图像处理工程师简历范文全文
教育背景
浙江工业大学
双一流硕士
计算机科学与技术 硕士
杭州2019年8月 - 2021年5月
研究方向为图像处理与计算机视觉；相关课程：数字图像处理、模式识别、机器学习。
杭州电子科技大学
本科省重点
电子信息工程 本科
杭州2016年8月 - 2020年5月
主修信号与系统、数字图像处理，获校级优秀毕业生。
专业技能
OpenCV / 图像处理
PyTorch / 深度学习
C++ 工程化部署
TensorRT / 模型加速
Python 数据处理
目标检测与分割算法
荣誉奖项
浙江省科技进步三等奖
校级优秀毕业生
展现专业实力，创造职场价值。
自我评价
5年图像处理与计算机视觉算法经验，专注工业缺陷检测与图像增强方向，熟练掌握OpenCV、PyTorch与C++工程化部署。主导过3个量产级视觉项目，缺陷检出率提升至99.2%，单帧推理耗时降低60%。具备从算法设计到端侧落地的完整闭环能力。
工作经历
杭州视界智能科技有限公司
杭州
机器视觉智能制造
图像处理算法工程师
2022年9月 - 至今
缺陷检测模型部署
- 负责工业表面缺陷检测算法研发，主导图像预处理与分割模型优化，缺陷检出率由96.5%提升至99.2%。
- 完成算法C++工程化与TensorRT加速部署，单帧推理耗时从85ms降至34ms，支撑产线节拍提升30%。
- 搭建数据标注与模型迭代流程，将版本迭代周期从3周压缩至1周，累计交付6条产线。
上海睿图信息技术有限公司
上海
医疗影像AI软件
图像算法工程师
2020年7月 - 2022年8月
图像分割图像增强
- 参与医疗影像分割项目，基于U-Net改进网络结构，病灶分割Dice系数从0.81提升至0.89。
- 负责图像增强与去噪模块开发，在低照度场景下PSNR提升4.2dB，客户验收一次通过。
项目经验
锂电池极片表面缺陷检测系统
2024年3月 - 2024年5月
算法负责人
- 设计多尺度特征融合检测网络，覆盖划痕、气泡等7类缺陷，误检率控制在0.3%以内。
- 完成GPU端批量推理优化，单张图像处理耗时降至28ms，满足每分钟120片产线需求。
- 系统上线后替代人工复检岗位4个，年节约人力成本约60万元。
低照度监控图像增强算法
2022年12月 - 2023年2月
核心开发
- 基于Retinex与轻量CNN融合方案实现实时增强，暗部细节可见度显著提升。
- 算法在嵌入式设备上达到25fps，已集成至客户安防产品并批量出货。
研究经历
复杂光照下图像去雾方法研究/研究助理
杭州
计算机视觉实验室
2020年1月 - 2020年6月
- 提出基于暗通道先验与大气光估计改进的去雾算法，在公开数据集上SSIM提升0.06。
- 完成实验对比与论文撰写，相关成果用于实验室横向项目验收。
其他信息
语言能力:
CET-6，可阅读英文技术文档与论文。
到岗时间:
离职后一周内到岗，可接受短期出差。
证书与认证
计算机视觉工程师（中级） - 中国电子学会
2023年6月
证明计算机视觉算法设计与工程应用能力。
软件设计师（软考中级） - 工业和信息化部
2021年11月
证明软件设计与开发能力。
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