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職位描述：
視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與集成&圖像處理與識(shí)別算法開(kāi)發(fā)：
1、根據(jù)集裝箱內(nèi)部復(fù)雜環(huán)境（光照變化、粉塵、空間狹小、貨物堆疊不規(guī)則）和碼垛場(chǎng)景需求，選型合適的工業(yè)相機(jī)（2D/3D）、鏡頭、光源及其它傳感器。
2、設(shè)計(jì)并搭建穩(wěn)定可靠的機(jī)器視覺(jué)硬件系統(tǒng)。
3、負(fù)責(zé)相機(jī)標(biāo)定（內(nèi)參、外參）、手眼標(biāo)定（與機(jī)械臂/AGV坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換）。
具體工作內(nèi)容：
1、根據(jù)集裝箱內(nèi)部復(fù)雜環(huán)境（光照變化、粉塵、空間狹小、貨物堆疊不規(guī)則）和碼垛場(chǎng)景需求，選型合適的工業(yè)相機(jī)（2D/3D）、鏡頭、光源及其它傳感器。
2、設(shè)計(jì)并搭建穩(wěn)定可靠的機(jī)器視覺(jué)硬件系統(tǒng)。
3、負(fù)責(zé)相機(jī)標(biāo)定（內(nèi)參、外參）、手眼標(biāo)定（與機(jī)械臂/AGV坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換）。
4、開(kāi)發(fā)目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別算法：識(shí)別集裝箱內(nèi)不同形狀、尺寸、材質(zhì)、堆疊狀態(tài)的貨物/托盤(pán)/集裝箱壁等。
5、開(kāi)發(fā)目標(biāo)定位與位姿估計(jì)算法：精確計(jì)算目標(biāo)物體在三維空間中的位置和姿態(tài)（6DOF），特別是對(duì)于抓取點(diǎn)或碼放點(diǎn)的定位。
6、處理復(fù)雜場(chǎng)景下的挑戰(zhàn)：遮擋、反光、紋理缺失、相似物體區(qū)分等。
7、探索和應(yīng)用基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)解決方案（如 YOLO,
Mask R-CNN, PointNet++ 等）提升性能。
任職要求：
1、精通 C++ (面向?qū)ο?、STL、性能優(yōu)化)。
2、熟練使用 Python 進(jìn)行算法原型開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)處理和工具鏈腳本編寫(xiě)。
3、圖像處理理論基礎(chǔ)：圖像變換、濾波、形態(tài)學(xué)、邊緣檢測(cè)、特征提?。⊿IFT/SURF/ORB 等）、圖像分割、相機(jī)模型與幾何變換。
4、熟練掌握 OpenCV 庫(kù)。
5、相機(jī)與光學(xué)知識(shí)：理解工業(yè)相機(jī)（CCD/CMOS）、鏡頭（焦距、景深、畸變）、光源（背光、同軸光、環(huán)形光、結(jié)構(gòu)光）的選型與應(yīng)用。
6、有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法相關(guān)知識(shí)，能設(shè)計(jì)高效算法解決實(shí)際問(wèn)題。
7、有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：線性代數(shù)（矩陣運(yùn)算、空間變換）、概率統(tǒng)計(jì)等。