岗位要求：
图像处理与计算机视觉：如图像降噪、增强、锐化、分割、配准、拼接、特征提取与匹配等。
三维视觉：如结构光、双目立体视觉、激光雷达（LiDAR）、光度立体视觉、三维点云处理与重建。
光学设计与仿真辅助：与光学工程师协作，使用Zemax、Code V等软件进行光学系统仿真，并开发用于像质评价、公差分析、鬼影杂光分析的算法。
光学测量与检测：开发用于表面缺陷检测、尺寸高精度测量、光学膜厚测量、波前像差检测（如Shack-Hartmann传感器）的算法。

岗位职责：
一、基本要求
1.负责相机图像出点算法开发，实现复杂光斑下准确出点；
2.负责光学成像、检测、测量或处理相关算法的设计、仿真、实现和优化。

二、数据处理与建模
1.数学模型构建：基于光学原理（如衍射、干涉、散射、偏振）建立物理问题的数学模型。
2.信号处理：处理来自CCD/CMOS传感器、光电探测器等的光学信号，包括滤波、变换（如傅里叶变换）、解调等。
3.数据校准与校正：开发算法来校准光学系统，校正镜头畸变、色差、暗角、噪声等非理想因素。

三、系统集成与性能优化
1.算法移植与部署：将研发的算法从研究环境（如MATLAB、Python）高效地移植到产品环境（如C++），并可能部署到嵌入式平台（如DSP、FPGA、GPU）上，满足实时性要求。
2.性能优化：对算法的速度、精度、鲁棒性和资源占用进行极致优化，以适应大规模应用或硬件限制。
3.系统联调：与硬件（光学、机械、电子）工程师和软件工程师协作，进行系统集成和调试，解决算法在实际系统中的问题。

四、测试与评估
1.搭建测试流程：设计实验方案，搭建光学实验平台，采集数据以验证算法性能。
2.算法评估：建立科学的评估体系（如精度、重复性、效率指标），对算法进行定量和定性分析，撰写测试报告。
3.问题排查与迭代：分析算法在测试中暴露的问题，定位原因（是算法缺陷、光学系统限制还是噪声干扰？），并推动算法迭代优化。

五、研究与创新
1.技术预研：跟踪国内外光学算法和计算成像领域的最新学术成果（如顶会CVPR, ICCV, ECCV和期刊Optica, OE等）和工业界进展，探索新技术在产品中应用的可能性。
2.专利申请：将创新性的算法方案形成技术专利，构建公司的技术壁垒。