• 系统学习了自动化专业相关课程，包括《机器视觉技术》《图像处理与模式识别》等，成绩优异，专业排名前10%。 • 参与学校组织的科技创新项目，负责视觉模块的算法设计与实现，锻炼了项目实践能力。

• 负责公司机器视觉项目的方案设计与实施，主导完成了[X]个项目的落地，项目成功率100%。 • 与研发团队紧密合作，优化视觉算法，使产品检测精度提升[X]%，检测速度提高[X]%。 • 为客户提供技术支持与培训，成功解决[X]起客户技术难题，客户满意度达95%以上。

• 独立承担公司重点机器视觉项目，从需求分析到系统上线全程跟进，项目周期缩短[X]%。 • 引入深度学习技术，开发了[X]种新的视觉检测模型，使产品缺陷检测准确率达到[X]%。 • 带领团队完成[X]个项目的交付，培养了[X]名初级工程师，团队整体效率提升[X]%。

• 项目背景：为某电子制造企业开发PCB缺陷检测系统，解决人工检测效率低、误判率高的问题。 • 项目职责：负责算法设计与优化，搭建深度学习检测模型。 • 项目成果：系统上线后，检测效率提高[X]倍，误判率降低至[X]%，每年为企业节省成本[X]万元。

• 项目背景：为汽车零部件企业开发尺寸测量系统，满足高精度测量需求。 • 项目职责：设计视觉测量方案，优化相机标定与图像处理算法。 • 项目成果：测量精度达到[X]mm，测量速度提升[X]%，通过了客户的严格验收，已批量应用于生产线上。