【技术栈】
Python / PyTorch / OpenCV / YOLO（v5/v8/v10）/ OCR/ ONNX / TensorRT / Docker / Flask / Linux

【擅长场景】
工业缺陷检测（划痕、凹坑、异物、装配正误、表面瑕疵）
OCR 识别（票据、证件、车牌、合同文本）
目标检测 / 图像分类 / 图像分割 / 异常检测 / 图像检索

【能帮你解决的问题】
• 工厂产线想上 AI 质检，但缺少算法方案和落地能力
• 已有数据集但模型效果差、漏检误报高
• 模型需要部署到产线工控机、边缘设备或私有化服务器
• 需要快速做 POC 验证可行性，再决定是否扩大投入

【开发能力】
可独立完成数据标注方案设计、模型训练调优、模型轻量化、API 封装、Docker 私有化部署全流程。

工作内容 1、负责算法服务器的搭建，确保系统的高效性和稳定性，为算法开发提供可靠的基础设施。 2、实现缺陷图像算法，撰写算法接口，并与后端团队紧密合作，完成算法联合调试，满足半导体客户（如中芯国际、晶合集成等）的具体需求。 业绩： 1、完成了中芯国际MB系列产品的验收，漏检率低于0.5%，过检率低于5%； 2、完成中环CUBB、Notch等产品的上线，漏检率低于0.3%，过检率低于2%； 3、完成通富微电ADC项目的验收，漏检率低于0.01%，过检率低于2%； 4、完成晶合集成CDSM项目的验收，误判率低于1%；