岗位职责：

1、工业视觉检测相关算法的研发，包括缺陷检测、目标定位、视觉引导、图像分割等核心任务，融合传统图像处理技术（如滤波、边缘检测、形态学处理）与深度学习算法（如CNN、YOLO、Transformer）；

2、针对工业场景中的复杂问题（如光照变化、背景干扰、小样本缺陷等），设计高精度、高鲁棒性的算法解决方案；

3、对光照不均、低对比度、复杂背景干扰等工业痛点设计鲁棒性算法，优化算法在实时性（≤50ms）、检测精度（≥99.5%）、泛化性等关键指标

4、与硬件、软件团队协作，完成相机、光源、传感器等硬件选型与算法适配。

岗位要求

1、经验：3年及以上工业视觉算法开发经验；

2、熟悉传统图像处理算法（OpenCV/Halcon）及深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/YOLO）；

3、传统方向：精通图像分割（分水岭/GraphCut）、特征工程（SIFT/HOG）、形态学处理、光学仿真（镜头畸变校正）；

4、深度学习：精通PyTorch框架，掌握YOLOv8、Mask R-CNN、UNet++等模型改造经验，具备自研Attention机制、损失函数等创新能力；

5、熟练使用C#/Python，具备高性能算法开发及优化能力；

6、良好的跨团队沟通能力，适应短期出差支持客户现场调试。