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精通Python语言开发，掌握OpenCV图像处理框架，熟悉PyTorch/TensorRT深度学习框架及ONNX Runtime模型优化工具。具备工业视觉系统开发能力，包括亚像素边缘提取、Blob分析、模板匹配等传统图像处理技术；精通YOLO系列、Faster R-CNN目标检测算法，UNet图像分割模型，PatchCore异常检测方法及知识蒸馏技术。熟悉工业相机选型（面阵/线阵CCD/CMOS）、CameraLink/CoaXPress/GigE接口协议，掌握远心镜头选型及光源系统（环形光/背光/同轴光）设计。具备TCP/IP Socket通信、Modbus协议开发经验，熟悉PLC信号交互逻辑与工业控制系统集成。

曾担任某智能科技公司算法工程师，主导工业视觉系统开发与实施，带领3-6人团队完成2个百万级项目及1个10万级项目交付。主导家电整线多工位缺陷检测系统设计，完成相机参数配置、网络架构规划及算法检测逻辑开发。解决多机型适配、复杂背景干扰等技术难题，采用数据增强与多阶段检测策略提升准确率。设计传统图像处理后处理流程，通过二值化、轮廓检测等技术提升检测稳定性。实现AI检测系统与PLC联控，完成工控机与工业相机的实时数据采集与结果传输。

某智能科技公司 工业视觉算法开发 2021.07-2024.03

项目内容：主导多行业工业视觉系统开发，包括AI端子距离检测、导光板瑕疵检测等。完成算法模型训练部署、UI界面设计、通信协议开发及现场调试。技术成果：实现工业相机与PLC的实时通信，开发自研AI检测软件，通过图像处理与深度学习算法提升质检效率。

武汉某家电整线多工位缺陷检测及集控系统 2022.04-2022.10

项目背景：9条产线智能化改造，提升产品良率与智能制造水平。技术实施：完成相机取图逻辑设计、算法检测流程开发，解决多机型适配、复杂背景干扰等难题。创新方案：采用数据增强与多阶段检测策略，结合传统图像处理技术提升检测准确率。系统集成：实现工控机与PLC的联控，完成不良品实时判定与处理。