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    "basic_info": {
        "name": "邓雷",
        "gender": "男",
        "phone": "18338268980",
        "email": "18338268980@163.com",
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    "education": [
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            "major": "",
            "degree": "本科",
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    "job_intention": {
        "expected_position": "机器视觉工程师",
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        "expected_city": "",
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    "skills": [
        "VisionPro",
        "VisionMaster",
        "Halcon",
        "C#",
        "C#联合视觉软件开发",
        "九点标定",
        "旋转中心标定",
        "相机、镜头、光源选型",
        "现场打光调试",
        "网口、串口与PLC通讯对接",
        "阿丘AIDI深度学习",
        "VisionMaster深度学习平台",
        "样本标注",
        "数据集处理",
        "模型迭代",
        "产线部署",
        "视觉项目现场安装调试",
        "问题排查"
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    "work_experience": [
        {
            "company": "青岛旭升视觉有限公司",
            "position": "机器视觉工程师",
            "duration": "2023\/06 - Present",
            "description": "负责3C行业机器视觉项目全流程落地，涵盖前期方案评估、硬件选型验证、视觉软件流程开发、各类标定调试、PLC通讯对接；常驻珠三角、长三角等3C产业集群客户现场出差驻场，完成设备安装部署、产线爬坡调试、验收交付及售后问题排查；处理产线光照波动、工件来料差异、通讯异常等各类工况问题，持续优化检测方案稳定性，保障量产线长期稳定运行。"
        }
    ],
    "project_experience": [
        {
            "name": "FPC柔性电路板多工位辅料贴装引导",
            "role": "独立负责",
            "duration": "2026\/02 - 2026\/08",
            "description": "项目目的：FPC柔性电路板贴装工位，来料不仅存在X\/Y平移偏移，还存在角度旋转偏差；运动平台搭载XY平移轴+R旋转轴。视觉识别FPC的MARK基准点，输出X\/Y偏移和旋转角度，引导平台完成平移+旋转补偿，实现胶纸、保护膜辅料精准贴装，消除贴偏、错位不良。本项目采用VisionPro完成定位算法，结合C#联合开发实现标定逻辑与平台通讯。硬件选型：500万GigE全局快门相机、FA定焦镜头、低角度环形光源。主要工作：1.独立负责本项目视觉方案设计、成像打光、标定调试、C#软件开发、产线对接交付；在VisionPro软件使用PatMax工具对FPC圆形MARK做模板匹配，配置SpaceCalibration空间标定完成九点仿射转换，建立像素到平台机械坐标映射；2.VisionPro无内置旋转中心标定工具；C#下发指令控制XY-R平台R轴多角度旋转，触发相机拍照，调用VisionPro-SDK运行Job获取MARK定位坐标，采集多组点位，通过最小二乘拟合求解R轴在图像坐标系下的旋转圆心；3.C#引用VisionPro-SDK加载调试好的Job工程，获取MARK定位结果，计算工件XY偏移与旋转角度；设置匹配分数阈值过滤油污灰尘造成的伪MARK；4.C#网口通讯将坐标、角度下发XY-R平台完成补偿对位，处理OK\/NG逻辑并对接PLC；实现贴装精度±0.03mm，量产识别率99.6%，单组检测节拍≤250ms。5.针对现场FPC表面油污、光照波动问题，优化光源参数与匹配分数阈值，提升长时间运行稳定性。"
        },
        {
            "name": "手机摄像头模组防尘泡棉压合对位引导",
            "role": "独立负责",
            "duration": "2025\/07 - 2026\/01",
            "description": "项目目的手机摄像头模组泡棉压合工位，产品上料后既有XY方向偏移，也会出现随机旋转。运动平台为XY+R旋转轴结构；视觉定位模组外轮廓特征，输出位置与角度，引导平台做旋转+平移补偿，完成防尘泡棉精准压合，防止压偏、压皱泡棉。基于VisionMaster原生工程实现。硬件选型：500万GigE全局快门相机、FA定焦镜头、漫射环形光源。主要工作：1.独立负责本项目视觉方案设计、成像打光、标定调试、流程开发、产线对接交付；完成成像调试，执行九点标定建立像素到平台机械坐标映射，旋转中心标定拟合R轴图像旋转圆心；2.形状模板匹配定位摄像头模组轮廓特征，计算工件XY偏移与旋转角度；3.设置匹配阈值过滤表面灰尘、碎屑带来的伪特征，将偏移量、角度下发XY-R平台执行补偿；4.对位OK触发压合工序，NG输出报警对接PLC；对位精度±0.035mm，量产识别率99.5%，单组检测节拍≤250ms。"
