锦鲤求职岗位描述
1、负责无图案场景检测算法子系统的方案设计与核心算法开发，覆盖隔膜、极片、玻璃、铜铝箔、光学膜等卷材/片材的多场景缺陷检测；
2、研发多尺寸滤波检测算法（均值滤波1~1024核、极值滤波1~32核、导向滤波、高通滤波），实现FPGA+ARM软硬协同的多尺度缺陷检出；
3、开发浅缺陷检测（自适应噪声阈值+线性增强）、划伤检测（Sobel梯度+积分图）、漏喷检测（Sobel梯度块统计）、周期性缺陷检测（等差序列提取）等专项算法；
4、实现自动寻边（多段/最大宽度）、平场校正（列背景灰度直方图）、刀缝位置识别、图像亮度自适应、算法阈值自适应（局部动态阈值+逐行背景阈值）等成像与建模辅助算法；
5、构建插件化算法架构，实现隔膜/极片/玻璃场景解耦与动态热插拔，兼容集中式PC架构（VFProcess）与分布式智能相机架构（VFProcessSC）；
6、参与算法工具库的模块化建设，支撑检测/分类/定位/辅助/优化五大能力的跨场景复用与快速迭代；
7、配合现场调试与客户验收，解决实际部署中的算法适配与稳定性问题。
1、精通C++编程，熟悉面向对象设计与设计模式，具备大型算法工程项目经验；
2、深入掌握OpenCV图像处理库，熟悉滤波、形态学、阈值分割、Blob分析、模板匹配等核心算法；
3、熟悉机器视觉缺陷检测算法：多尺度滤波检测、浅缺陷检测（自适应阈值）、划伤检测（Sobel梯度+积分图）、周期性缺陷检测等；
4、具备FPGA+ARM软硬协同开发经验，了解FPGA流水线并行处理、游程编码等硬件加速方案；
5、熟悉嵌入式Linux（RK3588等ARM平台）算法开发与性能优化，了解CPU多线程调度、内存管理；
6、掌握平场校正、自动曝光、自动寻边、刀缝识别等成像建模算法；
7、具备AI缺陷分类经验，熟悉深度学习模型训练与部署（PyTorch/ONNX等），有轻量化模型在ARM端落地经验优先；
8、熟悉插件化/模块化架构设计，了解动态库加载、接口抽象、跨平台兼容；
9、了解工业相机（线阵相机SF/DALSA/海康/CIS）、光源系统、采集卡等硬件知识；
10、具备良好的算法方案文档撰写能力与团队协作沟通能力。