职位概述
我们招募一名专注于高精度机器视觉量测算法的工程师，负责研发面向工业检测、半导体量测等领域的亚像素级测量算法。您将深入光学成像系统与图像处理技术的结合，通过优化边缘检测、特征匹配及误差补偿算法，实现微米级（μm）甚至纳米级（nm）的测量精度，推动自动化检测设备的性能突破。
核心职责
1. 高精度视觉算法开发（60%）
研发基于亚像素边缘检测（如Canny/Zernike矩/Steger算法）的尺寸测量方案，提升重复测量精度。
设计特殊角点/特征提取算法（如棋盘格标定角点、圆弧交点、不规则轮廓特征），应对复杂工件测量需求。
开发基于深度学习+传统视觉融合的缺陷检测模型（如UNet+形态学处理），解决传统算法难以覆盖的案例。
优化光学畸变校正方案（径向/切向畸变建模），结合标定板数据分析实现误差补偿。
2. 算法工程化实现（30%）
使用OpenCV/Halcon实现核心算法模块（如Blob分析、模板匹配、3D点云处理），并完成跨平台（Windows/Linux）移植。
在C++/C#/Python/Rust中封装算法库，提供高效API供上层应用调用。
对接SDK开发团队，完成算法与相机（如Basler/海康）、运动控制卡的集成调试。
3. 光学系统协同优化（10%）
参与光学方案评审，根据镜头（远心/显微镜头）、光源（同轴光/结构光）特性调整算法参数。
分析MTF（调制传递函数）与算法精度关联性，提出光学硬件改进建议。
硬性技术要求
必须掌握
机器视觉基础：
精通相机成像模型（小孔成像/远心光学）、镜头畸变类型及标定方法（张正友标定法）。
熟悉灰度/几何变换、形态学处理、傅里叶变换等经典图像处理技术。
算法开发能力：
熟练使用OpenCV（C++/Python接口）及Halcon（HDevelop脚本或C#调用）。
掌握至少一种编程语言：C++（性能优化）/C#（上位机开发）/Python（算法原型）/Rust（高并发）。
量测专业知识：
理解重复精度（Repeatability）、再现性（Reproducibility）等测量学指标。
熟悉基于边缘/区域的尺寸测量原理，能通过误差补偿（温度/振动修正）提升稳定性。
优先考虑
有半导体/面板/锂电行业 高精度量测项目经验（如CD-SEM、AOI设备开发）。
熟悉 3D视觉（结构光/双目 stereo） 或 深度学习（PyTorch/TensorRT部署）。
发表过相关专利/论文，或主导过算法从0到1的落地项目。