熟悉机器视觉项目全流程:需求分析→方案设计→数据采集/标注→算法开发→仿真测试→工程化部署;
掌握跨平台部署:可将视觉模型部署至PC端、嵌入式设备(Jetson Nano/Xavier NX),熟悉ONNX模型转换、TensorRT模型加速优化;
了解工业视觉硬件:熟悉工业相机(面阵/线阵)、镜头、光源(环形/条形/背光源)选型与调试,适配Halcon、opencv等工业视觉软件基础操作。
了解基本的电控知识,常规传感器伺服等电气选型,集成机器视觉➕雷赛运动控制,机器视觉+爱普生4轴机械手联合编程。
1.3c行业芯片上下料自动引导,芯片正反面瑕疵检测,正面字符检测,机械手程序编写
2.家具板材检测系统,用线阵相机测量板材尺寸,读取二维码等功能
3.用yolo深度学习框架 识别某元器件瑕疵检测。从数据采集到标记瑕疵,训练模型,最后到部署调试验证。