★ 熟练Python编程语言 ;
★ 熟练使用numpy,matplotlib,pandas等Python第三方库;
★ 熟练使用Python流行的Web开发框架,如Django和Flask等流行的Web开发框架;
★ 熟练使用使用了requests和BeautifulSoup库来抓取网页内容并解析HTML,完成数据爬取;
★ 熟练使用Python流行的爬虫框架, 如BeautifulSoup和Scrapy等爬虫框架;
★ 熟练使用OpenCV库,能使用基本的传统图像算法,如图像边缘检测、裁剪、特征提取等等;
★ 熟练使用sklearn机器学习算法库,包括数据预处理、回归、分类、聚类基本算法 ;
★ 熟练掌握机器学习基本算法,逻辑回归,SVM,K-means,决策树,朴素贝叶斯基本原理及使用等;
★ 熟练掌握tensorflow 、paddlepaddle、Pytorch等深度学习框架地的使用 ;
★ 了解LeNet、AlexNet、VGG,ResNet等模型 ;
★ 了解NLP自然语言处理的TextCNN,RNN,LSTM等模型;
★ 了解Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLOV5目标检测技术,了解 OCR的CTPN、CRNN-CTC字符识别技术。
项目一:半导体晶圆AOI外观缺陷检测 。
描述:晶圆检测分正反两面,因产品尺寸小,而且CT要求高,所以采用贴片机配合光学检测实现。
职责:编写检测结果图片显示,对收集缺陷样品,采图,标注,训练模型,部署模型,统计检测数据等工作。
项目二:手机卡针AOI外观缺陷检测 。
描述:卡针检测检测分为正反侧三面面,一次检测五个产品,先检测正面、在侧面,最后底面。
职责:对收集样品缺陷,采图,标注,训练模型,部署模型,统计检测数据,使用采集样品缺陷图片对训练好模型进行验证是否达到预期的效果。
其他项目,如DustSeal AOI外观检测、网膜AOI外观检测、透气膜AOI外观检测、FAM Ring AOI外观检测等等项目。
项目:半导体晶圆AOI外观缺陷检测 。 描述:晶圆检测分正反两面,因产品尺寸小,而且CT要求高,所以采用贴片机配合光学检测实现。 职责:编写检测结果图片显示,对收集缺陷样品,采图,标注,训练模型,部署模型,统计检测数据等工作。
项目:半导体晶圆AOI外观缺陷EMAP系统 。 描述:晶圆检测分正反两面,因产品尺寸小,而且CT要求高,所以采用贴片机配合光学检测实现,扫描出.xml文件。 职责:完成用户界面的设计与实现,测试系统等工作。