岗位定位：聚焦精密位移/距离测量、3D轮廓重建等测量场景，专注于高价值工业光学传感器的底层信号处理与物理量反演算法研发与落地，负责算法设计、仿真验证、代码实现、迭代优化及量产适配等。 岗位职责： 1. 核心算法研发与物理建模 ·负责面向高价值工业场景的光学传感器信号处理算法研发，如激光位移与轮廓传感器、激光测距、RGBD等产品方向；针对传感技术的工作原理建立精确的物理信号链路模型，完成从物理现象到数学方程再到数值求解的全链路算法推导。其中，对于飞行时间法类传感器，算法方向涵盖脉冲信号峰值检测与时刻鉴别、多径干扰抑制、环境光鲁棒性处理、直方图统计与距离解算、点云滤波与运动畸变校正等； ·解决硬件邻近的算法问题：紧密围绕传感器物理层特性设计算法，确保算法在真实硬件约束下依然有效；全链路系统建模与瓶颈分析，识别并量化各环节的瓶颈，为硬件选型与算法方案设计提供量化决策依据； 2. 图像传感器信号链路处理 负责CMOS)图像传感器及单光子雪崩二极管(SPAD)阵列传感器端输出的原始数据预处理，打通从“像素与光子信号”到“稳定图像与点云特征”再到“物理测量值”的完整链路；亚像素级光斑与条纹中心定位、SPAD直方图统计与峰值提取、多径干扰识别与抑制、环境光滤除、飞行时间精确估计等； 3. 误差理论与标定补偿 ·建立传感器误差传播与不确定性分析模型，研究温度漂移、机械振动、光学畸变、散斑噪声、多径反射等因素对测量精度的影响； ·设计标定算法方案（几何标定、畸变校正、多传感器联合标定等），开发系统误差与随机误差的补偿算法。 4. 算法工程化与人工智能融合 ·负责算法模块的工程化代码实现，关注代码的边界条件处理、内存开销与执行效率，支持在嵌入式平台上移植与优化； ·探索人工智能与深度学习在工业光学传感中的应用。 5. 前沿探索与跨学科协作 ·持续跟踪精密测量、光学传感领域的研究动态，推动新技术在产品中的转化落地； ·与光学、硬件、嵌入式团队紧密协作，参与“光-机-电-算”一体化系统的联合设计与系统级性能调优，在精度、速度、功耗与成本之间寻求优解； ·参与竞品算法技术调研与技术文档撰写，在导师指导下逐步建立对行业主流技术路线（如基恩士、LMI、西克等）的判断力。 1. 学历与专业 博士学历，光学工程、光电信息工程、物理电子学、测控技术与仪器、应用物理、生物医学工程、信号与信息处理、通信工程、应用数学、计算机科学等相关专业；研究方向涉及精密测量、激光探测、光谱分析、计算成像、光学相干层析、雷达与声呐信号处理、遥感信号处理等领域。 2. 共性技术底座能力 熟悉CMOS图像传感器和SPAD工作原理，掌握前端信号增强、降噪、特征提取算法，具备测量标定、畸变校正实践经验；了解多传感器联合标定；了解FPGA与ARM架构及并行加速基本概念，具备为硬件设计高效算法的意识。 3. 信号处理理论与数学功底 精通数字信号处理与统计信号处理核心理论：数字滤波器设计、频谱与时频分析、自适应滤波、参数估计、信号检测（峰值检测、时刻鉴别等）；在以下至少一个方向有深入研究经验： 图像特征提取与亚像素定位：激光光斑/条纹中心提取（如灰度重心法、高斯/抛物线拟合法）、干涉/结构光条纹图分析（如相移法、傅里叶变换法）、3D点云生成与处理（如系统标定、点云去噪与滤波及3D轮廓/形貌重建）； 时域脉冲分析：飞行时间估计、脉冲波形参数提取、多路径抑制； 精密测量系统标定与误差补偿：传感器几何标定、畸变校正、温度漂移建模与补偿、系统误差辨识与分离、随机误差抑制、长期稳定性分析与预测、多传感器联合标定与误差耦合分析。 能够独立完成从物理原理出发的算法推导，具备将物理问题转化为数学优化问题的建模能力。 4. 编程与工程化能力 精通C/C++，具备良好的代码规范意识、模块化设计与边界条件处理能力，有编写生产级、高性能工程代码的经验或强烈意识； 熟练使用Python或MATLAB进行算法原型开发； 熟悉至少一种深度学习框架或一种图像处理库(如OpenCV或HALCON)优先； 有嵌入式平台（ARM、DSP、FPGA）算法移植或优化经验优先； 在相关领域国际顶级会议或期刊发表过一作论文或高水平学术竞赛获奖经历或高质量开源项目核心贡献者优先。 5. 综合素质 算法定义者思维：能够从底层原理出发独立推导算法，而非仅调用现成工具包； 探索精神与自驱力：主动跟踪前沿技术并思考其工业落地可能，有志于用算法推动中国高端精密测量的自主化进程； 跨学科协作能力：能与光学、硬件、软件工程师高效沟通，以系统全局视角推进项目； 技术领导力潜质：在校期间有主动承担实验室项目子课题、组织技术会议、指导低年级同学项目等经历者优先； 有完整信号处理算法项目研究经验者优先，不限传感器品类——我们更看重算法迁移能力与解决问题的思维框架。