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1月前来过
科研助理
南京全职 · 800/日 · 17400/月信用正常
工作时间: 工作日09:00-21:00、周末09:00-21:00工作地点:
服务企业:
3家累计提交:
1工时
联系方式:
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****************聊一聊
个人介绍
1. 拥有16年深厚台资工业自动化背景，熟悉机器视觉与AI深度神经网络应用，能够设计并实现高效自动化解决方案。
2. 精通C/C++及Python编程，擅长Windows和Linux环境下的开发，具备MFC和QT界面设计能力。
3. 专业掌握串行通信、网络通信及GPIB、USB-HID通讯技术，有效实现设备间无缝连接。
4. 精通OpenCV库，擅长图像处理，同时在PyTorch和libTorch框架下有丰富的深度学习开发经验。
5. 擅长上位机及嵌入式程序设计，能独立完成产品全生命周期的软件开发任务。
工作经历
2023-07-01 -至今东南大学科研助理
我现任东南大学科研助理，深耕人工智能领域。工作中，我依托学校先进科研平台，围绕机器学习、图像处理等方向开展前沿研究，参与多项科研项目，推动理论创新与技术落地。同时，充分发挥自身专业优势，指导研究生进行项目研究，从课题设计、算法开发到成果总结，为学生提供系统性指导，助力其攻克技术难题，提升学术与实践能力，为人工智能领域人才培养贡献力量。
2006-06-01 -2022-08-01南京英华达生产技术部软件工程师
1. 设计并实现了工业自动化生产线的软件工具，构建了高效稳定的系统架构，提升了生产效率。 2. 负责人机交互界面(UI)设计，创造出直观易用的操作体验，优化了员工的工作流程。 3. 精通多种通讯协议，如RS232、GPIB、USB-HID、TCP/UDP，确保设备间的无缝连接与数据传输。 4. 深入涉足OpenCV视觉系统开发，为生产线引入智能化视觉检测，提高了产品质量控制的准确性。 5. 采用stm32单片机和microPython，成功实现I2C、ADC、UART通讯，增强了设备的控制能力和灵活性
教育经历
2001-06-01 - 2005-09-01东南大学计算机科学与技术本科
技能
作品
本项目开发了一套基于AI神经网络的仪表盘智能识别系统。系统采用深度学习算法结合OpenCV图像处理库，使用C++语言实现了跨平台兼容性（支持Windows/Linux系统）。核心功能包括：通过摄像头或图像采集设备获取仪表盘画面，利用卷积神经网络(CNN)进行指针位置检测、数字识别和刻度分析，最终输出精确的仪表读数。该系统可广泛应用于汽车故障诊断、工业设备监控、能源计量等领域，显著提升传统人工读表的效率和可靠性。
02025-07-02 19:21
下载次数：0
￥10000
AI球头分拣系统是结合人工智能与机器视觉等技术的工业自动化设备，用于球头产品的分拣，核心功能与优势如下： • 视觉检测：通过多相机从不同角度采集球头图像，利用AI算法识别尺寸（如侧面高度、底部直径 ）、外观缺陷（如缺损、褶皱、斑点 ），精准判断“好球”等结果。 • 分拣执行：依据检测数据，控制执行机构（如机械臂、传送带 ），将球头按品质、规格分类，实现自动化分拣。 • 数据管理：实时记录、展示分拣数据（文件名、各类检测参数、结果 ），便于生产监控、质量追溯与流程优化。 • 高效精准：相比人工，可24小时运行，突破人力疲劳、主观判断局限，提升分拣效率与精度，降低人力成本，适配工业大规模生产需求，已在电子元器件、五金等行业球头质检场景应用 。
02025-07-02 19:21
