岗位概述： 1、参与自动化设备视觉检测系统的开发、调试、验证与优化工作。 2、根据产品检测需求，协助完成视觉检测方案设计，包括工业相机、镜头、光源、触发方式及安装方式的选型与验证。 3、使用视觉软件或开发工具进行图像采集、图像处理流程搭建和检测参数调试。 4、支持尺寸测量、缺陷检测、OCR字符识别、条码/二维码识别、定位引导等典型视觉应用。 5、参与设备现场调试、试产跟线和问题分析，持续提升视觉检测的准确性、稳定性和节拍适配能力。 6、配合机械、电气、PLC、软件及工艺工程师完成整机系统集成、联调和验收。 7、编写视觉系统相关技术文档，包括调试记录、验证报告、操作说明、异常分析及项目总结。 8、关注机器视觉、AI视觉检测、深度学习缺陷检测等新技术，参与样件测试、方案评估和技术导入。 任职要求： 基础条件： 1、本科及以上学历，应届毕业生，具备良好的工程学习能力和职业发展意愿。 2、自动化与控制类（自动化、机器人工程、智能制造工程）；电子与信息类（电子信息工程、通信工程、光电信息科学与工程）；计算机与软件类（计算机科学与技术、软件工程、人工智能）。 3、对机器视觉、工业自动化、智能制造或AI检测方向有明确兴趣。 4、具备良好的逻辑思维、数据分析能力、沟通表达能力和团队协作意识。 5、能适应设备现场调试、试产验证和跨部门协作的工作方式。 技能要求： 1、掌握 Python、C#、C++ 中至少一种编程语言，能够编写基础程序或脚本。 2、了解数字图像处理基础知识，如图像滤波、边缘检测、阈值分割、模板匹配、特征提取等。 3、了解 OpenCV 基本使用方法，能够完成简单图像读取、处理、显示和参数调试。 4、了解工业相机、镜头、光源、曝光、焦距、视野、分辨率等基础概念。 5、具备基本英文技术资料阅读能力，能够查阅软件手册、相机说明书和算法文档。 加分项： 1、毕业设计、课程设计或竞赛项目涉及机器视觉、图像处理、机器人、自动化设备或AI检测。 2、了解或使用过 Halcon、VisionPro、Cognex In-Sight、LabVIEW Vision、MVTec Deep Learning 等视觉平台。 3、了解 CNN、YOLO、图像分类、目标检测、缺陷检测、PatchCore异常检测等AI视觉技术。 4、参加过大学生电子设计竞赛、机器人大赛、智能车竞赛、挑战杯或相关工程实践项目。 5、具备较强的动手能力，能够独立完成实验搭建、样件测试、数据记录和问题复盘。