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• 始终对机器视觉领域的技术突破充满热情,在工业检测与3C制造场景中,我习惯以算法精度为第一追求,常通过模拟极端工况验证模型鲁棒性。 • 拥有从硬件选型到AI模型部署的全链路实践经验,擅长将学术算法转化为可落地的工业解决方案,对光学成像原理与深度学习存在天然敏感度。 • 坚持代码可复用性优先原则,在团队中推动视觉算法模块化开发,建立过3套跨产线复用的缺陷检测组件库。
• 主导研发2项核心专利:《基于多尺度卷积神经网络的动态缺陷检测模型》《自适应光照补偿的多相机标定方法》,前者已应用于医疗器械检测产线。
• 通过海康威视VisionMaster认证工程师考试,掌握工业相机、光源及视觉控制器的系统集成规范。

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• 主导研发2项核心专利:《基于多尺度卷积神经网络的动态缺陷检测模型》《自适应光照补偿的多相机标定方法》,前者已应用于医疗器械检测产线。
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