机器视觉工程师

职位描述：
视觉系统设计与集成&图像处理与识别算法开发：
1、根据集装箱内部复杂环境（光照变化、粉尘、空间狭小、货物堆叠不规则）和码垛场景需求，选型合适的工业相机（2D/3D）、镜头、光源及其它传感器。
2、设计并搭建稳定可靠的机器视觉硬件系统。
3、负责相机标定（内参、外参）、手眼标定（与机械臂/AGV坐标系转换）。
具体工作内容：
1、根据集装箱内部复杂环境（光照变化、粉尘、空间狭小、货物堆叠不规则）和码垛场景需求，选型合适的工业相机（2D/3D）、镜头、光源及其它传感器。
2、设计并搭建稳定可靠的机器视觉硬件系统。
3、负责相机标定（内参、外参）、手眼标定（与机械臂/AGV坐标系转换）。
4、开发目标检测与识别算法：识别集装箱内不同形状、尺寸、材质、堆叠状态的货物/托盘/集装箱壁等。
5、开发目标定位与位姿估计算法：精确计算目标物体在三维空间中的位置和姿态（6DOF），特别是对于抓取点或码放点的定位。
6、处理复杂场景下的挑战：遮挡、反光、纹理缺失、相似物体区分等。
7、探索和应用基于深度学习的视觉解决方案（如 YOLO,
Mask R-CNN, PointNet++ 等）提升性能。
任职要求：
1、精通 C++ (面向对象、STL、性能优化)。
2、熟练使用 Python 进行算法原型开发、数据处理和工具链脚本编写。
3、图像处理理论基础：图像变换、滤波、形态学、边缘检测、特征提取（SIFT/SURF/ORB 等）、图像分割、相机模型与几何变换。
4、熟练掌握 OpenCV 库。
5、相机与光学知识：理解工业相机（CCD/CMOS）、镜头（焦距、景深、畸变）、光源（背光、同轴光、环形光、结构光）的选型与应用。
6、有数据结构与算法相关知识，能设计高效算法解决实际问题。
7、有数学基础：线性代数（矩阵运算、空间变换）、概率统计等。