(27届秋招)机器视觉工程师

负责与使用部门充分沟通，明确视觉系统设计需求，完成技术方案评估与可行性论证；

负责工业相机（含线扫、TDI、面阵）、镜头、光源、采集卡等视觉硬件的选型、成像链路搭建与调试，保障稳定取流与图像质量；

负责应用传统视觉算法解决定位、识别、测量及一般检测项目，并将深度学习技术应用于复杂外观检测项目以降低人效；

负责基于相机/采集卡SDK开发采集与控制软件（参数下发、多相机管理、数据缓冲与落盘/转发等）；

负责输出接口约定、测试报告与问题闭环，配合算法、软件、电气/FPGA完成联调；

负责跟踪视觉硬件与采集方案技术演进，沉淀选型规范、调试Checklist与可复用模块。

本科及以上，光学工程、光电信息、自动化、电子信息、计算机、测控、机械电子、电气自动化等相关专业；

掌握几何光学与成像基础（物像关系、放大倍率、景深、分辨率、畸变、工作距等），理解数字图像基础（像素、分辨率、灰度/彩色、采样与量化、SNR、动态范围等）；了解工业检测/机器视觉系统组成及线阵/面阵成像差异，对线扫、TDI、编码器同步、外触发等概念有基本认识；具备基础光电/电子常识（接口类型、触发与同步、常见噪声与干扰来源）；

熟练掌握C语言、VC++、VB、C#等编程语言中的至少一种；掌握Halcon/VisionPro/OpenCV/VisionMaster等至少一种视觉软件；具备较强的动手能力与工程落地意识，能独立完成从选型到联调的闭环；会使用示波器/万用表等基础仪器协助排查触发、编码器、接线与时序类问题；能阅读并理解相机手册、采集卡手册，独立完成参数表、选型对比与实验验证；

CET 6，英语能读懂产品手册、SDK文档与datasheet；具备英文技术文档阅读能力；

有较强的沟通协调能力，能与使用部门、算法、软件、硬件团队高效对接需求与问题；有较强的责任心，工作积极主动，具备团队协作精神；

有机器视觉/工业检测相关实习、课题或竞赛经验；有多相机、高带宽取流或线扫项目经验；熟悉C/C++或C#/Python，能完成采集、参数配置、多线程缓冲与基础调试工具开发；接触过TDI/线扫AOI、编码器同步、CLHS/采集卡、图像拼接或视觉上位机软件。