小柚

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个人总结

华中科技大学计算机科学与技术专业应届生,主攻机器视觉与深度学习方向。熟练掌握C++/Python编程,具备OpenCV、Halcon及PyTorch框架的实战经验。在校期间主导多项工业缺陷检测项目,拥有扎实的算法落地能力,致力于在智能制造领域深耕图像算法研发。

工作经历

算法实习生

宁德时代

2025-07 - 2025-10
  • 参与锂电池极片表面缺陷检测系统的算法优化,基于Halcon平台开发了一套新的划痕识别算子,将微小缺陷的检出率从92%提升至96.5%。
  • 负责产线实时检测数据的清洗与标注,构建了包含5000+样本的缺陷数据集,并通过数据增强手段解决了正负样本不平衡问题,模型误报率降低了15%。
  • 协助资深工程师将部分Python原型算法迁移至C++环境,配合产线节拍要求,将单帧处理耗时由45ms压缩至28ms,满足了高速产线的实时性需求。

机器视觉算法助理

星辰科技

2025-11 - 2026-05
  • 负责智能分拣机器人视觉引导模块的维护与迭代,优化了基于特征匹配的物体定位算法,使机械臂抓取成功率在杂乱堆叠场景下稳定在98%以上。
  • 参与新一代3D视觉传感器的选型与测试,编写了多套标定脚本,将手眼标定时间从原来的20分钟缩短至8分钟,大幅提升了现场部署效率。

项目经历

基于深度学习的PCB板焊点质量检测系统

华中科技大学机器视觉实验室

2024-09 - 2025-06
  • 针对传统机器视觉在复杂光照下焊点识别率低的问题,设计并实现了一种改进的YOLOv8目标检测网络,引入注意力机制增强了对虚焊、连锡等细微特征的提取能力。
  • 独立完成了从数据采集、标注到模型训练的全流程,使用OpenCV进行图像预处理(去噪、直方图均衡化),最终在测试集上实现了mAP 94.2%的精度,优于基准模型3.5个百分点。
  • 使用C++和Qt开发了简易的上位机演示软件,实现了视频流实时推理与结果可视化,该项目获校级“挑战杯”科技竞赛金奖。

工业零件尺寸高精度测量算法研究

个人独立项目

2024-03 - 2024-08
  • 利用亚像素边缘检测技术(Zernike矩方法)替代传统Sobel算子,在分辨率受限的工业相机条件下,将圆形零件直径测量的重复精度误差控制在±0.02mm以内。
  • 编写了完整的Python验证脚本,对比了不同光照条件下的测量稳定性,并通过拟合补偿算法消除了镜头畸变带来的系统性误差,整体测量准确度提升约12%。

教育背景

华中科技大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

C++ · Python · MATLAB

视觉库与框架

OpenCV · Halcon · PyTorch · TensorRT

算法技能

目标检测 · 图像分割 · 亚像素测量 · 相机标定 · 深度学习

工具与平台

Linux · Git · Docker · Qt

技术类进阶2026/6/12

图像算法工程师简历范文(制造业/互联网校招)

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