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1. 基礎(chǔ)編程能力
語言：C++ / Python（常見于儀器調(diào)用和科研分析），至少熟悉其中一種。
面向?qū)ο缶幊蹋耗軌驅(qū)懩K化代碼，方便后續(xù)維護(hù)和擴(kuò)展。
腳本編程：能快速寫工具腳本，調(diào)試設(shè)備或數(shù)據(jù)處理。
2. 硬件接口能力
相機(jī)控制：理解相機(jī)SDK（如Basler pylon, FLIR, Daheng等），會做圖像采集與基本處理。
高光譜儀器調(diào)用：會通過廠商提供的API / SDK進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)采集，理解常見光譜格式。
運動控制（樣品臺）：熟悉串口（RS232/RS485）、TCP/IP 或運動控制卡的調(diào)用，能實現(xiàn)基本的移動、掃描、校準(zhǔn)。
3. 數(shù)據(jù)處理能力
圖像處理：OpenCV基礎(chǔ)（圖像增強(qiáng)、ROI提取、濾波、分割）。
光譜數(shù)據(jù)處理：熟悉常見光譜預(yù)處理方法（歸一化、基線校正、平滑、降噪）。
數(shù)據(jù)接口：能夠把儀器原始數(shù)據(jù)封裝成統(tǒng)一接口，供后續(xù)算法或前端調(diào)用。
4. 系統(tǒng)思維與工程能力
模塊化設(shè)計：能把不同模塊（相機(jī)/光譜/樣品臺）統(tǒng)一封裝，提供清晰的API。
調(diào)試能力：能獨立排查“軟件/硬件/通信/驅(qū)動”層面的錯誤。
文檔能力：能把模塊使用方法寫成開發(fā)文檔，方便團(tuán)隊共享。
5. 加分項
熟悉 LabVIEW / MATLAB（部分儀器控制還在用）。
有科研/實驗室實習(xí)經(jīng)驗，接觸過類似的儀器平臺。
基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí)經(jīng)驗（PyTorch / TensorFlow），能后續(xù)對圖像/光譜數(shù)據(jù)做分類、檢測。