职业中心

机器视觉专业

贴在06/21/2021

总部设在纽约康宁，但包括旅行。

简介:

康宁公司正在寻找具有高度积极性的计算机视觉工程师，以定义、开发和部署用于制造业测量系统的计算机视觉、机器学习和深度学习算法。该职位要求应聘者精通软件、算法开发和计算机视觉系统，并对基础知识有强烈的求知欲。如果这听起来像你，继续往下读……

地位范围：

开发并实现计算机视觉、机器学习和深度学习算法，以支持康宁产品的开发和制造。管理从实验室到生产线的技术转移。

旅游需求:

工作时间/工作安排/弹性工作时间:

40小时/周

使用各种交叉功能组（测量，控制，开发，质量，采购，运营）来定义，开发和实施基于视觉的测量和仪表系统的计算机视觉，机器学习和深度学习算法。
在以下一个或全部开发最先进的算法：缺陷检测/分类，深度学习（卷积神经网络）和3D云处理。
在计算集群上火车机床学习和深度学习模型，以执行对象检测/分类任务，例如分段和检测生产缺陷。优化深度神经网络和相关预处理/后处理算法在具有Microsoft Visual Studio环境的测量系统上有效运行。
从早期开发转移到适合于制造业稳健的产品的转移技术。
利用外部供应商获得关键技术或核心竞争力。定义工作范围，适当时竞争性报价，发出采购订单，跟踪供应商工作并批准发票。
设计实验和分析数据，以确定和实施改进测量系统或生产过程。
创建/更新文档以释放到生产，包括软件发行说明，规范和操作程序。
培训工程、维护和运营人员如何使用和维护与视觉系统相关的软件和算法。
提供使用已安装系统的数据和性能分析的远程和现场故障排除。

知识计算机视觉算法（频域分析，BLOB分析，边缘发现，形态，特征提取，分类，计量）。
了解摄像机校准（针孔摄像机模型，立体视觉，透视项目和正交投影，刚体旋转和翻译等）。
使用Python CV / ML包的体验;OpenCV，Sklearn，Numpy和至少一个深度学习包（Tensorflow / Pytorch / Keras / MXNet等）。
熟悉已建立的深度学习网络结构和应用(AlexNet, ResNet, VGG, Inception, YOLO, UNet, RCNN等)。
机器视觉系统知识(光学，照明，相机，图像采集，图像分析)
熟悉Python CV/ML环境和Microsoft Visual Studio环境(c#)。
舒适的阅读研究论文和探索该领域的新技术。
较强的沟通和表达能力(MS Office软件)
数据检索，绘图和分析

期望的经验/技能：