        },
        {
            "name": "Type-C连接器PIN针尺寸测量",
            "role": "独立负责",
            "duration": "2025\/02 - 2025\/06",
            "description": "项目目的：检测Type-C连接器金属PIN针伸出塑胶壳体长度、相邻PIN针中心间距、PIN针到壳体基准边距离；PIN针电镀毛刺、金属反光容易造成边缘跳动，人工无法高速全检，视觉自动测量判定尺寸超差，防止装配接触不良。本项目采用VisionPro完成算法流程，结合C#联合开发。硬件选型：500万GigE全局快门相机、FA定焦小视野镜头、低角度环形光源。主要工作：1.独立负责本项目视觉方案设计、成像打光、标定调试、C#软件开发、产线对接交付；在VisionPro软件内完成空间标定，建立像素与实际物理毫米映射；模板定位连接器外壳，动态生成多组ROI检测区域；配置Caliper卡尺工具提取边缘；2.在VisionPro调试工具链，使用形态学算子过滤PIN针微小电镀毛刺干扰，保存为Job工程文件；3.C#引用VisionPro-SDK加载Job，运行工具获取测量数据；计算PIN伸出长度、针间距、PIN到壳体边距离，设置尺寸上下公差完成OK\/NG逻辑判定；4.C#实现NG图片自动保存，网口通讯对接PLC实现不良剔除；重复测量精度±0.02mm，单组检测节拍≤200ms。"
        },
        {
            "name": "手机TP盖板胶框长宽与定位孔孔距测量",
            "role": "独立负责",
            "duration": "2024\/08 - 2025\/01",
            "description": "项目目的：手机TP触摸盖板塑胶胶框，检测胶框外形长宽、两个定位孔孔径、孔与孔中心距；盖板容易反光，工件存在小范围摆放偏移；实现全检，筛除尺寸超差不良，避免组装装配间隙偏大。项目在HDevelop完成整套算子流程，导出.NETC#代码，整套检测流程直接在C#程序内部调用Halcon算子运行。硬件选型：500万GigE全局快门相机、远心FA镜头、同轴光源。主要工作：1.独立负责本项目视觉方案设计、成像打光、标定调试、HDevelop算子开发、C#集成、产线对接交付；HDevelop中完成像素当量标定、基于形状的模板匹配定位胶框，设置动态ROI锁定有效检测区域；2.使用亚像素轮廓提取算子定位孔与胶框外轮廓，完成长宽、孔径、双孔中心距计算逻辑调试；3.将HDevelop完整算子流程导出.NETC#代码，集成进C#程序内部运行；C#完成公差阈值逻辑判定；4.C#实现NG缺陷图片存储，网口TCP输出检测信号给到产线；重复测量精度±0.025mm，单组检测节拍≤220ms。"
        },
        {
            "name": "手机塑胶中框AOI缺陷检测（VisionMaster深度学习分割）",
            "role": "独立负责",
            "duration": "2024\/02 - 2024\/06",
            "description": "项目目的：手机塑胶中框，检测表面划痕、黑点、压伤、缺料、飞边；工件自带注塑纹理干扰，传统Blob+阈值算法容易产生大量伪缺陷误报，采用VisionMaster深度学习分割模块完成外观缺陷检测。硬件选型：500万GigE全局快门相机、标准FA高清定焦镜头、斜射条形光源。主要工作：1.独立负责本项目视觉方案设计、成像打光、样本采集标注、模型训练调优、产线对接交付；调试光源角度亮度，强化缺陷灰度差异；模板定位锁定产品位置，绘制ROI屏蔽螺丝孔等无效区域；2.采集产线良品与缺陷样本（共1200张图像，缺陷样本350张），使用VisionMaster内置标注工具完成缺陷标注，数据集做图像增强扩增，训练缺陷分割模型；3.迭代补充难样本调优模型，模型产线推理识别划痕、黑点、压伤、飞边，输出缺陷位置与大小；4.NG图片归档，报警信号对接PLC；缺陷识别准确率99.3%，可控漏检率趋近于0，单帧推理+检测节拍≤350ms。5.通过难样本迭代训练，抑制注塑纹理带来的误报，平衡漏检与误报指标。"
        },
        {
            "name": "Type-C连接器壳体外观AI缺陷检测",
            "role": "独立负责",
            "duration": "2023\/08 - 2023\/12",
            "description": "项目目的Type-C金属壳体，检测壳体溢胶、局部划伤、细小变形、粘胶残留；壳体本身冲压纹理复杂，缺陷形态多变，灰度差异微弱，传统阈值Blob大量误报，使用VisionMaster完成图像采集与预处理，结合阿丘科技AIDI深度学习平台完成缺陷检测。硬件选型：500万GigE全局快门相机、FA定焦镜头、漫射环形光源。主要工作：1.独立负责本项目视觉方案设计、现场样本采集标注、模型迭代、产线对接交付；现场采集产线图像（共900张图像，缺陷样本220张），使用AIDI标注工具标注各类缺陷样本，完成数据集清洗与图像扩增；2.训练缺陷分割模型，补充难样本迭代调优，降低漏检、误报；3.模型部署产线推理，输出缺陷类型、缺陷坐标位置；4.完成OK\/NG判定，NG图片保存，剔除信号对接PLC；有效降低误报，漏检趋近于为0，满足量产要求，整套检测节拍≤400ms。5.针对产线图像亮度漂移，在VM预处理阶段增加图像归一化，提升模型推理稳定性。"
        }
    ],
    "certifications": [],
    "self_evaluation": "了解机器视觉，对光源、镜头、相机、成像有一定见解，针对现场产品缺陷提出自己的见解。具有良好的公共关系意识，善于沟通，具备一定的组织协调能力。具有较强的动手能力，良好的心态和责任感，吃苦耐劳，勇于面对未知的变化和挑战。有良好的学习能力，对于自己的不足处，勤于学习并不断提高自己。注重保持创新的态度，会持续关注机器视觉领域的相关技术。最后希望有机会与公司一起成长进步，实现个人价值。"
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