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崗位職責(zé)
1. 負(fù)責(zé)機(jī)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(shí)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(yùn)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(jī)、電子信息、自動化、機(jī)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10年及以上機(jī)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(jī)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++ / C#、Python，獨(dú)立完成算法開發(fā)、優(yōu)化與部署
· 熟練使用各種圖像預(yù)處理、分割、特征提取等技術(shù)。
· 熟練掌握傳統(tǒng)視覺開發(fā)軟件和工具。
· 熟悉工業(yè)相機(jī)、鏡頭、光源等視覺系統(tǒng)硬件。
4. 其他要求：
· 具備良好的問題分析與解決能力，抗壓能力強(qiáng)，有較強(qiáng)的團(tuán)隊協(xié)作精神。