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崗位要求：
圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺：如圖像降噪、增強(qiáng)、銳化、分割、配準(zhǔn)、拼接、特征提取與匹配等。
三維視覺：如結(jié)構(gòu)光、雙目立體視覺、激光雷達(dá)（LiDAR）、光度立體視覺、三維點(diǎn)云處理與重建。
光學(xué)設(shè)計(jì)與仿真輔助：與光學(xué)工程師協(xié)作，使用Zemax、Code V等軟件進(jìn)行光學(xué)系統(tǒng)仿真，并開發(fā)用于像質(zhì)評價、公差分析、鬼影雜光分析的算法。
光學(xué)測量與檢測：開發(fā)用于表面缺陷檢測、尺寸高精度測量、光學(xué)膜厚測量、波前像差檢測（如Shack-Hartmann傳感器）的算法。
崗位職責(zé)：
一、基本要求
1.負(fù)責(zé)相機(jī)圖像出點(diǎn)算法開發(fā)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜光斑下準(zhǔn)確出點(diǎn)；
2.負(fù)責(zé)光學(xué)成像、檢測、測量或處理相關(guān)算法的設(shè)計(jì)、仿真、實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化。
二、數(shù)據(jù)處理與建模
1.數(shù)學(xué)模型構(gòu)建：基于光學(xué)原理（如衍射、干涉、散射、偏振）建立物理問題的數(shù)學(xué)模型。
2.信號處理：處理來自CCD/CMOS傳感器、光電探測器等的光學(xué)信號，包括濾波、變換（如傅里葉變換）、解調(diào)等。
3.數(shù)據(jù)校準(zhǔn)與校正：開發(fā)算法來校準(zhǔn)光學(xué)系統(tǒng)，校正鏡頭畸變、色差、暗角、噪聲等非理想因素。
三、系統(tǒng)集成與性能優(yōu)化
1.算法移植與部署：將研發(fā)的算法從研究環(huán)境（如MATLAB、Python）高效地移植到產(chǎn)品環(huán)境（如C++），并可能部署到嵌入式平臺（如DSP、FPGA、GPU）上，滿足實(shí)時性要求。
2.性能優(yōu)化：對算法的速度、精度、魯棒性和資源占用進(jìn)行極致優(yōu)化，以適應(yīng)大規(guī)模應(yīng)用或硬件限制。
3.系統(tǒng)聯(lián)調(diào)：與硬件（光學(xué)、機(jī)械、電子）工程師和軟件工程師協(xié)作，進(jìn)行系統(tǒng)集成和調(diào)試，解決算法在實(shí)際系統(tǒng)中的問題。
四、測試與評估
1.搭建測試流程：設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案，搭建光學(xué)實(shí)驗(yàn)平臺，采集數(shù)據(jù)以驗(yàn)證算法性能。
2.算法評估：建立科學(xué)的評估體系（如精度、重復(fù)性、效率指標(biāo)），對算法進(jìn)行定量和定性分析，撰寫測試報(bào)告。
3.問題排查與迭代：分析算法在測試中暴露的問題，定位原因（是算法缺陷、光學(xué)系統(tǒng)限制還是噪聲干擾？），并推動算法迭代優(yōu)化。
五、研究與創(chuàng)新
1.技術(shù)預(yù)研：跟蹤國內(nèi)外光學(xué)算法和計(jì)算成像領(lǐng)域的最新學(xué)術(shù)成果（如頂會CVPR, ICCV, ECCV和期刊Optica, OE等）和工業(yè)界進(jìn)展，探索新技術(shù)在產(chǎn)品中應(yīng)用的可能性。
2.專利申請：將創(chuàng)新性的算法方案形成技術(shù)專利，構(gòu)建公司的技術(shù)壁壘。