机器视觉系统应用工程师简历模板

• 负责3C结构件AOI检测方案设计，完成相机、镜头与光源选型，单项目检测节拍由1.2秒优化至0.8秒。
• 使用Halcon与C#开发视觉算法与上位机软件，实现缺陷识别准确率98.5%，误判率下降32%。
• 主导客户现场调试与验收，累计交付12条产线视觉系统，客户验收一次通过率90%以上。

• 参与新能源电池极片检测项目，完成视觉系统搭建与标定，检测精度达到0.02mm。
• 编写VisionPro检测流程与作业指导书，将现场调试周期由5天缩短至3天。

• 针对划伤、脏污、压伤等缺陷设计多光源成像方案，缺陷检出率提升至99%。
• 基于Halcon开发缺陷分类算法并集成C#上位机，单机日检测产能提升25%。
• 项目上线后客户产线良率统计准确率提升，人工复检人力减少2人/班。

• 完成线扫相机与光源选型及系统标定，实现极片表面缺陷在线全检。
• 优化图像处理流程，检测速度匹配产线60m/min运行速度，漏检率控制在0.5%以内。

相关课程：数字图像处理、自动控制原理、机械设计、传感器技术。