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熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
深圳
30
男
机器视觉方案工程师
在职
深圳
20k - 30k教育经历
深圳大学
一本院校
电子信息工程
本科
2013.092017.06
- 系统学习了电子电路、信号处理、计算机编程等专业课程，成绩优异，平均绩点3.5+/4.0。
- 参与学校组织的电子设计竞赛，团队协作完成基于图像处理的智能小车项目，锻炼了实践能力与团队合作精神。
工作经历
深圳XX科技有限公司
高新技术企业
机器视觉事业部
机器视觉方案工程师
机器视觉方案设计
2017.072020.12
深圳
- 负责为3C电子产品外观检测提供机器视觉方案，主导2个大型项目。
- 针对手机屏幕缺陷检测，设计基于深度学习的算法模型，将检测准确率从85%提升至98%，每年为企业节省因误检导致的成本约200万元。
- 与研发团队紧密合作，优化硬件选型，使系统运行效率提高30%，项目交付周期缩短20%。
- 编写详细的技术文档与用户手册，为客户培训20+人次，确保方案顺利落地实施。
深圳YY智能科技有限公司
智能制造
视觉技术部
高级机器视觉方案工程师
团队管理3D视觉
2021.012023.10
深圳
- 带领5人团队承接汽车零部件尺寸测量机器视觉方案项目，成功交付3个项目。
- 创新引入3D视觉技术，使尺寸测量精度从±0.1mm提升至±0.05mm，满足汽车行业高精度要求，项目收益超500万元。
- 搭建方案评估体系，对不同场景下的方案进行预演与优化，降低方案实施风险30%。
- 与客户保持密切沟通，根据客户反馈迭代方案，客户满意度达95%以上。
项目经历
锂电池极片缺陷检测方案
算法工程师
深圳XX科技有限公司
2018.052019.12
- 项目为锂电池极片缺陷检测方案开发。
- 作为核心成员，负责算法设计与优化。分析极片常见缺陷类型（如划痕、斑点等），构建基于卷积神经网络（CNN）的检测模型。
- 收集并标注10万+张极片图像数据，通过数据增强等手段扩充数据集。在测试阶段，模型检测速度达20帧/秒，准确率99%，满足产线实时检测需求。
- 该方案应用于3条锂电池生产线，每年减少因缺陷产品流入市场造成的损失约300万元。
光伏组件外观检测方案
方案架构师
深圳YY智能科技有限公司
2022.032023.06
- 参与光伏组件外观检测方案项目。
- 担任方案架构师，负责整体方案规划。针对光伏组件尺寸大、检测场景复杂的特点，设计多相机拼接与协同工作方案。
- 优化图像拼接算法，使拼接误差小于0.5像素，确保检测无死角。引入自适应阈值分割技术，提高不同光照条件下的检测稳定性。
- 方案实施后，光伏组件外观检测效率提升40%，误检率降低至1%以下，已在5家光伏企业应用。
个人总结
6年机器视觉方案工程师经验，精通算法设计（CNN等）与方案架构。 成功主导多个行业（3C、汽车、新能源）项目，项目收益超千万，具备从需求分析到方案落地全流程能力。 善于团队协作与技术创新，引入3D视觉、多相机拼接等技术提升方案性能，客户满意度高。
技能专长
机器视觉算法
方案设计
Python编程
深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）
荣誉奖项
2020年公司优秀项目奖（锂电池极片缺陷检测方案）
2023年团队创新奖（光伏组件外观检测方案）
其他信息
专利:
- 拥有《一种基于深度学习的锂电池极片缺陷检测方法》发明专利（专利号：XXXXXX）。
- 参与撰写《机器视觉在智能制造中的应用白皮书》，已发布行业媒体。
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