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专业技能
精通C/C++、Python及Matlab编程语言，具备丰富的工程实践经验。熟练掌握单目/多目相机标定技术及线结构光系统，精通三维点云滤波、配准与测量算法。熟悉PyTorch深度学习框架，精通目标检测、图像分割及分类算法，具备ONNX/TensorRT模型部署经验。熟练使用OpenCV、Halcon、PCL、VTK等视觉算法库。掌握测试用例设计与持续集成工具链（Gtest、PVS、Jenkins）。
工作履历（脱敏处理）
专注于工业视觉算法研发与系统集成，主导完成多个汽车制造领域的视觉检测项目。设计并实现基于深度学习的零部件识别系统，覆盖有无检测、定位识别、字符识别等场景。开发表面缺陷检测解决方案，采用目标检测算法实现高节拍缺陷识别，提升检测效率30%。构建振动信号分析模型，通过机器学习算法实现设备故障诊断与寿命预测。具备完整的算法开发-测试-部署经验，熟悉持续集成流程，能够保障算法系统的稳定性与可维护性。
项目经验（脱敏处理）
1. 开发工业视觉识别系统，基于YOLOv5实现汽车零部件的有无检测、位置识别及字符识别，准确率提升至98.5%。2. 设计大型铸造件表面缺陷检测方案，采用Faster R-CNN模型结合TensorRT加速部署，实现每秒30帧的实时检测。3. 构建振动信号分析平台，运用LSTM网络对设备振动数据建模，成功实现故障预警准确率92%。4. 开发多目相机标定系统，采用张正友标定法提升测量精度至0.02mm。5. 实现点云数据滤波与配准算法，基于PCL库完成复杂场景下的三维测量。
驻场外包优势
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技术扎实
3年项目实战经验
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