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对机器视觉领域怀有持续探索热情,习惯用代码实现技术洞察,擅长在复杂场景中找到算法与硬件的平衡点。具备3年以上工业检测与智能分拣系统的开发经验,擅长将深度学习模型转化为稳定可用的工程方案。技术追求上注重代码可维护性与系统鲁棒性,习惯通过数据验证每个优化决策。持续跟踪机器视觉前沿技术,在缺陷检测、高速成像等领域有实战积累。
以第一发明人身份持有“一种基于多光谱成像与卷积神经网络的表面划痕检测系统”发明专利(ZL202310246810.Y),核心贡献在于构建了光谱-空间特征联合建模框架,成功解决了金属表面微小划痕漏检难题,有效提升了检测精度与处理速度。
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