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江苏北人

3D点云配准算法实习生(面阵3D视觉方向)

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岗位描述

工作职责
岗位职责:

1、参与工业焊接场景下面阵3D相机点云处理及点云配准算法的研发、测试与优化;

2、参与面阵3D相机点云预处理,包括滤波、下采样、法向估计、关键点及局部特征提取等;

3、参与改进经典点云配准算法,包括 ICP、GICP、RANSAC、FPFH 等方法,分析不同算法在工业场景中的精度、速度和鲁棒性;

4、参与工件点云与 CAD / 模板点云之间的粗配准、精配准及6D姿态估计;

5、研究点云中的局部/全局几何特征描述方法,并针对低重叠、噪声、遮挡、重复结构等实际问题进行算法改进;

6、调研并验证基于深度学习的点云特征提取和点云配准方法,包括学习型局部特征、特征匹配及端到端点云配准等方向;

7、使用 Python / PyTorch 快速完成算法原型、模型训练以及实验验证;

8、参与深度学习模型的工程部署,了解 PyTorch → ONNX → C++ 推理的基本流程;

9、对配准算法进行定量评估,包括配准误差、匹配率、重叠率、计算时间及算法稳定性分析;

10、配合团队完成算法在真实3D相机、工件以及机器人系统中的测试验证。

工作要求
任职要求:

1、计算机视觉、人工智能、机器人、自动化、电子信息、机械电子等相关专业,研究生在读;

2、熟悉 Python,能够使用 NumPy、SciPy、Matplotlib 等工具进行基本的数据处理和算法验证;

3、了解 C++,能够阅读、修改以及编写基本算法代码;

4、掌握基本的3D几何知识,包括点、向量、法向量、旋转矩阵、刚体变换以及坐标系变换;

5、了解基本的点云处理方法,如滤波、下采样、法向估计、KD-Tree、最近邻搜索等;

6、了解至少一种点云配准算法,例如 ICP、RANSAC、FPFH、GICP 等;

7、对基于深度学习的点云特征提取 / 点云配准 / 6D Pose Estimation有较强兴趣;

8、具备阅读英文论文和复现算法的能力。

专业要求
计算机科学与技术、人工智能、模式识别与智能系统、机器人工程、自动化、电子信息工程、电子科学与技术、光电信息科学与工程、数学与应用数学等相关专业

人工智能方向的申请准备

先核对岗位要求与自己的经历,再准备档案、投递和面试。

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