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    "basic_info": {
        "name": "杜燚",
        "gender": "男",
        "phone": "15517529036",
        "email": "2692169212@qq.com",
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        "birth_date": "",
        "location": "",
        "work_years": "2.0"
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    "education": [
        {
            "school": "新乡工程学院",
            "major": "计算机及应用",
            "degree": "本科",
            "graduation_year": "2024"
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    "job_intention": {
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        "expected_city": "",
        "availability": ""
    },
    "skills": [
        "机器视觉项目全流程落地",
        "2D缺陷检测",
        "模板定位",
        "九点\/手眼标定",
        "3D线激光相机实操",
        "点云处理与尺寸测量",
        "TCP\/IO通讯",
        "C#开发",
        "Python开发",
        "现场问题排查",
        "GR&R与相关性测量系统验证",
        "机械手、PLC、MES对接",
        "VisionPro",
        "VisionMaster",
        "Halcon",
        "图像预处理",
        "阈值分割",
        "形态学处理",
        "连通域分析",
        "winfrom框架搭建",
        "C#多线程",
        "硬件选型",
        "光学打光",
        "网口\/串口通讯"
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    "work_experience": [
        {
            "company": "苏州华智诚精工科技有限公司",
            "position": "图像算法",
            "duration": "2024\/08 - 2026\/08",
            "description": "1、负责工业机器视觉项目整体落地，根据产品特性、缺陷类型及产线工况，完成相机、镜头、光源选型及光学打光方案设计，解决金属高反光、运动拖影、光照不均等成像问题，保障图像采集稳定性。\n2、基于VisionPro、VisionMaster、Halcon开发视觉算法，完成产品模板定位、图像预处理、阈值分割、形态学处理、连通域分析等功能，实现产品外观划痕、凹坑、磕碰、污渍等缺陷的精准检测与识别。\n3、负责现场设备调试、参数优化与程序部署，对接产线PLC、光电传感器，实现自动拍照、算法推理、OK\/NG信号输出、不良品自动剔除全流程联动，适配产线高速生产节拍。\n4、持续跟进量产设备运行状态，针对来料批次差异、环境干扰导致的误检、漏检问题，迭代优化算法逻辑与参数阈值，有效提升检测准确率与设备稳定性。"
        }
    ],
    "project_experience": [
        {
            "name": "钢壳电池外观缺陷机器视觉检测",
            "role": "图像算法",
            "duration": "2026\/06 - 2026\/08",
            "description": "内容：针对方形钢壳锂电池外壳，搭建机器视觉检测方案，替代人工完成钢壳表面划痕、凹坑、磕碰、毛刺、污渍、压痕等缺陷检测，适配产线高速在线检测，降低漏检、误检率。\n业绩：检测速度：35-45pcs\/min，满足产线节拍；缺陷识别：主要缺陷漏检率＜1.2%，误检率＜2.5%；替代人工全检，降低人工成本，已在电池产线落地使用。"
        },
        {
            "name": "手机芯片的检测项目",
            "role": "图像算法",
            "duration": "2026\/03 - 2026\/06",
