Dai..
图像算法处理工程师
上海宝信软件科技有限公司 · 3年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
武汉 全区
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
扎实的c++ 语言基础， 有规范的C++ 开发、网络编程经验; 有三年C+ + 编程经验;
熟悉Mysql 、DB2、Dbeaver、redi s 等中间件
熟悉深度学习的部署，熟悉使用onnxruntime和tensorRT加速模型推理，熟悉使用CUDA编程；
熟悉HTTP 、HTTPS 、TCP/ IP 协议、soc ket 编程、TCP/ UDP、Json协议、 网络编程、CMake编程
熟悉Visual Studio 、VS Code、SVN、git、BeyondCompare 、Source Insight等开发及管理工具的使用；
熟悉OpenCV、PCL等图像处理库，有2d&3d图像中缺陷识别，分割，定位的经
熟悉Mysql 、DB2、Dbeaver、redi s 等中间件
熟悉深度学习的部署，熟悉使用onnxruntime和tensorRT加速模型推理，熟悉使用CUDA编程；
熟悉HTTP 、HTTPS 、TCP/ IP 协议、soc ket 编程、TCP/ UDP、Json协议、 网络编程、CMake编程
熟悉Visual Studio 、VS Code、SVN、git、BeyondCompare 、Source Insight等开发及管理工具的使用；
熟悉OpenCV、PCL等图像处理库，有2d&3d图像中缺陷识别，分割，定位的经
项目经验
项目一：钢卷侧面3D缺陷检测
项目角色：c++开发
开发环境: CUDA11.1、TensorRT-8.0.3
技术描述：PCL、OpenCV、OpenGL、PyTorch、Pointnet++、onnxruntime、SICK相机SDK二次开发
项目描述：该项目是为了识别钢卷侧面的边裂，凿伤，划痕等3D缺陷的检测，传统的方式是通过肉眼去鉴别钢卷侧面的缺
陷，此方法耗时长、检测效率低、工人疲惫容易产生误判、而且具有有安全隐患，于是采用计算机视觉的方式使用机器替代
人工，提高检测效率，并保障人员安全。
项 目二：字符识别和火焰与安全帽检测项目
项目角色：c++开发
开发环境: CMake、CUDA11.1、VS2019
技术描述：OpenCV库、CUDA编程、yolov8等
项目描述：该项目是识别钢铁厂中钢卷号，火灾以及工人是否佩戴安全帽的深度学习项目。钢铁厂是一个环境复杂的场地，
安全永远放在第一位置，一旦发现工人没有佩戴安全帽或发生火灾便会报警
项目三：C++图像处理
开发环境: VS2019
技术描述：opencv、相机选型、光源和相机角度架设
项目描述：该项目用于检测钢卷表面的防锈油是否喷涂均匀，如果生产过程中能及时的发现钢卷表面没有涂上防锈油，停止
机组，检查喷油机器事故原因，及时止损，挽回生产损失。
职责描述:
1. 通过使用basler相机进行二次开发，采集钢卷表面涂油相关的数据
2. 图像处理算法分割出未涂油的部分
3. 设计涂油不均匀检测方案，并把c++的算法封装成dll文件供c#界面调用
4. 合并c++和c#的代码进行联合测试，添加logcplus第三方库，优化接口性
项目角色：c++开发
开发环境: CUDA11.1、TensorRT-8.0.3
技术描述：PCL、OpenCV、OpenGL、PyTorch、Pointnet++、onnxruntime、SICK相机SDK二次开发
项目描述：该项目是为了识别钢卷侧面的边裂，凿伤，划痕等3D缺陷的检测，传统的方式是通过肉眼去鉴别钢卷侧面的缺
陷，此方法耗时长、检测效率低、工人疲惫容易产生误判、而且具有有安全隐患，于是采用计算机视觉的方式使用机器替代
人工，提高检测效率，并保障人员安全。
项 目二：字符识别和火焰与安全帽检测项目
项目角色：c++开发
开发环境: CMake、CUDA11.1、VS2019
技术描述：OpenCV库、CUDA编程、yolov8等
项目描述：该项目是识别钢铁厂中钢卷号，火灾以及工人是否佩戴安全帽的深度学习项目。钢铁厂是一个环境复杂的场地，
安全永远放在第一位置，一旦发现工人没有佩戴安全帽或发生火灾便会报警
项目三：C++图像处理
开发环境: VS2019
技术描述：opencv、相机选型、光源和相机角度架设
项目描述：该项目用于检测钢卷表面的防锈油是否喷涂均匀，如果生产过程中能及时的发现钢卷表面没有涂上防锈油，停止
机组，检查喷油机器事故原因，及时止损，挽回生产损失。
职责描述:
1. 通过使用basler相机进行二次开发，采集钢卷表面涂油相关的数据
2. 图像处理算法分割出未涂油的部分
3. 设计涂油不均匀检测方案，并把c++的算法封装成dll文件供c#界面调用
4. 合并c++和c#的代码进行联合测试，添加logcplus第三方库，优化接口性
案例展示 全部案例 >
Dai..
