机器视觉专家(J16445)

岗位概述：全面负责锂电池电芯制造全流程（如极片涂布、卷绕/叠片、焊接、封装等工序）的机器视觉检测方案规划与技术落地。作为视觉领域的核心技术权威，主导光学成像、图像处理及深度学习算法在产线缺陷检测与定位中的应用，持续提升视觉系统的检出率与稳定性，降低误判率，保障产品质量并推动智能化生产升级。

一、核心岗位职责

1. 视觉方案设计与开发

主导新设备及旧设备改造的视觉系统整体方案设计，独立完成相机、镜头、光源等核心硬件的选型与光学成像效果评估。负责关键工序（如焊缝质量、极耳翻折、表面划痕、凹坑等）的视觉自主化开发与调试，输出高质量的方案说明书与技术演示文档。 推进电芯制造过程中视觉检测标准的完善、推广和标准化落地。

2. 算法优化与深度学习应用

精通Halcon、VisionPro、OpenCV等主流视觉算法库，针对锂电生产中的复杂背景干扰，持续优化传统视觉算法以提升检测精度与速度。引入并落地基于深度学习的AI缺陷检测模型，负责训练集数据的采集规范制定、标注管理以及模型的训练、调优与评估，解决传统算法难以处理的微小瑕疵与非标缺陷。 协同品质团队制定OK/NG样本的判定标准，有效降低视觉检测的漏检率与过杀率（误判率）。

3. 产线支持与疑难问题攻关

快速响应并解决产线视觉系统的突发异常与技术瓶颈，通过根因分析提出系统性改善措施，保障产线稼动率（OEE）。 负责视觉系统与PLC、机器人等自动化设备的通信对接（如Modbus TCP、EtherCAT、GenICam等），确保软硬件协同工作的稳定性。

4. 前沿技术预研与团队建设

关注机器视觉与人工智能领域的前沿技术（如3D视觉、高光谱成像等），结合锂电工艺需求进行技术预研与转化。为内部操作人员及跨部门同事提供视觉技术培训与指导，提升团队整体的技术应用能力。

1、本科及以上学历，硕士优先。计算机视觉、软件工程、自动化、光学工程、电子信息等相关专业。

2.5年以上工业自动化视觉软件开发经验，其中至少包含3-4年锂电行业或高精度制造行业的视觉开发背景。

3.项目经验：有多个成功的视觉项目开发经验，必须具备独立主导缺陷检测（外观、尺寸、定位）成功落地的案例；有锂电前中后段整线视觉规划经验者优先。

4.专业技能：编程与算法：精通C++、C#或Python中至少一门编程语言；熟练掌握Halcon、VisionPro、OpenCV、NI VDM等任意一种或多种视觉算法库，具备底层视觉框架开发能力者优先。

5.硬件与光学：精通工业相机（面阵/线扫）、镜头及各类光源（条形光、同轴光、环形光等）的打光技巧与选型，能独立完成复杂的光学成像实验。

6.AI与数据：熟悉PyTorch或TensorFlow等深度学习框架，对图像分类、目标检测、图像分割等算法有深入理解和实战经验；熟练使用LabelImg、LabelMe等数据标注工具。

7.自动化集成：熟悉工业通讯协议，对PLC逻辑、机器人手眼标定（Eye-in-Hand/Eye-to-Hand）及运动控制有深入了解。