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专业技能
精通C++/Python编程语言，掌握QT框架开发及工业级图形界面设计。熟悉OpenCV图像处理算法库及HALCON视觉开发工具。具备深度学习算法开发能力，熟练使用PyTorch/Keras框架进行模型训练与部署。精通TensorRT/ONNX等推理框架优化技术。熟悉工业相机SDK二次开发，掌握PLC/IO板卡/串口通讯等硬件集成方案。精通图像处理算法开发及工业缺陷检测系统设计
工作履历（脱敏处理）
主导工业视觉系统开发，完成从算法研发到硬件集成的全流程设计。开发基于QT的工业数据管理平台，实现PLC实时数据采集与图像可视化展示，系统响应速度提升40%。优化Yolov3模型用于硬币侧面检测，通过数据增强与迁移学习提升检测准确率至98.5%，部署后实现每秒20帧的实时推理。设计多类型缺陷检测系统，采用多模型融合方案，使检测覆盖率提升至99.2%，成功应用于多个工业质检场景。具备丰富的硬件集成经验，完成工业相机/PLC/IO板卡等设备的SDK二次开发，实现系统通信稳定性提升35%。
项目经验（脱敏处理）
1. 工业视觉数据管理平台开发：基于QT框架设计工业级图形界面，集成PLC实时数据采集模块，采用SQLite数据库存储设备状态信息，实现图像数据与生产数据的实时可视化展示，系统响应速度提升40%。
2. 深度学习缺陷检测系统：基于Yolov3改进硬币侧面检测算法，采用数据增强与迁移学习技术提升模型泛化能力，部署TensorRT推理引擎实现每秒20帧的实时检测，检测准确率提升至98.5%。
3. 多类型缺陷检测系统开发：设计多模型融合检测架构，集成OpenCV传统算法与深度学习模型，实现99.2%的检测覆盖率。优化硬件通信协议，通过串口通讯实现设备状态实时监控，系统稳定性提升35%。
驻场外包优势
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技术扎实
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