1）岗位职责：

ü 负责为公司检测机器人系统设计并开发基于机器视觉的缺陷检测算法和功能，包括图像采集、预处理、缺陷识别、定位与测量。

ü 研究并实现火电锅炉水冷壁检测机器人中对裂纹、氧化、腐蚀等缺陷的自动识别算法，提高检测精度与效率。

ü 开发风电塔筒焊缝检测机器人领域的焊缝图像分析算法，包括焊缝缺陷自动识别（如气孔、夹渣、未熔合等）与尺寸测量。

ü 参与传感器选型（如工业相机、红外热成像仪等），制定图像采集与处理策略，优化软硬件协同性能。

ü 基于深度学习及传统机器视觉算法，完成模型训练、测试、优化，将算法在嵌入式平台上落地。

ü 编写图像质量评价和数据标注工具，带领团队提升数据集的丰富性和标注质量。

ü 跟踪行业前沿机器视觉技术，评估其在机器人检测领域的应用可行性，并引入符合公司实际需求的技术。

2）任职要求：

· 硕士及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、电子信息工程、自动化、模式识别等相关专业；

· 3年以上机器视觉领域工作经验，有工业检测或机器人系统相关背景者优先；

· 熟悉能源行业大型结构件（锅炉、塔筒等）在线检测的机器视觉应用场景者优先。

· 深入掌握图像处理与计算机视觉基本算法（如滤波、去噪、图像增强、特征提取与匹配、轮廓检测等）；

· 熟悉常用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow、Keras等），并具备实际深度学习应用经验；

· 能够应用经典模型（如ResNet、YOLO、UNet等）实现缺陷检测与目标分割任务，有调优经验；

· 熟悉传统机器视觉算法（如SIFT、SURF、边缘检测、Hough变换等）与工业视觉软件（如Halcon、OpenCV）。

· 了解红外热成像、超声检测、光学采集等多种检测手段，并能结合视觉算法应用场景；

· 熟悉图像中的关键缺陷类型（如锅炉结构中的裂纹、腐蚀点等）及其数据处理特性。

· 熟悉C++/Python等算法开发语言，擅长多线程或并行计算；

· 具备嵌入式/边缘计算硬件平台（如NVIDIA Jetson、FPGA）的算法部署能力；

· 有工业相机、激光雷达等传感器数据处理经验优先。

· 逻辑清晰，较强的数据分析和算法实现能力；

· 良好的学习能力和技术敏感度，能持续跟踪机器视觉前沿技术；

· 良好的沟通与协作能力，能与硬件、软件、检测场景团队紧密配合，推进技术实现。

· 曾参与工业检测机器人或能源设备监测项目中机器视觉部分的算法设计与优化；

· 在图像处理或机器视觉领域的顶会（如CVPR、ECCV、ICCV）发表过论文。