ID:276984

A@A邵振华 身份已认证

高级python开发工程师

  • 公司信息:
  • 西安察皑勒科技服务部
  • 工作经验:
  • 5年
  • 兼职日薪:
  • 1000元/8小时
  • 兼职时间:
  • 可工作日驻场(自由职业原因)
  • 所在区域:
  • 西安
  • 全区

技术能力

1.Window、Ubuntu环境开发以及配置,熟悉git配合团队合作,能使用shell完成日常工作;
2.熟悉VSCode, pycharm、JupyterNotebook等常用开发软件和notepad++等文本编辑器;
3.熟悉Python语言,多进程、装饰器等特性,适应编程任务,有良好的代码风格与命名规范;
4.熟悉numpy、matplotlib、pandas高性能科学计算机和数据分析库;
5.熟悉sklearn机器学习算法库,包括回归(线性回归等),分类(朴素贝叶斯分类等),聚类(K-Means聚类等)基本算法训练模块;
6.熟悉OpenCV下的图像裁剪、缩放、直方图、边缘检测、滤波、仿射变换等常用具;
7.掌握LetNet-5模型,VGG-Net模型,DCGAN模型,了解ResNet模型;
8.掌握R-CNN框架、掌握YOLO目标检测;掌握人脸检测识别孪生网络,三元网络,MTCNN模型;
9.掌握光学字符识别(OCR)的CRNN-CTC、和CTPN,seglink检测技术;
10.熟悉TensorFlow深度学习,掌握框架paddle,了解pytorch深度学习框架。

项目经验

项目:金属工艺品丝印合格率情况检测
开发工具:Linux、Python、Numpy、OpenCV、paddle、CNN
工作内容:
1.通过对瓷砖(5组缺陷,丝印缺角,颜色不纯等)样本1344个,通过对数据集进行不切边旋转(45/90/135/180/225/270/315七个方向)增加数据样本10752个样本数据;
2.基于10752个样本,进行缺陷类别编码,按照1:9切分每组缺陷样本的测试集和训练集,以及图像大小;
3.搭建CNN卷积神经网路模型,通过3层卷积/池化/丢弃,再经过一个全连接,丢弃,relu激活输出预测;
3.通过计算损失函数:交叉熵,观察模型得损失函数,以及准确率,以及测试集模型评估,进行调参训练;
4.通过100轮次的增量模型训练,固化最终模型。
项目:图像识别处理,芯片瑕疵检测
开发工具:Linux、Python、numpy、opencv
项目描述:通过工业CCD,找出芯片引脚焊接是否合格。提高工厂自动化,达到工厂增产。
工作内容:通过工业CCD采集图片,对采集图片进行二值化处理、提取出度盘轮廓、绘制边沿、绘制前景对象轮廓、图像闭运算,膨胀、腐蚀、计算瑕疵大概面积等步骤,标记出图像中的瑕疵位置。
项目:伺服电机移动精度测量分析
开发环境:linux、python、numpy、pandas、matplotlib
工作内容:由于3D打印是通过层层堆积成型,产生阶梯效应,为检测阶梯效应的稳定性,通过光栅尺检测Z轴实时数据并且进行采集,对其数据进行分析检测,可视化界面,观察成型效果,并且实时反馈,形成闭环控制。

案例展示

  • 3D打印上位机(PC)

    3D打印上位机(PC)

    金属3D打印机上位机开发: 1.包括slc文件解析,以及转G代码,以及给下位机下发控制指令; 2.通过socket模块通讯,读取设备传感器状态并且实时显示; 3.读取三维数据并且实时显示; 4.大文件的读取并且显示; 5.电机之间的通讯,并且独立控制电机。

  • opencv瑕疵检测

    opencv瑕疵检测

    开发工具:Linux、Python、numpy、opencv 项目描述:通过工业CCD,找出芯片引脚焊接是否合格。提高工厂自动化,达到工厂增产。 工作内容:通过工业CCD采集图片,对采集图片进行二值化处理、提取出度盘轮廓、绘制边沿、绘制前景对象轮廓、图像闭运算,膨胀、腐蚀、计

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