{
    "basic_info": {
        "name": "张瑞鑫",
        "gender": "女",
        "phone": "188-3162-0535",
        "email": "1523483129@qq.com",
        "age": "",
        "birth_date": "",
        "location": "",
        "work_years": "3.3"
    },
    "education": [
        {
            "school": "周口师范学院",
            "major": "软件工程",
            "degree": "本科",
            "graduation_year": "2024\/06"
        }
    ],
    "job_intention": {
        "expected_position": "",
        "expected_salary": "",
        "expected_city": "",
        "availability": ""
    },
    "skills": [
        "C#",
        "vs脚本编写",
        "C++",
        "Halcon",
        "VisionMaster",
        "VP",
        "WinForm",
        "工业相机选型与标定",
        "PLC通信",
        "MySQL",
        "数据清洗",
        "九点标定",
        "十二点标定",
        "图像处理",
        "OCR识别",
        "识别定位",
        "端到端开发",
        "模板匹配",
        "边缘检测",
        "Modbus",
        "异常诊断",
        "光源选型",
        "相机调试"
    ],
    "work_experience": [
        {
            "company": "量子魔方视觉科技有限公司",
            "position": "机器视觉",
            "duration": "2023\/06 - 2026\/10",
            "description": "1.硬件选型与集成：根据精度、视野及环境需求，独立完成相机、镜头、光源的选型与光路设计。\n2.通信与控制集成：负责视觉系统与PLC、机械臂的通信对接（TCP\/IP\/西门子），协作完成“触发-处理-分拣”流程调试，响应周期＜500ms。\n3.现场调试与交付：主导设备现场安装、标定与优化，解决振动、光照等工程问题，提升关键项目精度至±0.01mm。"
        }
    ],
    "project_experience": [
        {
            "name": "基于VP的连接器PIN脚平整度检测系统",
            "role": "",
            "duration": "",
            "description": "项目描述：针对40*30mm规格连接器，实现PIN脚平整度自动化检测，替代原有效率低、标准不一的人工检测方式，通过机器视觉技术实现高精度、高速检测，并与PLC联动完成不合格品标记。\n项目需求：1.检测精度达0.02mm，速度≥1组\/秒。2.实现PIN脚与基板的高对比度成像，避免反光。3.采用模板匹配计算PIN脚与基板中心偏移量，偏移超40像素则判为不合格。4.搭建可视化界面，支持图像显示、参数设置、结果统计与复检。5.通过TCP与西门子S7协议向PLC发送结果，检测数据以CSV格式存储。\n项目结果：1.成功选型并搭建了包含500万像素工业相机、25mm镜头及双光源方案的视觉硬件系统，有效提升了成像对比度。2.在VP平台开发了完整的图像处理与双模板匹配算法流程，实现了PIN脚的精准定位与偏移量计算。3.通过调整光源、加装偏振片及创建低对比度模板等策略，解决了PIN脚反光导致的匹配难题，并引入人工复检逻辑保障了检出率。4.采用C#与WPF开发了交互流畅的可视化操作界面，集成了参数设置与结果管理功能。5.建立了稳定的TCP与S7通信链路，实现了与PLC的实时联动,并设计了规范的CSV数据存储案，支持生产追溯。"
        },
        {
            "name": "基于VMaster的耳机部件视觉引导定位系统",
            "role": "",
            "duration": "",
            "description": "项目描述：为耳机部件自动化组装提供视觉引导，采用“眼在手上”双相机方案，实现三个“小耳朵”与螺丝孔的精准对准及缺陷检测，以解决人工定位精度低、良率差的问题。\n项目需求：1.定位精度≤0.05mm。2.采用上下双相机配置，分别用于机器人抓取引导与工件纠偏。3.完成12点标定，建立坐标转换矩阵。4.检测螺丝孔的漏装、滑牙、错孔、连钉等缺陷。5.通过TCP与西门子S7协议将坐标与结果反馈给机器人及PLC，数据存储至本地与数据库。\n项目结果：1.完成了双相机、35mm镜头及环形光源的硬件选型与部署，满足机器人工作空间与成像质量要求。2.在VMaster中实现了高精度的12点手眼标定，并利用模板匹配与圆查找工具稳定获取螺丝孔位置与尺寸信息，制定了完整的缺陷判定规则。3.通过优化相机参数与启用灰度掩膜技术，有效抑制了塑料件反光对圆心定位与尺寸测量的干扰，提升了检测稳定性。4.建立了与机械臂及PLC的可靠通信，实现了坐标引导与结果反馈的自动化流程，并完成了检测数据的本地与数据库双存储方案。"
        },
        {
