About The Role

1、负责工业视觉缺陷检测相关算法的研发，包括但不限于表面缺陷分割、目标检测、尺寸测量及字符识别等。
2、针对不同产品和复杂场景，设计并实现“传统视觉+深度学习”融合的缺陷检测方案，满足产线高精度与实时性要求。
3、负责视觉检测模型在边缘计算设备或工控机上的工程化部署与性能优化，确保系统稳定运行。
4、配合硬件与机械团队完成光学方案（光源、相机、镜头）的选型与调试，解决产线现场的光学成像与检测难题。
5、分析产线检测数据，定位并解决过杀、漏杀、误判等技术问题，持续迭代算法模型，提升检测良率。
6、撰写视觉系统相关的技术文档、操作手册及测试报告，为生产与质量部门提供技术支持与培训。
1、学历与专业：本科及以上学历，计算机视觉、自动化、电子信息、测控技术与仪器等相关专业。
2、算法能力：熟练掌握主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），熟悉YOLO、Unet、SegFormer等常用开源检测/分割模型，有实际的AI缺陷检测项目经验。
3、传统视觉基础：精通 OpenCV 与 Halcon 视觉开发库，熟练掌握图像预处理（滤波去噪、形态学操作）、边缘检测、轮廓提取、模板匹配及ROI区域划定等传统图像处理算法。
4、工程能力：具备扎实的C++/Python编程基础，熟悉多线程处理、内存优化，有AI模型端侧部署（如TensorRT、ONNX）经验者优先。
5、行业经验：2年以上工业视觉检测项目落地经验，熟悉工业相机、镜头、光源的选型与参数配置，能适应产线现场调试节奏。
6、综合素质：具备较强的逻辑分析能力与问题攻坚能力，责任心强，具备良好的团队协作与跨部门沟通能力。

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高级测试开发工程师(J19849)

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