• 系统学习了计算机科学与技术专业的核心课程，包括计算机组成原理、数据结构与算法、操作系统、计算机网络等，为从事机器人视觉软件工程师工作奠定了扎实的理论基础。 • 在校期间参与了多个计算机相关的课程设计项目，锻炼了编程能力和团队协作能力。

• 负责机器人视觉算法的研发与优化，主导了基于深度学习的目标检测算法在工业机器人视觉系统中的应用，使检测准确率提升至98%以上，该算法应用于公司3条自动化生产线，每年为公司节省人工检测成本80万元。 • 参与机器人视觉软件系统的架构设计与开发，设计了模块化的视觉处理框架，提高了软件的可扩展性和维护性，新框架使软件功能迭代周期缩短30%。 • 与硬件团队紧密协作，完成机器人视觉硬件平台的选型与调试，确保视觉系统与机器人硬件的高效配合，保障了多个机器人项目的按时交付。

• 承担机器人视觉软件的测试与维护工作，建立了完善的软件测试用例库，包含500+条测试用例，覆盖软件功能的95%以上，通过持续测试与优化，使软件缺陷率降低至0.5%以下。 • 负责客户现场机器人视觉系统的安装与调试，为客户提供技术培训与支持，成功服务20+家客户，客户满意度达98%。 • 跟踪行业前沿技术，调研并引入新的机器人视觉算法与技术，如语义分割算法，在公司内部进行技术分享与推广，推动团队技术水平提升。

• 项目背景：某汽车制造企业需要提升汽车零部件装配机器人的视觉定位精度，以满足高精度装配需求。 • 项目职责：作为核心成员，负责视觉定位算法的开发。采用基于特征点匹配的算法，结合卡尔曼滤波进行运动预测，实现了机器人在复杂光照环境下的快速、精准定位。 • 项目成果：将机器人视觉定位精度从原来的±2mm提升至±0.5mm，满足了汽车零部件高精度装配要求，项目实施后，该生产线的产品合格率提升15%，为企业创造了显著的经济效益。

• 项目背景：为物流仓储行业开发一款智能分拣机器人视觉系统，要求能够快速识别不同类型的包裹并进行分拣。 • 项目职责：主导视觉识别算法的优化。引入轻量化神经网络模型，通过模型压缩与量化技术，在保证识别准确率（99%）的前提下，将算法推理速度提升3倍，满足了机器人实时分拣的要求。 • 项目成果：该视觉系统成功应用于多个物流仓储场景，使分拣效率提升40%，降低了物流企业的人力成本，项目获得公司年度创新项目奖。