立体视觉算法工程师简历模板

• 负责双目立体匹配与深度估计算法研发，优化SGM与代价聚合策略，弱纹理区域误匹配率下降35%。
• 主导结构光三维重建模块落地，完成相机标定与点云拼接，重建精度达0.1mm，支撑3款量产设备。
• 推动算法在嵌入式平台部署，通过算子优化与多线程改造，单帧处理耗时从120ms降至68ms。

• 参与双目相机标定与极线校正工具开发，标定重投影误差控制在0.2像素以内，提升产线调试效率。
• 负责点云滤波与配准算法实现，基于ICP优化配准流程，配准成功率达96%，支撑缺陷检测业务上线。

• 设计基于深度学习的立体匹配网络，融合传统SGM先验，在自建数据集上3像素误差率降至2.1%。
• 完成模型量化与TensorRT加速部署，在边缘设备上实现25FPS实时输出，已应用于工业检测场景。

• 实现相移法与多频外差解相位算法，解决高反光表面相位跳变问题，测量完整率提升至98%。
• 搭建点云后处理流水线，完成去噪、平滑与网格化，单次扫描重建时间缩短至1.5秒。

研究方向为计算机视觉与三维重建，参与国家自然科学基金项目1项。

主修数字图像处理、信号与系统、C++程序设计等课程。