云帆.
ai视觉工程师
帕萨思 · 2年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
苏州
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
核心技术栈：
- 视觉AI：YOLO目标检测、MediaPipe手势识别、TensorRT加速推理、EasyOCR文字识别
- 软件框架：Python + PySide6（Qt界面）、OpenCV图像处理、SQLite数据管理
- 工业集成：Modbus TCP、Omron FINS PLC通信、海康威视工业相机SDK
- 部署平台：Jetson嵌入式设备（边缘AI计算）
管理系统：JavaScript 、node.js
最擅长解决的问题：
1. 装配检测自动化：人工检测改为AI视觉，提升效率降低漏检率
2. 缺陷识别：零部件表面缺陷、装配错漏的实时检测
3. SOP流程监控：基于手势+物体识别自动判断操作步骤是否正确
4. 产线集成：视觉系统与PLC、MES打通，实现数据追溯和远程监控
- 视觉AI：YOLO目标检测、MediaPipe手势识别、TensorRT加速推理、EasyOCR文字识别
- 软件框架：Python + PySide6（Qt界面）、OpenCV图像处理、SQLite数据管理
- 工业集成：Modbus TCP、Omron FINS PLC通信、海康威视工业相机SDK
- 部署平台：Jetson嵌入式设备（边缘AI计算）
管理系统：JavaScript 、node.js
最擅长解决的问题：
1. 装配检测自动化：人工检测改为AI视觉，提升效率降低漏检率
2. 缺陷识别：零部件表面缺陷、装配错漏的实时检测
3. SOP流程监控：基于手势+物体识别自动判断操作步骤是否正确
4. 产线集成：视觉系统与PLC、MES打通，实现数据追溯和远程监控
项目经验
SOP流程监控系统（运行中）
- 问题：装配工序靠人工巡检，违规操作难追溯
- 我的工作：设计并实现基于手势+物体的自动流程判断算法，数据库记录每步操作
- 成果：实时监控4个工位，自动记录100%操作数据，违规操作秒级报警
- 技术：状态机设计、MediaPipe手部追踪、内窥镜辅助检测、SQLite数据追溯
工程管理系统
核心成果：
- 项目开发流程标准化：建立 7 大板块（报价→工艺/设备/包装开发→变更→问题追踪→移交）统一管理体系，文档查找时间从 15
分钟降至 30 秒，版本追溯准确率 100%
- 设备档案数字化：覆盖 18 类标准文件管理，电子化率 100%，文件缺失率从 35% 降至 5%
- 海外项目协同：支持德国/波兰/波斯尼亚/墨西哥 4 国项目管理，工时统计准确率从 60% 提升至 95%，问题响应时效提升 50%
- 样件工时分析：实现日/月/年维度工时统计，良品率提升 15%，异常报废减少 60%
技术亮点：零依赖架构（Node.js + SQLite），本地化部署，启动即用。服务全部门 10+ 工程师，日均 20+
次操作，部门数字化水平提升 80%。
- 问题：装配工序靠人工巡检，违规操作难追溯
- 我的工作：设计并实现基于手势+物体的自动流程判断算法，数据库记录每步操作
- 成果：实时监控4个工位，自动记录100%操作数据，违规操作秒级报警
- 技术：状态机设计、MediaPipe手部追踪、内窥镜辅助检测、SQLite数据追溯
工程管理系统
核心成果：
- 项目开发流程标准化：建立 7 大板块（报价→工艺/设备/包装开发→变更→问题追踪→移交）统一管理体系，文档查找时间从 15
分钟降至 30 秒，版本追溯准确率 100%
- 设备档案数字化：覆盖 18 类标准文件管理，电子化率 100%，文件缺失率从 35% 降至 5%
- 海外项目协同：支持德国/波兰/波斯尼亚/墨西哥 4 国项目管理，工时统计准确率从 60% 提升至 95%，问题响应时效提升 50%
- 样件工时分析：实现日/月/年维度工时统计，良品率提升 15%，异常报废减少 60%
技术亮点：零依赖架构（Node.js + SQLite），本地化部署，启动即用。服务全部门 10+ 工程师，日均 20+
次操作，部门数字化水平提升 80%。
云帆.
