•完成数字图像处理、计算机视觉原理、机器学习等核心课程学习，专业绩点3.6/4.0位列年级前15%，主导的图像超分辨率算法设计课程项目获评学院级优秀大创项目
•加入校智能视觉工程队任视觉算法核心成员，独立开发基于YOLOv8的实时目标检测模块，在复杂光照环境下目标识别准确率提升至92%，助力团队斩获全国大学生智能制造竞赛一等奖
•担任计算机视觉技术协会学术部负责人，策划并主导《工业机器视觉入门实战》系列讲座，带领12名成员完成基于深度学习的面板划痕检测小样开发，项目落地至校内实验室生产线辅助检测环节
北京智视科技有限公司 - 视觉研发部智能制造服务商
2018.07-2020.12
•在现公司担任机器视觉助理开发，协助搭建工业检测设备开发流程，主导完成光学成像方案与算法模块的衔接设计。
•参与汽车零部件表面瑕疵检测系统研发，通过改进高斯滤波算法使图像噪声抑制效率提升35%，有效减少误判率。
•负责目标识别算法的灰度测试，设计覆盖光照变化、表面反光等场景的测试集，发现并修复3类算法缺陷，推动模型迭代。
•参与跨部门技术评审会议，提出采用动态阈值调整方案优化检测逻辑，相关方案被纳入产品V2.0版本开发计划。
北京慧眼创新科技有限公司 - 机器视觉工程部工业自动化解决方案商
2021.01-至今
•作为核心成员参与精密电子元件尺寸检测系统开发，独立完成测量算法的CUDA加速优化，使单张图像处理耗时缩短28%。
•主导工业相机标定工具的二次开发，将原有手动标定流程重构为半自动化脚本，标定时间由2小时压缩至40分钟。
•建立缺陷样本库管理机制，设计基于Hough变换的模板匹配方案，提升复杂纹理表面的缺陷检出率至92%。
•编写《视觉系统参数调优指南》，系统梳理镜头选型、光源配置等关键参数对检测结果的影响，支撑现场实施效率提升50%。
•**项目描述：** 针对电子制造环节的焊点漏焊、虚焊问题进行自动化检测方案开发。
•负责图像预处理与特征提取模块开发，通过形态学操作与边缘检测算法组合，将焊点区域提取精度提升至96%。
•参与缺陷样本库建设，完成5000+张焊点图像的人工标注与质量校验，建立涵盖6类典型缺陷的分类标准。
•配合团队完成系统集成测试，优化多相机协同采集时序控制逻辑，使单条产线检测节拍缩短至8秒/件。
•**项目描述：** 为医院检验科提供试管样本自动识别与分拣的视觉辅助解决方案。
•开发基于颜色分割的样本位置识别算法，通过HSV阈值动态调整适应不同批次试管的色标差异。
•参与实地部署调试，针对医院弱光环境优化图像增强算法，使样本识别准确率稳定在97%以上。
•输出《系统操作速查手册》，包含典型故障处理流程，帮助医护人员3分钟内完成日常设备巡检。
机器视觉技术积累与实践:
长期跟进工业质检领域的视觉算法迭代，复现改进U-Net架构用于锂电极片缺陷分割，在自建测试集上Dice系数达到0.93
搭建基于Jetson Nano的轻量化视觉检测实验环境，对MobileNet主干的检测模型进行ONNX量化与TensorRT加速，单帧推理延迟压缩至40ms以内
在机器视觉技术论坛分享《工业相机镜头与镜头畸变校正实操经验》系列笔记，累计收获2800+阅读，内容被收录至平台新人入门专题
