系统学习了计算机图形学、算法设计与分析等课程，掌握了扎实的理论基础。期间参与导师的科研项目，涉及图像识别方向，锻炼了科研能力与团队协作能力。

• 负责公司三维机器视觉产品的算法优化与开发，针对工业检测场景，优化点云配准算法，使配准精度提升了20%，检测效率提高15%。
• 带领3人小团队，完成某汽车零部件三维尺寸检测项目的算法设计与实现，项目周期3个月，成功交付客户，为公司带来80万的项目收益。
• 与硬件团队紧密协作，参与相机标定系统的开发，优化标定流程，将标定时间从原来的2小时缩短至40分钟，提高了产品交付效率。

• 主导公司新的三维重建产品线的算法架构设计，引入深度学习技术，使三维重建的纹理还原度提升30%，在消费级市场获得良好反馈，产品上市半年销售额达5000万。
• 搭建三维视觉算法库，封装常用算法模块，供团队其他成员调用，提高团队整体开发效率30%以上。
• 与高校合作开展三维视觉前沿技术研究项目，负责项目对接与部分算法实现，成功申请2项发明专利，提升了公司技术储备与行业影响力。

• 该项目为某电子制造企业的电路板三维缺陷检测项目。作为算法负责人，设计了基于点云特征提取的缺陷检测算法。
• 首先对电路板进行三维扫描获取点云数据，然后通过自定义的特征算子提取表面缺陷特征，如元件高度异常、焊点凸起等。
• 算法经过多组测试数据验证，缺陷检测准确率达到98%，误检率控制在2%以内，相比传统二维检测方法，能发现更多立体结构的缺陷，为企业产品质量提升提供了有力保障。项目周期4个月，顺利通过客户验收并部署上线。

• 参与的三维人体建模项目，主要面向虚拟试衣场景。负责优化人体点云数据的网格化算法。
• 针对人体复杂曲面，采用改进的泊松重建算法，在保证模型精度的前提下，将网格化时间从原来的15秒降低至8秒。
• 同时与图形渲染团队协作，优化模型纹理映射，使虚拟试衣效果更加逼真。项目成果在公司内部虚拟试衣demo中展示，获得市场部门好评，为后续产品商业化奠定基础。项目周期6个月，期间主导完成2次算法迭代优化。