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。