传统算法工程师(J10316)

1. 01

   负责工业视觉场景传统算法研发与迭代，包含图像滤波、阈值分割、形态学处理、边缘检测、特征匹配、轮廓提取、图像校正等基础图像预处理算法开发优化（权重30%）。

2. 02

   承担工业缺陷检测、尺寸测量、目标定位、对位校准、计数识别等机器视觉算法方案设计、代码实现与效果调优，适配工业复杂光照、噪声、畸变场景（权重28%）。

3. 03

   负责相机标定、手眼标定、畸变矫正、3D点云预处理、平面拟合、深度校准等视觉标定与测量算法开发，保障设备成像与测量精度指标达标（权重20%）。

4. 04

   配合嵌入式软件团队完成算法移植、性能优化、轻量化适配，完成PC端及嵌入式端算法落地调试，保证算法运行实时性与稳定性（权重12%）。

5. 05

   负责算法效果验证、数据测试、问题复盘，输出算法设计文档、测试报告、迭代方案，持续修复算法适配问题、提升产品检测准确率（权重7%）。

6. 06

   跟进行业传统视觉算法新技术、新方案，开展技术调研与预研，沉淀通用算法工具库，支撑产品功能迭代升级（权重3%）。

学历专业：本科及以上学历，计算机、自动化、电子信息、光学工程、图像处理、模式识别、人工智能等相关专业； 经验要求：1年及以上机器视觉传统算法开发经验，熟悉工业检测、尺寸测量、定位标定等场景，有工业相机、3D视觉、显微成像算法落地经验优先； 专业技能：扎实掌握图像处理与机器视觉基础理论，精通各类图像预处理、分割、特征提取、匹配拟合算法；熟练掌握相机标定、畸变校正、手眼标定、二维/三维测量算法原理；熟悉工业视觉常见问题优化方案； 工具能力：熟练使用C++/Python进行算法开发，精通OpenCV、Halcon、VisionPro等主流视觉算法库；熟悉算法性能优化、代码轻量化方法； 技术认知：熟悉工业视觉项目开发流程，了解嵌入式平台算法移植适配流程，能够独立完成算法从方案设计、开发调试到量产落地的全流程工作； 加分项：有3D结构光、TOF、超景深显微成像算法开发经验；有半导体、3C、精密零件工业缺陷检测项目经验；具备算法嵌入式部署、性能调优实战经验。