就职于海康机器人,共有4年的工业视觉行业经验。
精通python、C#、QT、WinForm、WPF。
熟练使用VsionMaster、OpenCV、YOLO、Pytorch。
主导过多个视觉项目方案的开发调试,涉略行业涵盖医疗、3C、锂电等,能自主调试面阵、线扫、2.5D、3D相机,具备全程独立开发调试视觉项目能力。
【3C】
PCB板8421码识别——1、来料随机;2、现场机构震动导致偶发成像模糊;3、码孔残料导致大小不一;以上三点导致读码率85%无法满足客户需求,本人通过引入【码区域图像重构】步骤将读码率提升到99.99%。
【医疗行业】
5*10试管架试管定位&分类——识别试管架中50个穴位的状态(试管有无、管帽类型【颜色区分】、有无试管帽),并按5*10顺序排序输出识别结果
在PCB行业中,针对一些较厚的基板,经常会采用钻头打孔的方式进行打码。如果打常规的二维码,钻头尺寸就需要更小,打穿较厚的基板对于设备工艺的要求就会更高,且打码效率偏低。采用打8421码的方式可以提高打码效率且降低设备工艺要求,且8421码的识别难度更低,目前越来越多的PCB载板厂
本人自主开发的医疗行业项目 1、血袋人工标注血型识别——通过深度学习算法进行人工标志识别判断血型 2、加样针液位检测——通过opencv实现加样针液位检测,并且需要规避加样针中超声波焊接带的干扰和加样针内壁挂水珠的干扰