机器视觉应用工程师

1. 视觉系统方案设计与评估 负责机器视觉项目的技术需求分析、可行性评估及整体方案规划 制定视觉系统实施路径，编制技术协议及相关方案文件 2. 硬件选型与系统搭建 主导视觉硬件的选型工作，包括工业相机、镜头、光源、处理单元等核心部件 完成视觉系统的硬件集成、照明成像测试及现场环境验证 3. 图像算法开发与优化 研发并优化图像处理算法（如滤波、分割、配准、模板匹配等） 探索深度学习技术在工业场景中的应用（目标检测、语义分割、关键点识别） 提升视觉系统在复杂工况下的稳定性与识别精度 实现视觉系统与机器人或PLC之间的数据交互（支持TCP/IP、Modbus、Profinet等协议） 4. 现场安装调试与技术支持 承担视觉系统的现场部署、参数调优及日常维护任务 为客户提供专业技术指导与问题解答 应对现场各类干扰因素（如光照变化、反光、机械振动等）并提出有效解决方案 5. 技术文档编写 撰写系统设计说明、测试记录、用户操作手册及通信接口规范等技术资料 岗位要求： 学历要求：本科及以上学历（视觉能力突出者可放宽至大专） 专业要求：自动化、计算机、电气、机器人等相关专业 经验要求：具备2-5年相关工作经验（优秀应届生可酌情培养） 项目经验：至少参与1-2个完整机器视觉项目（如缺陷检测、尺寸测量、定位抓取等场景） 必须掌握： 视觉工具：熟练使用Halcon、OpenCV、VisionPro或Visionmaster中至少一种视觉软件平台 图像处理：精通传统图像算法（如滤波、边缘提取、形态学运算、模板匹配等） 手眼标定：具备Eye-in-Hand或Eye-to-Hand标定实践经验 编程语言：掌握C++、C#或Python其中一种 硬件知识：熟悉工业相机、镜头、光源的选型原则及照明设计技巧 通信协议：了解TCP/IP、串口通信、Modbus等工业常用通信方式 加分项： 深度学习：熟悉PyTorch或TensorFlow框架，具备目标检测或图像分割模型训练经历 3D视觉：掌握PCL、Open3D等点云数据处理库的使用 模型部署：有TensorRT、OpenVINO等模型加速与部署实战经验 ROS开发：熟悉ROS/ROS2系统，具有机器人视觉引导项目背景 软件开发与系统集成：能独立开发视觉应用软件，实现算法与工业设备的联动 人机交互：具备Qt、C#等界面开发能力，完成可视化操作界面设计