            "name": "基于VMaster的PCB焊接缺陷检测系统",
            "role": "",
            "duration": "",
            "description": "项目描述：针对30*20mm的绿色PCB基板，实现漏焊、少焊、过焊、连焊等焊接缺陷的自动化检测，以替代人工检测，满足产线节拍并提升质量控制水平。\n项目需求：1.检测精度≤0.03mm，覆盖四类焊接缺陷。2.稳定分割锡点与PCB基板，克服批次间对比度差异。3.检测速度适配传送带生产节奏。4.通过TCP与西门子S7协议向PLC发送结果，数据以CSV格式存储。\n项目结果：1.依据精度与视场计算，选配了1200万像素相机、25mm镜头及复合光源方案，确保了缺陷成像清晰。2.在VMaster中开发了包含图像预处理、模板匹配定位、阈值分割、形态学优化的完整算法流程，实现了焊接缺陷的准确分类。3.通过优化光源与流程，有效解决了不同批次PCB板灰度差异导致的检测不稳定问题。4.实现了与PLC的通信交互，能够实时上报缺陷信息，并建立了包含关键信息的CSV数据记录机制。"
        },
        {
            "name": "基于Halcon的晶圆表面缺陷检测系统",
            "role": "",
            "duration": "",
            "description": "项目描述：针对直径20mm的晶圆，实现划痕、颗粒、污渍等表面缺陷的高精度自动化检测，以解决人工检测效率低、主观性强及缺陷多样性的挑战，保障半导体前道工艺质量。\n项目需求：1.检测精度≤0.01mm，识别多种缺陷类型。2.实现晶圆表面高对比度成像，减少镜面反射干扰。3.完成晶圆轮廓与晶粒的精确定位，并标注缺陷坐标。4.搭建可视化界面，支持图像显示、参数设置、结果统计与复检。5.采用TCP与西门子S7协议向PLC发送结果，检测数据以CSV格式存储。\n项目结果：1.选用高分辨率面阵相机与远心镜头，配合优化的环形照明方案，获得了满足微米级检测要求的高质量图像。2.在Halcon中构建了从图像预处理、轮廓定位、晶粒匹配到缺陷分割与分类的完整视觉算法体系。3.针对多样化的缺陷特征，设计了多通道处理策略，为不同缺陷类型定制算法参数，显著提升了综合识别准确率。4.采用C#与WPF开发了交互体验良好的上位机软件，实现了检测流程的控制与结果可视化。5.建立了与下游设备的标准化通信接口，并按格式上报结果，设计了详尽的数据存储方案，支持全面的质量追溯与分析。"
        }
    ],
    "certifications": [],
    "self_evaluation": "1.注重代码规范与项目落地效果，具备较强的问题排查与系统优化能力，能在压力下高效完成任务。\n2.乐于接受新技术挑战，愿与团队共同成长，为企业提供高性价比的机器视觉解决方案。"
}

{
    "events": [
        {
            "eventName": "ObjectCreated:PutObject",
            "eventSource": "acs:oss",
            "eventTime": "2026-10-14T09:24:45.000Z",
            "eventVersion": "1.0",
            "oss": {
                "bucket": {
                    "arn": "acs:oss:cn-hangzhou:1748673497100614:langbowei-static",
                    "name": "langbowei-static",
                    "ownerIdentity": "1748673497100614",
                    "virtualBucket": ""
                },
                "object": {
                    "deltaSize": 211835,
                    "eTag": "071B502D9DDA0C8AAEFAA414BCF71573",
                    "key": "resumes\/1-6acf4a5d-15693a-9f3d4a05a86a__widget_1704704635359_0.pdf",
                    "objectMeta": {
                        "mimeType": "application\/pdf"
                    },
                    "size": 211835
                },
                "ossSchemaVersion": "1.0",
                "ruleId": "6ace21aabfd5f4f41034504922b3ff7128aa76bb"
            },
            "region": "cn-hangzhou",
            "requestParameters": {
                "sourceIPAddress": "172.16.0.126"
            },
            "responseElements": {
                "requestId": "6ACF4A5DBE7E393038CF9437"
            },
            "userIdentity": {
                "principalId": "300034963247836315"
            }
        }
    ]
}