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??1、扎實(shí)的計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ):?? 精通圖像處理技術(shù)（濾波、分割、邊緣檢測(cè)、形態(tài)學(xué)操作） 熟悉傳統(tǒng)特征提取方法（如SIFT, SURF, ORB）和現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)特征 深入理解缺陷檢測(cè)的經(jīng)典算法和思路（模板匹配、Blob分析、特征差異等） ?2、深度學(xué)習(xí)專精（缺陷檢測(cè)方向）:?? ??核心模型架構(gòu)：?? 精通小目標(biāo)檢測(cè)、細(xì)粒度分類、語義分割模型??（如YOLO系列特別是輕量版如YOLOv5s/v8s, YOLO-NAS， SSD， EfficientDet， U-Net， DeepLab等） 熟悉模型輕量化技術(shù)（知識(shí)蒸餾、剪枝、量化） ??3、關(guān)鍵任務(wù)能力：?? ??輕量模型開發(fā)與優(yōu)化：?? 必須要有??從頭設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、壓縮、部署輕量級(jí)CNN或Transformer模型??的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，能在精度和速度（尤其是在邊緣設(shè)備上的速度）之間找到最佳平衡點(diǎn)。 ??缺陷標(biāo)識(shí)學(xué)習(xí)：?? 擅長解決數(shù)據(jù)量少、缺陷樣本不平衡的問題。能有效利用有限的有缺陷樣本訓(xùn)練魯棒的模型（合成數(shù)據(jù)生成策略） ??模型魯棒性：?? 能應(yīng)對(duì)實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中的變化（光照變化、輕微角度偏移、背景干擾、材料紋理變化） 4、工業(yè)級(jí)OCR專精:?? ??燙嘜文字識(shí)別的特殊挑戰(zhàn)： ??字體多樣：?? logo、特殊字體、小字號(hào)、藝術(shù)字 ??干擾嚴(yán)重：?? 燙印工藝導(dǎo)致的??反光、殘缺、模糊、變形、紋理背景干擾?? ??空間限制：?? 文字可能分布在弧形、褶皺或小標(biāo)簽上 ??關(guān)鍵能力：?? ??低質(zhì)量圖像OCR增強(qiáng)：?? 針對(duì)性預(yù)處理（去反光、超分辨率重建）或設(shè)計(jì)抗干擾的識(shí)別網(wǎng)絡(luò)。 ??空間變換魯棒性：?? 處理曲面、扭曲文本的能力（可結(jié)合STN網(wǎng)絡(luò)或TPS變換） ??小樣本訓(xùn)練：?? 解決燙嘜特有字符/logo樣本不足的問題（合成數(shù)據(jù)生成策略） ??結(jié)構(gòu)化輸出：?? 輸出格式規(guī)范化（如批號(hào)、尺碼信息的結(jié)構(gòu)化提?。?/div>