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专业技能
精通Python编程语言，熟练掌握C/C++开发及Qt框架跨平台应用。深度掌握TensorFlow/PyTorch框架，具备机器学习（监督/无监督/半监督算法）及深度学习（CNN/RNN/LSTM/Transformer）实战经验。熟悉计算机视觉领域图像分类、目标检测技术，精通模型压缩技术（剪枝/量化/蒸馏）。掌握自然语言处理基础任务（分词/NER/词云），熟悉Git版本控制及SQLite数据库操作。具备嵌入式开发基础，熟悉ARM汇编、多线程编程及I2C/SPI等通信协议。
工作履历（脱敏处理）
专注于计算机视觉算法研发，主导显微镜缺陷检测系统开发，实现工业场景下的实时图像分析。完成图像预处理模块设计，采用高斯滤波消除噪声干扰，通过边缘检测算法提升缺陷识别准确率。优化深度学习模型推理流程，采用模型量化技术将推理速度提升40%。开发可视化监控界面，集成参数调节、异常报警及多媒体存储功能，系统部署后实现质检效率提升35%。参与交通管理项目，基于单目视觉实现车辆计数与配时优化，完成物流园区缺陷检测系统开发。
项目经验（脱敏处理）
## 显微镜直线缺陷检测系统（2025.12-至今）
- 开发基于计算机视觉的工业质检系统，支持实时摄像头、单张图片及视频输入，实现缺陷自动识别与分级报警
- 采用OpenCV进行图像预处理，设计多尺度边缘检测算法解决微小缺陷识别难题，通过直方图均衡化提升图像对比度
- 基于YOLOv5架构构建目标检测模型，采用模型剪枝与量化技术将推理速度提升40%，内存占用降低60%
- 使用Qt框架开发可视化监控界面，集成参数调节、异常报警及多媒体存储功能，系统部署后质检效率提升35%
- 设计分布式数据采集方案，通过MQTT协议实现多设备数据同步，确保检测过程的实时性与稳定性
- 优化图像处理流水线，采用CUDA加速算法计算，使单帧处理时间从200ms降至80ms
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
1年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
快速响应
24小时内可到岗
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