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        "name": "龚俊豪",
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        {
            "company": "济南希润自动化科技有限公司",
            "position": "视觉应用工程师",
            "duration": "2024\/07 - 2026\/10",
            "description": "1.根据客户需求进行视觉检测方案评估并进行硬件选型。\n2.基于工业视觉软件Halcon、VisionPro、VisionMaster等负责产品尺寸测量、缺陷检测、有无识别、字符读取、定位贴合等视觉方案设计与落地。\n3.使用C#和WinForm开发可视化操作界面与数据管理模块。\n4.完成领导交办的其他与工业视觉相关的技术工作，助力生产线智能化、自动化升级。\n5.配合团队完成设计相关的文档撰写、归档工作，确保设计流程规范、可追溯。"
        }
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    "project_experience": [
        {
            "name": "螺母尺寸+外观缺陷视觉分选系统",
            "role": "视觉应用工程师",
            "duration": "",
            "description": "项目内容：螺母关键尺寸（高度、六角外径、螺纹内径）测量以及外观缺陷检测；依靠吹嘴完成良品、不良品分选，满足工件质量管控要求。\n核心工作内容：\n1.视觉方案设计与现场实施：搭建双相机光路方案；相机、快门等硬件选型；调试光路，完成硬件安装、光路调试、相机标定与像素当量校准。\n2.基于VM算法流程开发：连接相机，模板匹配锁定螺母ROI；使用找圆、卡尺、找线工具完成外径、螺纹内径亚像素测量；利用Blob分析检测外观缺陷。\n3.算法稳定性优化：收集样本迭代判定规则，区分粉尘、光影噪声和真实缺陷；调整滤波、形态学参数，降低测量波动。\n4.信号发送：对接OK\/NG与缺陷类型信号，控制吹嘴吹气时序，保证分选稳定，减少错吹、漏吹。\n5.稳定性跑测，数据分析：进行稳定性测试，保存缺陷图像与测量数据。对结果分析，保证符合客户需求；输出调试文档，完成现场交付。"
        },
        {
            "name": "手机盖板玻璃外观全缺陷检测",
            "role": "视觉应用工程师",
            "duration": "",
            "description": "项目内容：针对手机及平板玻璃盖板量产外观全检需求，检测缺陷：表面划痕、点状脏污、白点、黑点、崩边、缺角等。支持缺陷分类、不良位置定位、自动分拣。\n核心工作内容：\n1.光源与硬件方案设计：设计四通道环形无影白光分时打光方案，200万黑白全局快门相机、8mm双远心镜头等硬件选型与视野精度匹配。\n2.基于VM平台算法流程，开发玻璃划痕、脏污、气泡检测流程，运用亚像素边缘测量、Blob分析、灰度差分工具，多帧图像叠加凸显各类微弱缺陷；\n3.在VM深度学习模块搭建玻璃缺陷分类模型，完成样本标注、训练与模型部署，实现缺陷初检后精检、缺陷分类。\n4.系统集成与联动：制定PLC分拣联动逻辑，通过ModbusTCPIO模块输出分拣信号；实现数据统计、报表生成与上传。\n5.现场调试与优化：在VM内完成相机对焦、标定板标定、像素精度校准，调试光源；采集不良样本，现场漏检、误检参数优化；适配产线振动与光线干扰，保障量产稳定性。"
        },
        {
            "name": "金属冲压件表面划痕\/凹坑缺陷检测",
            "role": "视觉应用工程师",
            "duration": "",
            "description": "项目内容：针对汽车零部件厂钢制冲压件在线全检需求，解决金属表面反光强、拉丝纹理易和缺陷混淆，搭建基于VisionPro的表面缺陷检测系统，识别划痕、凹坑、压痕、异物凸起缺陷，标记缺陷位置并分类，输出缺陷信息，实现图像存档。\n核心工作内容：\n1.硬件选型与成像方案设计：根据工件尺寸核算像素当量，对相机、镜头等硬件选型；选用条形多角度低角度暗场组合光源，利用阴影凸显三维缺陷，弱化拉丝纹理干扰，抑制反光。\n2.光源方案设计与测试：根据工件情况设计低角度暗场打光方案，正常拉丝纹理呈现均匀反射，划痕、凹坑等三维缺陷形成阴影，拉大缺陷与背景灰度差异，打样调试光源角度，降低纹理造成的误检干扰。\n3.视觉算法开发：使用CogFixtureNexisTool、CogPMAlignTool、图片滤波等操作，准确抓取工件ROL；与CogBlobTool灰度分割提取缺陷候选区域，CogCaliperTool做缺陷边缘测量；编写脚本提取缺陷轮廓以及信息，标记缺陷位置。\n4.现场部署与试验验证：在现场进行对相机、镜头、光源等设备进行安装调试。对项目系统基础功能测试，性能指标测试。保证项目合格落地。\n5.系统调试与优化：现场联动调试，增加自适应阈值适配不同批次工件差异；通过特征筛选，区分真实缺陷与正常纹理；迭代缺陷样本优化分类逻辑，控制误报、提升检出率，保障客户要求达标。"
        },
        {
            "name": "PCB电路板焊点外观检测",
            "role": "视觉应用工程师",
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            "description": "项目内容：针对PCB板焊接后焊点外观检测需求，解决焊点尺寸小、表面反光强烈、人工检测速度慢、漏检率高的痛点，搭建基于Halcon的焊点视觉检测系统，识别桥连、虚焊、少锡、多锡、焊点偏移缺陷，标记缺陷位置，输出检测结果。\n核心工作内容：\n1.硬件选型与成像优化：针对焊点个数、焊点直径的需求，选型1200万彩色面阵相机+高分辨率定焦镜头；选用可调角度多角度环形光源，利用焊点反光差异区分正常焊点与缺陷焊点。\n2.硬件调试：调试多角度环形光源，区分正常焊点和缺陷焊点；通过光源角度优化，弱化反光干扰，强化缺陷灰度特征。调试相机镜头高度，保证拍摄视野清晰，图片清晰。\n3.Halcon核心算法开发：利用PCB点完成板件定位；导入PCB坐标文件自动生成焊点ROI；采用Blob分析+形态学处理，依据连通状态、面积、灰度、中心偏移量，判定桥连、虚焊、少锡、多锡、焊点偏移。\n4.C#联合的二次开发：WinForms上位机支持导入项目文件、自动生成焊点ROI；在PCB板图上标记缺陷焊点，支持检测结果导出归档。\n5.系统调试与优化：按焊盘类型分组配置独立阈值，适配焊点大小差异；增加相邻焊点间距阈值，区分正常间隙和桥连连锡；现场迭代参数，降低误报。"
        }
    ],
    "certifications": [],
    "self_evaluation": "1.做事严谨有耐心，善于复盘总结，持续打磨项目方案；\n2.现场沟通与协同能力强，能快速高效配合团队进行项目推进；\n3.持续学习能力强，不断积累项目经验，擅长快速排查突发问题；\n4.务实肯干，能扛现场压力，适应出差与加班。"
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