【岗位职责】
1. 负责 2D 视觉感知算法研发：油箱盖/充电口/注油口目标检测网络与开合状态识别，训练管线搭建与模型持续迭代；
2. 负责车牌识别与车型识别：HyperLPR/PaddleOCR 车牌识别、车型分类与特征向量
检索、车型参数库建设（油箱/充电口位置、盖型、开启方式、力阈值参数）；
3. 负责 3D 点云处理与位姿估计：ROI 点云裁剪、去噪、法向估计，注油口内圈圆/
圆柱拟合（RANSAC），6DoF 位姿输出与质量评估（Open3D/PCL）；
4. 负责视觉标定体系：相机内参标定（重投影 <0.1px）、手眼标定、多相机外参、温漂补偿；
5. 负责视觉伺服控制（三级引导 L3 核心）：PBVS 为主、IBVS 为辅的伺服逼近控制律
设计、特征跟踪、收敛判据（<0.5mm/<0.5° 持续 3 帧）、延迟补偿（Kalman/低通
滤波）、特征丢失恢复与超时保护；
6. 负责视觉系统端到端性能优化：末端相机 ≥60fps、端到端延迟 <50ms，室外强光/
夜间（红外补光）/雨雪（去雾去雨）鲁棒性，2D/3D/毫米波多传感器融合；
7. 负责模型部署与推理加速：ONNX 导出、TensorRT/OpenVINO 量化部署，站端 GPU
工控机与 Jetson AGX Orin 边缘推理，精度-延迟权衡；
8. 配合数据工程师建设数据闭环：采集与标注规范、训练评测、灰度部署、现场失败
案例回归（失败分类统计驱动模型迭代）。
【任职要求】
1. 本科及以上学历，计算机、自动化、机器人、模式识别、电子信息等相关专业；
2. 有计算机视觉/深度学习算法研发经验（优秀硕士应届可放宽），有完整落地
项目与线上迭代经验；
3. 精通 PyTorch，熟悉 RT-DETR/YOLO 等检测框架与训练调优，具备自研检测网络与
数据增强经验；有目标检测 + 6DoF 位姿估计完整链路经验者优先；
4. 扎实的 3D 视觉功底：点云处理（PCL/Open3D）、RANSAC 几何拟合、PnP 解算、
坐标变换与误差预算意识；
5. 熟悉相机标定与手眼标定全流程，理解标定残差对对准精度的传导（本方案精度
预算 ±0.6mm/±1mm）；
6. 理解视觉伺服原理（PBVS/IBVS），有机械臂-视觉闭环联动项目经验者优先；
7. 熟悉模型部署：ONNX、TensorRT/OpenVINO，有边缘端（Jetson/工业工控机）推理
优化经验；
8. 良好的 C++/Python 工程能力（OpenCV 熟练），具备现场联调与问题定位能力，
9. 加分项：机器人视觉项目、户外强光/夜间环境视觉、车牌识别（HyperLPR）、
具身智能/大模型多模态经验、顶会/期刊论文。