云计算工程师
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3d视觉算法工程师
个人总结
5年3D视觉算法研发经验，专注多视图几何、点云处理与6D位姿估计，主导过工业缺陷检测与机器人抓取项目落地。熟练使用C++/Python与OpenCV、PCL、PyTorch，具备从算法设计到工程部署的完整能力。累计申请发明专利2项，模型在产线稳定运行，检测准确率达99.2%。
工作经历
深圳某智能视觉科技有限公司
深圳
工业视觉智能制造
3D视觉算法工程师
2022年9月 - 至今
3D视觉算法研发
- 主导工业零件3D缺陷检测算法研发，检测准确率由96.5%提升至99.2%，误检率下降60%。
- 负责点云配准与6D位姿估计算法优化，单帧处理耗时从180ms降至65ms，满足产线节拍要求。
- 搭建TensorRT推理部署流程，模型在8条产线稳定运行，年节省人工复检成本约120万元。
广州某机器人科技有限公司
广州
机器人自动化
视觉算法工程师
2020年7月 - 2022年8月
点云处理手眼标定
- 负责机械臂抓取视觉系统开发，基于点云分割实现无序抓取，抓取成功率达97%。
- 优化手眼标定流程，标定时间由30分钟缩短至8分钟，支持多型号工件快速换线。
项目经验
工业零件3D缺陷检测系统
2024年3月 - 2024年5月
算法负责人
- 设计基于点云与深度图融合的缺陷检测网络，小目标缺陷召回率提升至98.5%。
- 完成数据增强与半自动标注流程，标注效率提升3倍，模型迭代周期缩短40%。
无序抓取6D位姿估计项目
2022年12月 - 2023年2月
核心算法工程师
- 基于RGB-D数据实现6D位姿估计，位姿误差控制在2mm/2°以内。
- 项目在客户现场部署，单工位节拍提升25%，获客户书面认可。
研究经历
基于深度学习的点云配准方法研究/研究助理
武汉
模式识别与智能系统实验室
2020年1月 - 2020年6月
- 提出融合局部特征与全局约束的点云配准网络，在ModelNet40上配准误差降低18%。
- 研究成果发表于国内核心期刊，并申请发明专利1项。
主要成就
检测准确率突破99%
主导3D缺陷检测算法迭代，产线准确率稳定在99.2%。
推理性能优化
通过TensorRT量化与算子优化，单帧耗时降低64%。
知识产权产出
累计申请发明专利2项，均已进入实审阶段。
证书与认证
计算机视觉工程师（中级） - 工业和信息化部教育与考试中心
2021年6月
证明计算机视觉算法设计与工程能力。
CET-6 - 教育部考试中心
2015年12月
英语六级，可流畅阅读英文技术文献。
教育背景
华中科技大学
985双一流
模式识别与智能系统 硕士
武汉2019年8月 - 2021年5月
研究方向为三维重建与点云配准，核心课程：计算机视觉、最优化方法、机器学习。
武汉理工大学
211双一流
自动化 本科
武汉2016年8月 - 2020年5月
主修数字图像处理、线性代数与C++程序设计，GPA 3.7/4.0。
技能
C++ / Python
OpenCV / PCL
PyTorch / 深度学习
多视图几何 / SLAM
点云处理 / 三维重建
6D位姿估计
TensorRT / 模型部署
Halcon / 工业视觉
Linux / Git / Docker
荣誉奖项
全国大学生数学建模竞赛 国家二等奖
华中科技大学优秀毕业研究生
公司年度技术创新奖
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