个人介绍
1. 熟练掌握Python、C、C++等编程语言,具备使用Vscode等开发工具的实践经验,以及在Linux环境下的编程习惯。
2. 掌握图像处理的基础理论,能够熟练运用opencv等工具进行图像处理任务,包括物料基准定位等操作。
3. 熟悉Pytorch等深度学习框架,对Yolo系列、ResNet、BiseNet、dino、stable diffusion等目标检测、分类、语义分割、缺陷生成算法有深入理解和应用能力。
4. 拥有将深度学习算法应用于缺陷检测项目的实际操作经验,能够有效提升检测效率和准确性。
5. 具备模型优化的专业技能,包括模型加速和准确率提升,能够针对具体需求进行有效的模型调优。
工作经历
2025-03-30 -至今埃克斯工业算法工程师已认证
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%;
2023-06-30 -2025-03-23奥普特算法工程师已认证
工作内容: 1. 积极主动与客户进行深度沟通,精准洞察并把握工业缺陷检测领域的前沿需求及潜在期望,以客户需求为导向制定战略。 2. 设计并执行基于最先进深度学习技术的定制化检测解决方案,确保方案不仅在技术创新上领先行业,同时在实际应用中体现出卓越的实用价值和高效性能。 3. 根据项目发展动态和不断变化的实际需求,灵活调整并优化深度学习算法,致力于突破性的提升检测精度与效率,推动技术极限。 4. 高效协调现场资源,构建无缝合作的工作环境,确保项目的每一个环节都能顺畅推进,并迅速响应和解决任何突发状况,保障项目稳定运行。 5. 主导项目的最终验收流程,以最高标准严格把关交付质量,确保所提供的解决方案不仅能完全满足客户的预期要求,更能超越其期待,树立行业标杆。 6. 定期深入分析项目案例,提炼成功经验与教训,形成系统化的知识体系,为未来项目的规划与实施提供宝贵的指导与参考,持续引领行业发展。 工作业绩: 1. 成功主导并完成了众多高复杂度项目的验收工作,所有项目均以优异的成绩通过评估,树立了行业新标杆。 2. 针对项目进展中的挑战,迅速响应并实施前沿算法优化方案,确保在最短时间内大幅提升系统
教育经历
2020-09-01 - 2023-06-30东华大学电子信息硕士




