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    "skills": [
        "C#编程语言",
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        "VisionMaster",
        "工业相机选型",
        "镜头选型",
        "光源选型",
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        "Halcon",
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        "图像预处理",
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        "字符识别"
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    "work_experience": [
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            "company": "合肥智皖电子科技有限公司",
            "position": "机器视觉工程师",
            "duration": "2024\/07 - 2026\/08",
            "description": "1.负责VisionPro、VisionMaster等视觉检测项目编写；2.负责引导定位、缺陷检测、尺寸测量等一系列图像处理技术的调试与后期机器维护；3.熟练完成光源选型、成像调试，擅长解决车间光照干扰、工件偏移、反光噪点、检测误判等现场量产问题，保障产线稳定高效运行；4.跟进项目，与客户沟通项目相关需求参与客户评估，协助售后提供支持。"
        }
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    "project_experience": [
        {
            "name": "气凝胶离型纸与粘贴状态视觉检测",
            "role": "项目负责",
            "duration": "2026\/04 - 2026\/06",
            "description": "项目背景：在动力电池PACK生产过程中，电芯气凝胶绝缘双面胶存在离型纸未撕、漏贴、歪斜、翘曲等问题，易造成绝缘异常及热失控隐患，故引入2D视觉检测设备替代人工全检。项目负责：全程负责视觉检测工位现场落地与调试，负责设备光路调试、视觉算法参数优化、设备通讯对接与量产验证，实现缺陷全自动检测、不良报警及MES质量追溯。项目贡献：1.在视觉软件中完成标定、模板建立和缺陷阈值调试，实现离型纸残留、胶翘曲、漏贴、歪斜等缺陷精准识别，达成零漏检、误判率≤0.5%的量产标准；2.对接PLC、条码及MES系统，实现图片存储、电芯绑定与质量追溯；3.完成现场面阵相机及光源调试，优化打光效果，满足高精度尺寸检测要求。"
        },
        {
            "name": "方形锂电池外壳表面缺陷在线视觉检测（深度学习方向）",
            "role": "视觉算法与调试工程师",
            "duration": "2025\/12 - 2026\/03",
            "description": "项目背景：方形电芯外壳在生产搬运中易出现刮花、压坑、油污、极耳焊接不良等问题，传统模板比对易漏检，故引入深度学习视觉设备自动剔除坏件。项目职责：调研需求并确认缺陷判定标准，设计成像+深度学习判别方案；采集样本标注制作数据集，参与模型训练与迭代；用VisionPro\/VM搭建图像采集、深度学习检测、结果分析、OK\/NG判定及发PLC流程；现场联调实现不良品自动报警与剔除。项目贡献：完成样本标注与多轮模型迭代，实现多类外观缺陷自动识别与定位；用'模型找缺陷+规则判超差'解决传统算法漏检问题，设备匹配产线节拍稳定运行。"
        },
        {
            "name": "锂电池极片二维码自动识别系统搭建",
            "role": "项目负责",
            "duration": "2025\/07 - 2025\/09",
            "description": "项目描述：锂电池产线极片二维码原靠人工扫码，速度慢且易错漏。公司加装工业相机和视觉系统自动识别并上传MES，本人负责系统现场搭建和调试。项目职责：1.选型相机、镜头和光源，调整打光保证二维码清晰；2.调试视觉软件参数，设置ROI、曝光、识别参数；3.配合电气工程师对接PLC触发和通信，将结果发给PLC和MES；4.现场排查反光、模糊、漏拍等问题并输出调试报告。项目成果：二维码识别率从85%提升至99.5%以上；单次识别80ms以内；系统稳定运行3个月以上，误判率低于0.1%，实现全检追溯。"
        },
        {
            "name": "锂电池极片与壳体视觉引导贴合定位系统搭建",
            "role": "项目负责",
            "duration": "2025\/01 - 2025\/05",
            "description": "项目背景：电芯装配时原机械夹具定位易因尺寸误差、磨损和震动导致定位超差和焊接不良，故开发视觉引导系统计算偏差让机械手自动纠偏。项目负责：负责整套视觉定位现场搭建调试。进行九点标定、旋转中心标定映射像素与实际坐标；调试相机和光源，采用同轴光加偏振片解决金属反光问题；调整特征匹配参数保证基准点稳定识别；进行视觉与机械手、PLC通讯联调，发送偏差控制自动纠偏；处理来料反光、极耳遮挡等问题。项目成果：定位精度达标，工位一次通过率从97%提升至99.5%以上；视觉自适应来料偏差，换批次调试时间减半；设备连续运行2个月无视觉停线或批量不良。"
        },
        {
            "name": "包装袋封边缺陷机器视觉检测",
            "role": "项目负责",
            "duration": "2024\/08 - 2024\/12",
            "description": "项目背景：真空包装生产时常出现封口褶皱、虚封、偏移、裂口、脏污等细微瑕疵，通过机器视觉技术自动识别缺陷并判定合格与否，替代人工复检降低漏检率。项目负责：负责项目方案构思，参与硬件选型，完成图像采集、预处理、模板比对算法调试及程序编写；进行测试验证，收集样品调试参数降低误检，整理文档并完成演示。项目贡献：设计包装封边打光方案解决反光干扰；完成图像降噪增强处理凸显缺陷；用模板匹配对比标准封边识别缺陷并标记位置；反复测试调参降低误检漏检，实现良品\/不良品自动判定。"
        }
    ],
    "certifications": [],
    "self_evaluation": "本人积极主动、工作踏实、认真，服从公司安排，执行力强，抗压能力强，接受出差。有良好的沟通协调能力、团队精神及合作意识，面对挑战能冷静应对，勇于迎接新挑战。注重持续学习，紧跟行业动态，不断提升个人专业素养与创新能力。致力于将专业知识与实战经验相结合，为企业创造更大价值。"
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