图像算法处理工程师 · 3年经验 · 上海宝信软件科技有限公司
0
累计接单
0
用户评价
0
被收藏
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
扎实的c++ 语言基础， 有规范的C++ 开发、网络编程经验; 有三年C+ + 编程经验;
熟悉Mysql 、DB2、Dbeaver、redi s 等中间件
熟悉深度学习的部署，熟悉使用onnxruntime和tensorRT加速模型推理，熟悉使用CUDA编程；
熟悉HTTP 、HTTPS 、TCP/ IP 协议、soc ket 编程、TCP/ UDP、Json协议、 网络编程、CMake编程
熟悉Visual Studio 、VS Code、SVN、git、BeyondCompare 、Source Insight等开发及管理工具的使用；
熟悉OpenCV、PCL等图像处理库，有2d&3d图像中缺陷识别，分割，定位的经
熟悉Mysql 、DB2、Dbeaver、redi s 等中间件
熟悉深度学习的部署，熟悉使用onnxruntime和tensorRT加速模型推理，熟悉使用CUDA编程；
熟悉HTTP 、HTTPS 、TCP/ IP 协议、soc ket 编程、TCP/ UDP、Json协议、 网络编程、CMake编程
熟悉Visual Studio 、VS Code、SVN、git、BeyondCompare 、Source Insight等开发及管理工具的使用；
熟悉OpenCV、PCL等图像处理库，有2d&3d图像中缺陷识别，分割，定位的经
项目经验
项目一：钢卷侧面3D缺陷检测
项目角色：c++开发
开发环境: CUDA11.1、TensorRT-8.0.3
技术描述：PCL、OpenCV、OpenGL、PyTorch、Pointnet++、onnxruntime、SICK相机SDK二次开发
项目描述：该项目是为了识别钢卷侧面的边裂，凿伤，划痕等3D缺陷的检测，传统的方式是通过肉眼去鉴别钢卷侧面的缺
陷，此方法耗时长、检测效率低、工人疲惫容易产生误判、而且具有有安全隐患，于是采用计算机视觉的方式使用机器替代
人工，提高检测效率，并保障人员安全。
项 目二：字符识别和火焰与安全帽检测项目
项目角色：c++开发
开发环境: CMake、CUDA11.1、VS2019
技术描述：OpenCV库、CUDA编程、yolov8等
项目描述：该项目是识别钢铁厂中钢卷号，火灾以及工人是否佩戴安全帽的深度学习项目。钢铁厂是一个环境复杂的场地，
安全永远放在第一位置，一旦发现工人没有佩戴安全帽或发生火灾便会报警
项目三：C++图像处理
开发环境: VS2019
技术描述：opencv、相机选型、光源和相机角度架设
项目描述：该项目用于检测钢卷表面的防锈油是否喷涂均匀，如果生产过程中能及时的发现钢卷表面没有涂上防锈油，停止
机组，检查喷油机器事故原因，及时止损，挽回生产损失。
职责描述:
1. 通过使用basler相机进行二次开发，采集钢卷表面涂油相关的数据
2. 图像处理算法分割出未涂油的部分
3. 设计涂油不均匀检测方案，并把c++的算法封装成dll文件供c#界面调用
4. 合并c++和c#的代码进行联合测试，添加logcplus第三方库，优化接口性
项目角色：c++开发
开发环境: CUDA11.1、TensorRT-8.0.3
技术描述：PCL、OpenCV、OpenGL、PyTorch、Pointnet++、onnxruntime、SICK相机SDK二次开发
项目描述：该项目是为了识别钢卷侧面的边裂，凿伤，划痕等3D缺陷的检测，传统的方式是通过肉眼去鉴别钢卷侧面的缺
陷，此方法耗时长、检测效率低、工人疲惫容易产生误判、而且具有有安全隐患，于是采用计算机视觉的方式使用机器替代
人工，提高检测效率，并保障人员安全。
项 目二：字符识别和火焰与安全帽检测项目
项目角色：c++开发
开发环境: CMake、CUDA11.1、VS2019
技术描述：OpenCV库、CUDA编程、yolov8等
项目描述：该项目是识别钢铁厂中钢卷号，火灾以及工人是否佩戴安全帽的深度学习项目。钢铁厂是一个环境复杂的场地，
安全永远放在第一位置，一旦发现工人没有佩戴安全帽或发生火灾便会报警
项目三：C++图像处理
开发环境: VS2019
技术描述：opencv、相机选型、光源和相机角度架设
项目描述：该项目用于检测钢卷表面的防锈油是否喷涂均匀，如果生产过程中能及时的发现钢卷表面没有涂上防锈油，停止
机组，检查喷油机器事故原因，及时止损，挽回生产损失。
职责描述:
1. 通过使用basler相机进行二次开发，采集钢卷表面涂油相关的数据
2. 图像处理算法分割出未涂油的部分
3. 设计涂油不均匀检测方案，并把c++的算法封装成dll文件供c#界面调用
4. 合并c++和c#的代码进行联合测试，添加logcplus第三方库，优化接口性
立即沟通
