算法与视觉

1. 视觉算法工程师的主要职责8篇

视觉算法工程师负责算法模块需求分析、软件设计、代码开发、问题定位等工作。下面是我为大家带来的视觉算法工程师的主要职责8篇，希望大家能够喜欢!

视觉算法工程师的主要职责1

职责：

1.工业相机的firmware开发及功能整合;

2.深度学习模型的构建与优化或机器学习算法的优化，提升效果.性能与易用性;

3.结合业务产景，能灵活调整算法框架和数据集;

4.负责算法在产品的落地;

5.工业应用后台服务器算法的开发;

岗位要求

1.精通C/C++，python等编程语言，熟悉ARM/MIPSLinux等平台的开发;

2.精通机器视觉(如人脸检测识别，目标检测和跟踪，OCR，数字图像处理算法OpenCV/OpenVINO等);

3.精通常用的深度学习框架，如Tensorflow，Caffe等,有相关实战 经验 优先;

4.在机器学习上有实战经验，对经典算法如SVM(支持向量机).LR(逻辑回归分析).CNN(卷积神经网络)等有深入理解;

5.有较强的学习能力，团队合作能力以及沟通能力。

视觉算法工程师的主要职责2

职责：

1、仓储机器人视觉定位系统设计、开发和优化。

2、二维码导航技术研发。

3、其他新型视觉导航技术研发。

4、本岗位为研发岗，要求有较强的解决实际问题能力。

岗位要求：

1、硕士及以上学历，研究方向为图像模式识别。

2、熟悉主要图像模式识别算法(包括但不限于图像去噪、图像复原、图像分割、区域描述等)，并且能够独立实现。

3、有独立开发算法的工作经验和能力，既能独立解决问题，也能够协同工作。

4、熟练使用C/C++。

5、熟悉QR码、DM码等常见二维码的原理和扫描算法，具备开发工业二维码的能力者优先。

6、对搜索算法、聚类算法、编码算法、图像压缩算法等有深入研究者优先。

7、在模式识别和机器学习算法研究中有独到见解者优先。

视觉算法工程师的主要职责3

职责：

1. 负责工业视觉项目现场调试工作;

2. 负责前期样本的采集、深度学习样本标注等工作;

3. 负责调试文档的撰写。

任职资格：

1. 具备吃苦耐劳、敬业负责的职业精神;

2. 熟悉工业自动化产线生产流程，对于工业自动化中的常见的电气元件及其使用 方法 有一定的了解，对于工业自动化中常用的机械结构有一定的了解。

3. 熟悉基恩士、康耐视、巴斯勒、海康、大恒工业相机，能够对这些相机及其配套镜头独立自主的安装、调参，熟悉各种相机的参数特性者优先;

4. 熟悉各种配套的光源：环形、条形、背光，了解常见的光源种类：蓝光、白光、红光等。并且对这些光源的安装、使用有一定的项目经验。

5. 熟练使用以上相机配套的相应软件者优先;

6. 具备工业视觉检测项目的经验者，优先考虑。

视觉算法工程师的主要职责4

职责：

1、负责现有公司的AOI软件平台的开发维护和升级;

2、负责设备软件技术文档编制;

3、负责设备软件部门的售后技术支持;

4、完成上级交代的其他任务

任职要求：

1、 本科以上学历，计算机、软件工程、数学相关专业;

2、掌握或了解C++编程语言;

3、掌握或了解Halcon、OpenCV等图像算法

4、具备良好的团队合作、积极主动沟通意识;

5、具有良好的分析、解决问题的能力，对攻克疑难问题有浓厚兴趣

视觉算法工程师的主要职责5

职责：

负责公司工业视觉检测产品的图像处理与模式识别等相关算法的研究;

完成软件系统代码的实现，编写代码注释和开发文档;

辅助进行系统的功能定义,程序设计;

根据设计文档或需求说明完成代码编写，调试，测试和维护;

分析并解决软件开发过程中的问题;

协助测试工程师制定测试计划，定位发现的问题;

职位要求：

1、精通JAVA、C#、等主流软件语言中一种及以上

2、熟悉SQL Server、MySQL、Oracle等一种或多种数据库的使用和开发

3. 熟悉视觉算法，可独立分析并编写算法及测试”

4、有1年及以上相关软件语言开发工作经验

5、参与过两个及以上完整的项目开发过程

6、有自主学习、独立思考、独立解决问题的能力

7. 具有良好的表达能力和人际沟通技巧，具有良好的团队合作精神，工作认真负责

8. 有工业领域机器视觉算法(目标定位、缺陷检测、条码识别、OCR、测量)研发经验优先;

视觉算法工程师的主要职责6

职责：

1、研究深度学习(包括各种神经网络结构与应用)或计算机视觉各个领域(目标检测识别、三维重建等)中核心算法;

2、将上述核心算法应用到各种复杂现实场景中;

3、针对应用场景进行优化和定制。

任职要求：

1、计算机、软件工程、自动化等相关专业 毕业 ;

2、硕士学历，或本科学历并且有2年以上相关工作经验;

3、能够熟练阅读和理解英文资料;

4、熟悉C/C++、python语言，具有研发能力;

5、掌握计算机视觉领域的基础理论、图像处理和模式识别的相关算法，具有扎实的背景知识;

