、有3D視覺(結(jié)構(gòu)光、雙目視覺)、機器人視覺引導(定位、抓?。╉椖拷?jīng)驗。
10、具備強邏輯思維與問題拆解能力,能獨立承擔從0到1的技術(shù)攻關(guān)。
11、良好的跨團隊溝通能力,適應短期出差支持客戶現(xiàn)場調(diào)試。
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