ai视觉工程师 · 2年经验 · 帕萨思
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技术能力
核心技术栈：
- 视觉AI：YOLO目标检测、MediaPipe手势识别、TensorRT加速推理、EasyOCR文字识别
- 软件框架：Python + PySide6（Qt界面）、OpenCV图像处理、SQLite数据管理
- 工业集成：Modbus TCP、Omron FINS PLC通信、海康威视工业相机SDK
- 部署平台：Jetson嵌入式设备（边缘AI计算）
管理系统：JavaScript 、node.js
最擅长解决的问题：
1. 装配检测自动化：人工检测改为AI视觉，提升效率降低漏检率
2. 缺陷识别：零部件表面缺陷、装配错漏的实时检测
3. SOP流程监控：基于手势+物体识别自动判断操作步骤是否正确
4. 产线集成：视觉系统与PLC、MES打通，实现数据追溯和远程监控
- 视觉AI：YOLO目标检测、MediaPipe手势识别、TensorRT加速推理、EasyOCR文字识别
- 软件框架：Python + PySide6（Qt界面）、OpenCV图像处理、SQLite数据管理
- 工业集成：Modbus TCP、Omron FINS PLC通信、海康威视工业相机SDK
- 部署平台：Jetson嵌入式设备（边缘AI计算）
管理系统：JavaScript 、node.js
最擅长解决的问题：
1. 装配检测自动化：人工检测改为AI视觉，提升效率降低漏检率
2. 缺陷识别：零部件表面缺陷、装配错漏的实时检测
3. SOP流程监控：基于手势+物体识别自动判断操作步骤是否正确
4. 产线集成：视觉系统与PLC、MES打通，实现数据追溯和远程监控
项目经验
SOP流程监控系统（运行中）
- 问题：装配工序靠人工巡检，违规操作难追溯
- 我的工作：设计并实现基于手势+物体的自动流程判断算法，数据库记录每步操作
- 成果：实时监控4个工位，自动记录100%操作数据，违规操作秒级报警
- 技术：状态机设计、MediaPipe手部追踪、内窥镜辅助检测、SQLite数据追溯
工程管理系统
核心成果：
- 项目开发流程标准化：建立 7 大板块（报价→工艺/设备/包装开发→变更→问题追踪→移交）统一管理体系，文档查找时间从 15
分钟降至 30 秒，版本追溯准确率 100%
- 设备档案数字化：覆盖 18 类标准文件管理，电子化率 100%，文件缺失率从 35% 降至 5%
- 海外项目协同：支持德国/波兰/波斯尼亚/墨西哥 4 国项目管理，工时统计准确率从 60% 提升至 95%，问题响应时效提升 50%
- 样件工时分析：实现日/月/年维度工时统计，良品率提升 15%，异常报废减少 60%
技术亮点：零依赖架构（Node.js + SQLite），本地化部署，启动即用。服务全部门 10+ 工程师，日均 20+
次操作，部门数字化水平提升 80%。
- 问题：装配工序靠人工巡检，违规操作难追溯
- 我的工作：设计并实现基于手势+物体的自动流程判断算法，数据库记录每步操作
- 成果：实时监控4个工位，自动记录100%操作数据，违规操作秒级报警
- 技术：状态机设计、MediaPipe手部追踪、内窥镜辅助检测、SQLite数据追溯
工程管理系统
核心成果：
- 项目开发流程标准化：建立 7 大板块（报价→工艺/设备/包装开发→变更→问题追踪→移交）统一管理体系，文档查找时间从 15
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技术亮点：零依赖架构（Node.js + SQLite），本地化部署，启动即用。服务全部门 10+ 工程师，日均 20+
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