机器视觉高级算法工程师简历范文全文
教育背景
华南理工大学
985211双一流
模式识别与智能系统 硕士
广州2019年8月 - 2021年5月
研究方向：工业视觉检测与深度学习；核心课程：数字图像处理、机器学习、模式识别。
广东工业大学
一本省属重点
自动化 本科
广州2016年8月 - 2020年5月
主修图像处理、自动控制原理与C++程序设计，获校级优秀毕业生。
专业技能
PyTorch / 深度学习
OpenCV / Halcon
TensorRT / 模型部署
C++ / Python
3D视觉 / 点云处理
缺陷检测 / 图像分割
荣誉奖项
广东省科技进步二等奖
公司年度技术创新奖
全国大学生数学建模竞赛省一等奖
自我评价
7年机器视觉与深度学习算法经验，专注工业缺陷检测、目标定位与3D视觉，主导过多个量产级视觉项目。精通PyTorch、OpenCV与TensorRT部署，熟悉从数据标注、模型训练到产线落地的完整链路。曾将检测漏检率降至0.3%以内，单线节拍提升25%。
工作经历
深圳市锐视智能科技有限公司
深圳
工业视觉智能制造
机器视觉高级算法工程师
2022年9月 - 至今
缺陷检测深度学习
- 主导3C结构件表面缺陷检测算法研发，覆盖12类缺陷，量产线漏检率由1.8%降至0.3%。
- 搭建基于PyTorch的缺陷检测训练与评估流水线，模型迭代周期由2周缩短至3天。
- 负责TensorRT量化部署与产线联调，单帧推理耗时降至18ms，满足60FPS节拍要求。
广州华工视觉技术有限公司
广州
机器视觉系统集成
视觉算法工程师
2020年7月 - 2022年8月
3D视觉OpenCV
- 负责机器人引导抓取中的2D/3D定位算法开发，抓取成功率由92%提升至98.5%。
- 完成Halcon与OpenCV传统算法模块封装，交付5个客户项目并全部通过验收。
项目经验
锂电池极片表面缺陷在线检测系统
2024年3月 - 2024年5月
算法负责人
- 设计多尺度特征融合分割网络，对划痕、气泡等6类缺陷实现像素级定位，mIoU达86%。
- 完成产线部署与误检抑制策略，误检率由5%降至1.2%，年节省人工复检成本约80万元。
3D无序抓取视觉引导项目
2022年12月 - 2023年2月
核心算法工程师
- 基于点云配准与位姿估计实现工件6D位姿识别，定位精度达±0.3mm。
- 优化点云预处理流程，单次识别耗时由1.2s降至0.4s，支撑产线节拍提升25%。
工作成果
漏检率大幅下降
主导缺陷检测算法优化，量产线漏检率由1.8%降至0.3%，达到客户验收标准。
推理性能优化
通过TensorRT量化与算子优化，单帧推理耗时降至18ms，满足高节拍产线需求。
技术成果沉淀
累计申请发明专利3项，其中2项已授权，形成公司缺陷检测算法技术积累。
其他信息
到岗时间:
在职，确认录用后一个月内到岗。
出差意愿:
可接受短期出差与客户现场驻场支持。
技术作品:
GitHub 维护缺陷检测与点云处理开源代码，累计 Star 300+。
证书与认证
人工智能工程师（中级） - 工业和信息化部教育与考试中心
2021年6月
证明机器学习与计算机视觉工程实践能力。
PMP项目管理专业人士认证 - PMI（项目管理协会）
2023年9月
证明跨部门项目推进与交付管理能力。
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