视觉方案工程师（应届生/实习生）

岗位职责： 1、‌光学方案设计与验证‌： 主导机器视觉成像系统的光学方案设计，包括光源、镜头、相机（面阵/线阵/3D）等硬件的选型与适配，确保成像质量满足检测、定位、测量等场景需求；结合项目需求完成光学预研实验（如避光、防震、环境光干扰抑制），输出可行性分析报告及技术验证方案。 2、‌算法开发与系统集成‌： 负责视觉算法流程搭建，包括图像预处理、特征提取、目标检测/分割、3D点云处理等，优化算法性能以提升检测精度与实时性；集成深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）与传统视觉算法，开发高鲁棒性的视觉解决方案，支持复杂工业场景应用。 3、‌跨学科协同与系统落地‌： 协同机械、电气团队完成机电一体化设计，提供光学与算法侧的技术输入（如传感器布局、运动控制时序），保障成像系统与自动化设备的无缝配合；主导首台设备的现场调试，定位并解决光学、算法及系统集成问题，推动项目验收与交付。 4、‌技术标准化与创新研究‌： 沉淀行业场景的成像设计经验，制定光学方案选型标准及算法开发规范，推动技术复用与效率提升； 跟踪前沿技术（如多模态感知、大模型轻量化部署），探索其在工业检测、机器人引导等领域的创新应用。 岗位要求： 1、教育背景‌：光学工程、计算机视觉、自动化、电子信息等相关专业硕士或博士学历； 2、参加过工业级视觉项目（如缺陷检测、精密测量、3D重建等）；熟悉主流视觉器件（如Basler、康耐视相机，Schott光源，远心镜头）性能参数及选型逻辑，具备复杂光学环境设计经验； 3、掌握光的波粒二象性、折射/反射定律、透镜成像公式及光强/光通量等基本概念； 理解光与物质的相互作用（吸收、散射、透射）及不同介质中光的传播特性，能够分析复杂光学环境下的成像干扰（如环境光、振动、热漂移）；熟悉色差、球差、彗差等常见像差的成因及对成像质量的影响，掌握通过光学设计（如非球面透镜、消色差双胶合透镜）或算法补偿（如基于深度学习的图像复原）的校正方法‌；熟悉结构光、双目视觉、ToF（飞行时间法）等3D成像原理，掌握点云配准、深度图融合等处理技术；了解多光谱/高光谱成像技术，能够根据不同场景（如工业检测、医疗成像）选择波段组合方案，提升目标物特征识别能力；掌握显微镜（如共聚焦、荧光显微镜）与望远镜（如折反射式、卡塞格林式）的光学系统设计要点，理解分辨率极限（如瑞利判据）与放大率平衡关系；熟悉长焦镜头、远心镜头等特殊光学器件的应用场景，能够针对远距离或微观目标设计成像方案； 掌握CMOS/CCD探测器的工作原理及性能差异（如动态范围、量子效率、信噪比），能够根据需求选型（如工业相机的帧率、分辨率、灵敏度）；熟悉全局快门与卷帘快门的适用场景，理解光电转换中的噪声源（如暗电流、读出噪声）及抑制方法；熟悉工业级成像系统开发全流程，包括光源布局、滤光片选配、相机触发同步及机械防护设计（如防尘、散热）；精通Halcon/OpenCV/VisionPro等视觉算法库，掌握C++/Python/C#等开发语言，具备算法工程化部署能力；熟悉3D视觉技术（结构光、双目视觉、ToF），有相机标定、点云处理等算法落地经验者优先；了解PLC、机器人控制等电气知识，能独立编写技术文档（如需求规格书、调试报告）。

暂无要求