算法实习生(J10043)

该职位来源于猎聘 职责描述： 负责工业场景下机器人“眼睛”的构建，通过视觉算法实现高精度的目标定位与空间引导，赋能机械臂完成精细作业： 1.硬件选型与评估：根据工业场景需求（抓取、检测、打磨），负责相机（2D/3D）、镜头、光源的选型、测试与验证。 2.系统标定：负责工业相机（包括单目、双目、结构光相机）的内参标定、畸变校正；负责手眼标定（Eye-in-Hand / Eye-to-Hand），建立像素坐标与机器人世界坐标系的精确转换关系；负责工具标定，建立各类工具与机器人末端坐标系相对位置关系；负责其他设备与机械臂相对位置标定。 3.定位与测量算法：开发基于深度学习和传统算法的识别与定位算法；针对焊接/打磨场景，实现焊缝、工件边缘的亚像素级精度提取。 4.点云处理与3D定位：处理3D点云数据，进行点云滤波、分割、配准（ICP/NDT/FPFH），计算物体的三维位姿（6D Pose Estimation），引导机械臂进行抓取或贴合。 5.算法部署与优化：将算法封装为SDK或服务，集成到机器人控制系统中，并针对工业现场的光照变化、震动等干扰进行鲁棒性优化。 任职要求： 一、学历要求 1.学历专业：硕士及以上学历，计算机视觉、模式识别、图像处理、光学工程、自动化等相关专业。 1.数学与空间几何：精通多视图几何、三维重建原理，熟悉坐标系转换（欧拉角/四元数）、手眼标定矩阵求解。 二、专业技能 2.图像处理与特征提取：熟练掌握OpenCV，熟悉传统图像处理算法（滤波、边缘检测、特征匹配如SIFT/ORB）。 3.3D视觉能力： 3.1熟悉主流3D相机原理（双目立体视觉、结构光、ToF），有点云处理经验（PCL库）。 3.2熟悉点云配准、点云聚类、平面分割等算法。 4.标定技术：熟悉常见各类标定算法，能独立处理标定误差分析及精度提升问题。 5.编程能力：精通C++或Python，具备良好的代码规范与工程化能力；熟悉Linux（Ubuntu）环境下的开发。 三、加分项 1.底层原理掌握：理解相机传感器特性、镜头畸变模型，有自主搭建高精度测量系统经验。 2. 具身智能经验：有“视觉+机器人”闭环控制经验。