AMAZING RESUME / 01
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牛敬业
工业视觉算法工程师
常怀探索之心,以实干沉淀自身价值
188****0187niu****@***.com北京28男工业视觉算法工程师在职北京20k-30k •深入学习深度学习、模式识别及工业图像处理课程,独立完成基于Transformer的图像分割课题,获校级优秀课程项目
•负责导师课题组智能产线视觉质检系统开发,设计多尺度特征提取算法提升微小缺陷检测精度至98.3%
华为技术有限公司 - 机器视觉研发中心通信设备巨头
2017.07-2020.12
工业视觉算法工程师工业视觉算法研发智能检测系统开发嵌入式视觉部署
北京
•主导机器视觉算法研发,针对消费电子产品的表面缺陷检测进行系统性优化,检测精度提升显著。
•参与多条产线的视觉系统设计,涵盖划痕识别、异物检测等关键场景,实现全流程自动化检测。
•与硬件团队深度协作,完成算法在嵌入式平台的移植与性能调优,确保实时性要求。
•带领团队突破多项技术瓶颈,包括高反光材质的目标识别、高速产线的动态跟踪等挑战。
工业视觉算法工程师视觉算法优化深度学习模型训练定制化方案设计
北京
•优化工业相机标定算法,通过改进标定板设计与算法流程,使标定精度提升25%。
•构建基于深度学习的缺陷分类模型,针对多种材质表面的缺陷特征进行专项训练,准确率达96%以上。
•负责算法性能分析与优化,通过模型压缩与推理加速技术,使算法运行速度提高35%。
•与客户深度对接需求,提供定制化视觉解决方案,成功交付多个高端制造项目。
•项目背景:针对半导体制造行业的晶圆缺陷检测需求,开发高精度的视觉检测系统,替代人工目检。
•项目内容:设计基于深度学习的缺陷检测算法,构建晶圆缺陷数据集,进行模型训练与性能优化。
•项目成果:实现对多种晶圆缺陷的准确检测,检测准确率达到97%,误检率低于0.8%,为客户降低了人工检测成本。
•项目背景:为医疗器械制造企业开发精度检测视觉系统,提升产品质量与生产效率。
•项目内容:优化相机标定算法,设计高效的图像处理流程,实现对医疗器械关键尺寸的快速精准测量。
•项目成果:测量精度达到0.005mm,测量速度提升60%,满足客户的生产节拍要求,产品已稳定应用于多条产线。
对工业视觉算法有深厚热爱,享受从像素级分析到智能决策的完整链路。具备严谨的工程思维与代码洁癖,追求算法的精度与效率平衡。熟悉计算机视觉全流程,擅长将理论模型转化为稳定可用的工业产品。持续跟踪前沿技术,习惯在复杂场景中寻找最优解。期待在高端制造领域深耕,用算法为产业智能化赋能。
技术专利:
主导开发基于多光谱成像的工业缺陷检测算法,获国家发明专利授权,应用于电子元件表面瑕疵定位系统