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ID：352655

zhang

视觉算法工程师

公司信息：
软控股份

工作经验：
1年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
下班后

所在区域：
其他
全区

技术能力

本人熟练掌握图像处理相关知识，对于计算机视觉、深度学习目标检测等方面有着丰富的知识；
同时掌握C语言、Python、C++等编程语言；
能够熟练使用C++结合OpenCV库进行传统图像处理；
可使用C++ 结合PCL库实现对点云数据配准拼
接等操作；能使用Halcon进行应用开发，熟悉软件visionpro的使用；能熟练使用pytorch框架完成一些检测、分类相关工作；
了解3D成像相关知识，熟悉一些光学成像知识，了解双目成像原理；熟悉有关相机的一些硬件知识，熟悉工业操作的灯光选型以及打光操作。

项目经验

1.方便面料包抓取机器
项目主要是实现对传送带上传输的料包进行实时检测定位，用于机械臂的吸取操作；
设计料包的检测定位系统，通过在深度学习PyTorch框架下利用yolo算法完成对料包的目标实时检测，实现对中心的定位；
负责该料包定位系统的线上测试以及现场测试，并将此算法部署到抓取机器应用上，已经完成甲方需求；

2.蘑菇三维采摘机械臂
项目主要是设计一套三维定位系统，实现利用深度信息实现对蘑菇位置的定位，确定（x,y,z）,用于机械臂抓取采摘；
负责使用RGB-D深度传感器对双胞菇的深度信息进行数据采集，并生成点云数据，利用PCL实现点云配准对多张数据进行点云拼接；
设计利用深度数据在不同深度的切片信息，进行双胞菇的边缘检测、分割以及圆拟合定位，用于后续采摘操作；
此算法已经部署到采摘机器人上，定位准确度达到99.5%以上，后续采摘路径规划完成即可完成

案例展示

料包定位检测

项目需求：项目主要是实现对传送带上传输的料包进行实时检测定位，用于机械臂的吸取操作；负债设计料包的检测定位系统，负责设计方便面料包的图像采集，然后通过在深度学习PyTorch框架下利用yolov7算法完成对料包的目标实时检测，实现对中心的定位；最后将数据信息传送给机械手，
蘑菇三维采摘机械臂

项目背景：项目主要是设计一套三维定位系统，实现利用深度信息实现对蘑菇位置的定位，确定（x,y,z）,用于机械臂抓取采摘；我主要负责使用RGB-D深度传感器对双胞菇的深度信息进行数据采集，并生成点云数据，利用PCL实现点云配准对多张数据进行点云拼接；此外设计利用深度数据
蘑菇三维采摘机械臂

项目背景：项目主要是设计一套三维定位系统，实现利用深度信息实现对蘑菇位置的定位，确定（x,y,z）,用于机械臂抓取采摘；我主要负责使用RGB-D深度传感器对双胞菇的深度信息进行数据采集，并生成点云数据，利用PCL实现点云配准对多张数据进行点云拼接；此外设计利用深度数据