崗位職責(zé)
成像方案設(shè)計(jì)與驗(yàn)證:
主導(dǎo)各類光學(xué)成像系統(tǒng)的方案設(shè)計(jì),依據(jù)不同項(xiàng)目需求,精準(zhǔn)完成光源、鏡頭、相機(jī)(涵蓋面陣、線陣、3D 相機(jī)等)等硬件的選型與適配工作,確保成像質(zhì)量全方位滿足檢測(cè)、定位、測(cè)量等復(fù)雜場(chǎng)景的嚴(yán)格要求。例如,在工業(yè)制造的精密零件檢測(cè)項(xiàng)目中,設(shè)計(jì)出能清晰捕捉微小缺陷的光學(xué)成像方案。
針對(duì)項(xiàng)目的特殊需求,開(kāi)展深入的光學(xué)預(yù)研實(shí)驗(yàn),如研究如何有效避光、防震,抑制環(huán)境光干擾等。實(shí)驗(yàn)結(jié)束后,及時(shí)輸出詳盡的可行性分析報(bào)告以及切實(shí)可行的技術(shù)驗(yàn)證方案。
算法開(kāi)發(fā)與系統(tǒng)集成:
搭建完善的視覺(jué)算法流程,熟練運(yùn)用圖像預(yù)處理、特征提取、目標(biāo)檢測(cè) / 分割、3D 點(diǎn)云處理等技術(shù),通過(guò)不斷優(yōu)化算法性能,顯著提升檢測(cè)精度與實(shí)時(shí)性。以智能安防監(jiān)控項(xiàng)目為例,優(yōu)化算法使系統(tǒng)能快速準(zhǔn)確識(shí)別異常行為。
巧妙集成深度學(xué)習(xí)框架(如 PyTorch、TensorFlow)與傳統(tǒng)視覺(jué)算法,精心開(kāi)發(fā)具有高魯棒性的視覺(jué)解決方案,有力支持復(fù)雜工業(yè)場(chǎng)景的實(shí)際應(yīng)用。
跨學(xué)科協(xié)同與系統(tǒng)落地:
積極協(xié)同機(jī)械、電氣團(tuán)隊(duì),共同完成機(jī)電一體化設(shè)計(jì)。從光學(xué)與算法的專業(yè)角度,提供關(guān)鍵的技術(shù)輸入,如合理規(guī)劃傳感器布局、精確設(shè)定運(yùn)動(dòng)控制時(shí)序等,保障成像系統(tǒng)與自動(dòng)化設(shè)備實(shí)現(xiàn)無(wú)縫配合。
親自主導(dǎo)首臺(tái)設(shè)備的現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試工作,憑借豐富的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)技能,迅速定位并高效解決光學(xué)、算法及系統(tǒng)集成過(guò)程中出現(xiàn)的各類問(wèn)題,全力推動(dòng)項(xiàng)目順利驗(yàn)收與交付。
技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化與創(chuàng)新研究:
系統(tǒng)沉淀行業(yè)場(chǎng)景中的成像設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn),制定科學(xué)合理的光學(xué)方案選型標(biāo)準(zhǔn)及算法開(kāi)發(fā)規(guī)范,有效推動(dòng)技術(shù)的復(fù)用,大幅提升工作效率。
持續(xù)跟蹤前沿技術(shù),如多模態(tài)感知、大模型輕量化部署等,并積極探索其在工業(yè)檢測(cè)、機(jī)器人引導(dǎo)等領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用,為公司保持技術(shù)領(lǐng)先地位貢獻(xiàn)力量。
任職要求
教育背景:光學(xué)工程、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自動(dòng)化、電子信息等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。
工作經(jīng)驗(yàn):
擁有 5 年以上機(jī)器視覺(jué)成像方案開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),并且主導(dǎo)過(guò) 3 個(gè)以上工業(yè)級(jí)視覺(jué)項(xiàng)目,項(xiàng)目類型包括缺陷檢測(cè)、精密測(cè)量、3D 重建等。
對(duì)主流視覺(jué)器件(如 Basler、康耐視相機(jī),Schott 光源,遠(yuǎn)心鏡頭)的性能參數(shù)及選型邏輯了如指掌,具備處理復(fù)雜光學(xué)環(huán)境設(shè)計(jì)的豐富經(jīng)驗(yàn)。
核心技能:
扎實(shí)掌握光的波粒二象性、折射 / 反射定律、透鏡成像公式(如凸透鏡成像公式 1/u + 1/v = 1/f)及光強(qiáng) / 光通量等基本概念。
深入理解光與物質(zhì)的相互作用(吸收、散射、透射)及不同介質(zhì)中光的傳播特性,能夠精準(zhǔn)分析復(fù)雜光學(xué)環(huán)境下的成像干擾(如環(huán)境光、振動(dòng)、熱漂移)。
熟悉色差、球差、彗差等常見(jiàn)像差的成因及對(duì)成像質(zhì)量的影響,熟練掌握通過(guò)光學(xué)設(shè)計(jì)(如非球面透鏡、消色差雙膠合透鏡)或算法補(bǔ)償(如基于深度學(xué)習(xí)的圖像復(fù)原)的校正方法。
精通結(jié)構(gòu)光、雙目視覺(jué)、ToF(飛行時(shí)間法)等 3D 成像原理,熟練掌握點(diǎn)云配準(zhǔn)、深度圖融合等處理技術(shù)。
了解多光譜 / 高光譜成像技術(shù),能夠依據(jù)不同場(chǎng)景(如工業(yè)檢測(cè)、醫(yī)療成像)精準(zhǔn)選擇波段組合方案,有效提升目標(biāo)物特征識(shí)別能力。
掌握顯微鏡(如共聚焦、熒光顯微鏡)與望遠(yuǎn)鏡(如折反射式、卡塞格林式)的光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)要點(diǎn),深刻理解分辨率極限(如瑞利判據(jù))與放大率的平衡關(guān)系。
熟悉長(zhǎng)焦鏡頭、遠(yuǎn)心鏡頭等特殊光學(xué)器件的應(yīng)用場(chǎng)景,能夠針對(duì)遠(yuǎn)距離或微觀目標(biāo)設(shè)計(jì)出優(yōu)質(zhì)的成像方案。
掌握 CMOS/CCD 探測(cè)器的工作原理及性能差異(如動(dòng)態(tài)范圍、量子效率、信噪比),能夠根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行精準(zhǔn)選型(如工業(yè)相機(jī)的幀率、分辨率、靈敏度)。
熟悉全局快門與卷簾快門的適用場(chǎng)景,理解光電轉(zhuǎn)換中的噪聲源(如暗電流、讀出噪聲)及抑制方法。
熟悉工業(yè)級(jí)成像系統(tǒng)開(kāi)發(fā)全流程,包括光源布局、濾光片選配、相機(jī)觸發(fā)同步及機(jī)械防護(hù)設(shè)計(jì)(如防塵、散熱)。
精通 Halcon/OpenCV/VisionPro 等視覺(jué)算法庫(kù),熟練掌握 C++/Python/C# 等開(kāi)發(fā)語(yǔ)言,具備將算法進(jìn)行工程化部署的能力。
熟悉 3D 視覺(jué)技術(shù)(結(jié)構(gòu)光、雙目視覺(jué)、ToF),有相機(jī)標(biāo)定、點(diǎn)云處理等算法落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
了解 PLC、機(jī)器人控制等電氣知識(shí),能獨(dú)立編寫(xiě)高質(zhì)量的技術(shù)文檔(如需求規(guī)格書(shū)、調(diào)試報(bào)告)。