2．数据处理与分析
·处理传感器采集的原始信号（如加速度、声学、红外图像等），进行降噪、特征提取、模式识别。
·建立缺陷数据库，实现缺陷类型、位置、程度的自动分类与评估。
3．系统集成与优化
．将定位算法嵌入到检测设备或边缘计算平台，实现在线监测与智能诊断。
．优化算法实时性、鲁棒性，适应复杂现场环境。4．跨学科协作
·与硬件工程师协作完成传感器布局与信号采集系统设计。
·与软件团队合作实现算法工程化部署（如FPGA、DSP、嵌入式AI)。
关键技术能力要求
．信号处理：熟悉时频分析（FFT、小波变换）、滤波、特征提取等。
· 物理建模：了解结构动力学、弹性波传播、模态
分析等理论。
· 机器学习／深度学习：掌握CNN、RNN、
Transformer等模型，用于缺陷分类与定位。
· 编程能力：熟练使用Python/C++/MATLAB，熟悉PyTorch/TensorFlow等框架。
· 多模态融合：融合可见光、红外、振动、超声等多源数据提升定位精度。
· 工程化思维：具备算法部署、嵌入式开发、系统
测试经验者优先