6、熟悉OpenCV/openGL，特别是其中图像处理库、立体视觉库/图像渲染;

7、具备良好的团队合作和沟通能力，很强的 逻辑思维 能力和学习能力。

视觉算法工程师的主要职责7

职责：

1. 研究各种工业领域的机器视觉算法(定位、识别、检测、测量)，实时跟踪国内外的行业发展现状与方向;

2. 根据公司项目需求，设计与开发新的视觉算法;

3. 对公司产品中现有的视觉算法从稳定性、处理效果和速度上做持续改进;

4. 负责算法测试相关工作，撰写开发文档;

任职要求：

1. 硕士及以上学历，图像处理、计算机视觉、自动化相关专业;

2. 熟悉C ,VC++ ,python;

3. 精通数字图像处理算法，包括图像增强、图像分割、特征提取、模板匹配等，熟悉opencv，halcon等视觉算法库;

4. 有工业领域机器视觉算法(目标定位、OCR、测量、缺陷检测)开发经验;

5. 有windows平台下算法优化的经验;

6. 具有阅读专业英文资料的能力，以了解国际先进的视觉算法;

7. 有底层机器视觉算法库开发、3D视觉算法开发经验者优先;

视觉算法工程师的主要职责8

职责

1、负责图像处理算法的设计与实现;

2、负责现有算法的优化和完善;

3、参与用户功能的定义和验收;

4、跟踪图像算法应用情况，完成技术支持工作。

任职资格

1、计算机，电子，自动化等相关专业本科以上毕业，2年以上相关工作经验;

2、具有C/C++程序设计基础，对数据结构有一定的研究基础;

3、熟悉计算机视觉算法和图像处理算法;

4、具备团队合作精神，有良好的人际沟通能力。

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2. 图像视觉算法(深度学习)和SLAM算法哪个更有前景啊

vSALM(Visual SLAM)能够在跟踪摄像机(用于AR的手持或者头盔，或者装备在机器人上)位置和方位的同时构建三维地图. SLAM算法与ConvNets和深度学习是互补的。SLAM关注几何问题，而深度学习主要关注识别问题。如果你想让机器人走到冰箱面前而不撞到墙，就用SLAM。如果你想让机器人识别冰箱里的物品，就用ConvNets。http://openmvg.readthedocs.io/en/latest/

SLAM相当于实时版本的SFM(Structure From Motion)。vSLAM使用摄像机，放弃了昂贵的激光传感器和惯性传感器(IMU)。单目SLAM使用单个相机，而非单目SLAM通常使用预先标定好的固定基线的立体摄像机。SLAM是基于几何方法的计算机视觉的一个主要的例子。事实上，CMU(卡内基梅陇大学)的机器人研究机构划分了两个课程：基于学习方法的视觉和基于几何方法的视觉。

SFM vs vSLAM

SFM和SLAM解决的是相似的问题，但SFM是以传统的离线的方式来实现的。SLAM慢慢地朝着低功耗，实时和单个RGB相机模式发展。下面是一些流行的开源SFM软件库。

• Bundler: 一个开源SFM工具箱，http://www.cs.cornell.e/~snavely/bundler/

• Libceres: 一个非线性最小二乘法库(对bundle adjustment问题非常有用)，http://ceres-solver.org/

• Andrew Zisserman's多视图几何Matlab函数库，http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/hzbook/code/

vSLAM vs 自动驾驶

自动驾驶汽车是SLAM最重要的一个应用领域。未来很多年里，在自动驾驶领域将持续地研究SLAM。

3. 机器视觉是一种算法吗

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

说白了，不是一种算法，是一种技术或者说一个工具
--------众合航迅科技有限公司 邓振辉为您解答

4. 视觉算法和图像算法的区别

两者其实差别都不算很大，从专业本身来说，模式识别研发就比如汽车的车牌，你怎么去识别，图像算法主要研究目的就是比如车牌你怎么让他更清楚地被你采集后得到有用的信息，还原图片的原来面目等。都是算法类的研究，当然算法也是离不开程序的，如果你对软件不敢新区，那么这两个专业都不是适合你。

5. 计算机视觉领域主流的算法和方向有哪些

人工智能是当下很火热的话题，其与大数据的完美结合应用于多个场景，极大的方便了人类的生活。而人工智能又包含深度学习和机器学习两方面的内容。深度学习又以计算机视觉和自然语言处理两个方向发展的最好，最火热。大家对于自然语言处理的接触可能不是很多，但是说起计算机视觉，一定能够马上明白，因为我们每天接触的刷脸支付等手段就会和计算机视觉挂钩。可以说计算机视觉的应用最为广泛。

目标跟踪，就是在某种场景下跟踪特定对象的过程，在无人驾驶领域中有很重要的应用。目前较为流行的目标跟踪算法是基于堆叠自动编码器的DLT。语义分割，则是将图像分为像素组，再进行标记和分类。目前的主流算法都使用完全卷积网络的框架。实例分割，是指将不同类型的实例分类，比如用4种不同颜色来标记4只猫。目前用于实例分割的主流算法是Mask R-CNN。

6. 计算机视觉算法是做什么的

通过C/C++或Java任一种编程语言，Python/ perl/shell中任一种脚本语言，实现数据分析和挖掘工具，最终通过算法实现使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。