算法开发工程师

岗位职责： 1.机器视觉算法研发与性能提升 负责工业环境中的视觉算法设计与优化，涵盖以下方向： 2D视觉检测（表面缺陷识别、光学字符识别、条码读取、尺寸测量） 3D视觉处理（点云对齐、三维建模、结构光与飞行时间相机数据解析） 定位与图像匹配（模板匹配、关键特征提取、SIFT/SURF/ORB算法应用） 动态分析与目标追踪（多目标持续跟踪、光流法运动估计） 结合工业实际需求，优化传统图像处理方法（如基于OpenCV的算法）及深度学习模型（如YOLO、UNet等网络结构） 应对复杂工况挑战，提升算法在反光、低对比度、高速运动等场景下的稳定性与鲁棒性 2.工业数据管理与模型效率优化 制定数据采集策略，搭建高质量工业视觉数据库（如缺陷样本集合） 研发数据增强技术与合成手段（例如利用GAN生成模拟缺陷图像） 提升模型在边缘计算设备（如Jetson系列、工业控制机）上的运行效率 实施模型压缩方案（包括TensorRT量化、网络剪枝）与加速策略（多线程处理、CUDA并行优化） 3.视觉系统集成与现场调试 协同自动化技术人员，实现视觉模块与PLC、机械臂之间的通信联调 开发相机标定流程（使用Halcon或OpenCV）、多相机同步采集机制 构建视觉引导解决方案（如机器人抓取定位、精密对位贴合系统） 封装SDK或接口API供上位机调用，并支持标准协议输出（如Modbus、TCP/IP） 4.现场技术支持与系统迭代优化 参与设备实地部署与调试，解决光照波动、机械振动等现场干扰问题 建立视觉检测质量评估体系（设定误检率、漏检率等关键指标） 持续改进算法可靠性，适配多样化生产线环境 5.技术资料撰写与流程规范化 编写算法设计说明、测试验证报告及操作指导文档 制定视觉算法开发标准与部署实施流程 推动技术创新，申报相关技术专利（如新型检测方法或系统架构设计） 任职要求： 1.理工科背景（计算机科学、人工智能等相关专业优先）； 2.本科及以上学历； 3.熟练掌握主流编程语言（如Python、C++）及深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、MXNet），熟悉Halcon、VisionPro等视觉工具软件； 4.深入理解机器学习与深度学习原理，并能灵活应用于各类工业场景； 5.具备扎实的数学基础和数据分析能力，掌握线性代数、概率论与数理统计知识； 6.拥有实际项目经历，可独立完成从数据预处理到模型上线的完整流程； 7.具备良好的团队协作意识和沟通表达能力。