主导医疗器械上位机软件全流程开发,与电子工程师深度协作,完成硬件通信协议设计、实时数据采集与可视化。
独立负责移动端(Android)图像识别模块开发,将轻量级深度学习模型(如YOLO)部署至终端,实现试纸条检测的自动化定性分析,识别准确率达95%+,单张图像处理耗时<200ms
打通“硬件-软件-AI”全链路:通过上位机控制器械完成试纸采样,移动端实时识别并回传结果,替代传统人工判读,将检测流程从10分钟缩短至2分钟
设计可扩展的图像预处理 pipeline(光照校正/边缘检测/色彩空间转换),使模型在复杂光照环境下仍保持90%+鲁棒性,相关代码已封装为SDK供其他产品线复用