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个人介绍

硕士研究生,计算机视觉方向。熟练掌握OpenCV库,擅长领域:2D图像识别,深度学习等,熟悉目标检测神经网络YOLO系列。熟练使用C++、Python,熟悉VB语言,熟练操作Linux系统,熟悉Linux系统工作原理。具有VB语言转C++的代码移植经验,具有丰富的2D图像识别经验。

工作经历

  • 2021-07-05 -至今埃夫特智能装备股份有限公司AI研发工程师

    在埃夫特智能装备股份有限公司设立在上海的研发中心,目前正在做智能喷涂机器人系统项目,独自负责整个项目的图像识别算法模块。 使用C++语言和OpenCV库对家具喷涂板件的对象识别,包括:板件平面识别,板件内边识别,板件外边识别,板件沟槽识别,板件侧边凹槽识别等。将以上板件的对象识别结果传送给下游模块,用于机器人的轨迹规划。

教育经历

  • 2018-09-01 - 2021-06-15上海工程技术大学计算机视觉硕士

    获中国研究生电子设计大赛,上海市一等奖; 获全国大学生创业大赛,山东省银奖; 获奖学金一等奖; 获奖学金二等奖;

资质认证

技能

C++
openCV
深度学习
图像处理
图像识别
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作品
智能喷涂系统

1.项目的主要模块:相机扫描模块-->图像识别模块-->机器人轨迹规划模块。中间还包括PLC通信模块和界面显示模块。 2.本人独自负责图像识别模块,主要包括对常见家具板件中含有的对象进行识别 ,将识别结果传给机器人用于轨迹规划。主要包括:板件平面识别、板件外边识别、板件内边识别、板件沟槽识别、板件侧边凹槽识别、板件平面线识别等。 3.项目开发过程中遇见的难点以及解决方案: 难点A:内外边识别出的线段不连续,导致机器人轨迹不平滑,喷涂效果差。 解决A:改进了内外边识别算法中的角点识别算法,使一条线段对应一条边,改善识别效果,使轨迹更加平滑。 难点B:侧边凹槽的喷涂需求是客户临时提出的,一共包括4种不同类型侧边凹槽的板件,开发需要及时有效。 解决B:在客户现场进行临时开发,用时两天时间完成对侧边凹槽的识别算法开发,并解决了识别不稳定等测试问题,最终 得到客户的认可,并在客户现场完成验证,验证通过。此次及时有效地满足了市场对侧边凹槽喷涂的需求,因此得到了整 个客户业务线对我们公司的重视。 难点C:平面线识别不稳定。 解决C:改进平面线识别算法中的图像细化算法,改善平面线的识别效果。

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2023-04-12 14:08
道路车辆、行人的3D目标检测

结合了深度图特征与RGB图像特征,首先进行深度估计,获取深度图特征,然后结合深度图和RGB图像特征,检测道路上的车辆和行人。在KITTI数据集,模型测试准确率达到98%。

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2022-11-06 12:10
飞机蒙皮喷漆表面缺陷检测

该项目的目标是对飞机蒙皮喷漆表面的缺陷进行检测,缺陷类型主要有:气泡、颗粒、翻边、流淌和其他。采用传统图像处理算法和深度学习结合的方法。首先通过OpenCV对图像进行高斯滤波、直方图均衡化、Ostu自适应阈值分割和腐蚀等预处理,使用Blob块检测定位图像中缺陷的位置,然后采用信息熵函数对图像进行表面平滑度评估,最后设置阈值对图像就进行二分类。深度学习采用的是GoogLeNet网络,主要采用结合了ResNet的Inception-V4版本对缺陷类型进行多分类。

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2021-08-08 22:26
更新于: 2022-11-06 浏览: 164