            "description": "手机芯片全自动高精度检测系统开发，使用AVI+AOI一体机实现芯片全方面质量检测，覆盖切割尺寸、表面缺陷、3D形态及红外分析四大类检测需求。系统需精准识别铝路划伤、晶粒脱落、针痕过深等12种缺陷，达成核心指标：尺寸检测±0.5μm公差、0.02mm² 微小缺陷检出，同时满足1200PCS\/H产能与数据上传MES的追溯要求。\n项目流程：需求解析与光学方案设计：联合客户拆解12类缺陷特征指定相关技术方案，设计旋转转盘方案通过偏振滤镜与交叉照明方案抑制金属反光，完成硬件的采购和数据报告分析；硬件搭建和标定调试：完成相机，光源及运动系统的机械安装，重点调试转盘2工位3D相机与激光器的同步性（10kHz 扫描精度），开展九点标定，生成合格的数据报告。\n核心算法：基于visionmaste构建全流程算法框架，预处理阶段通过灰度转换与ROI 裁剪聚焦芯片，定位环节融合图像匹配。分模块开发检测算法，引入迁移学习优化AI 模型，通过困难样本挖掘提升小缺陷检出率。"
        },
        {
            "name": "手机屏幕全自动视觉引导贴合",
            "role": "图像算法",
            "duration": "2025\/09 - 2026\/02",
            "description": "内容：实现手机屏幕（OLED模块）与中框\/背板的全自动超精密贴合，达成精度±8μm、角度±0.02° 的绝对定位精度，满足旗舰机型量产需求。\n硬件搭建和标定：根据项目精度要求搭建20MP相机+远心镜头，开展机械与光学集成，搭建殷钢框架，设计九点标定+旋转中心标定还有PLC通讯测试。\n核心算法开发：visionmaster创建视觉系统，使用亚微米定位，纳米级实时闭环，极限环境控制技术方案同时用c#项目进行补偿保证精度达到客户需求。\n系统联调与认证：对接纳米平台与运动控制系统，实现视觉偏差驱动的实时闭环控制；通过激光干涉仪验证精度，确保系统稳定达成核心指标。\n业绩：项目验收：开展连续千次量产测试，达成≥99%良率，交付系统操作手册与全制程数据追溯方案，完成客户验收。"
        },
        {
            "name": "笔记本外壳LOGO印刷检测项目",
            "role": "图像算法",
            "duration": "2025\/05 - 2025\/08",
            "description": "项目概述：基于Visionpro技术针对金属\/ 塑料材质外壳LOGO，实现字符缺损、偏移、色差等8类缺陷及关键尺寸的全自动检测，最终达成核心指标：字符位置偏差≤±0.05mm、CIELab标准色差ΔE≤1.5、0.2mm以上缺陷精准识别，支撑产线节拍s3s \/ 件。\n项目流程：核心算法开发：基于VisionPro搭建全流程算法框架，使用visionpro的PatMax实现亚像素定位，对图像进行预处理，优化调整图像，blob进行缺陷分析，ToolBlock封装算法；试产验收：使用客户提供的缺陷图片进行大量学习，保证良品率等一系列数据报告达到开工标准；维护调试和验收交付：开工后维护现场，保证日产能达到要求，交付前30天达到验收标准。"
        },
        {
            "name": "3C电子元件识别",
            "role": "",
            "duration": "2025\/01 - 2025\/05",
            "description": "内容：完成元件定位与角度矫正，训练VisionPro字体库，适配低对比度钢印字符，实现DPM码高速解码与数据校验，开发日志与报表模块，对接MES实现物料全追溯。\n业绩：字符识别率>99.2%，条码读取成功率99.8%，满足产线130pcs\/min高速检测，误码率<0.1%。"
        },
        {
            "name": "引导贴合项目",
            "role": "图像算法",
            "duration": "2024\/09 - 2024\/12",
            "description": "项目简介：使用3个相机，一个上相机拍摄料盘里的闪光灯片，一个下相机拍摄机械手上闪光灯片的位置姿态，一个上相机拍摄手机框的位置；第一个相机检测闪光灯片数量和位置，机械手吸取一个闪光灯片，移动到下相机拍摄点位，检测闪光灯片位置及姿态，第三个相机确定手机位置，引导机械手将产品装到手机壳里，最后在复检贴合位置。"
        }
    ],
    "certifications": [],
    "self_evaluation": "具备机器视觉项目全流程落地经验，熟练，掌握2D缺陷检测、模板定位、九点\/手眼标定；实操3D线激光相机，可基于SDK完成点云处理与尺寸测量；熟悉TCP\/IO通讯，具备C#、Python开发基础；擅长现场问题排查，完成GR&R、相关性等测量系统验证，熟悉和机械手、PLC、MES对接，重视产线实际量产稳定性，可接受现场出差调试。"
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