1.负责R2R形态产品的缺陷检测算法设计与实现； 2.优化缺陷识别、分割算法，适配不同类型膜材的检测需求； 3.协同软件完成算法集成与调试，跟进现场算法效果迭代； 4.构建膜材缺陷样本库，持续优化算法性能；

1.图像处理、计算机科学与技术、机器视觉、模式识别与智能系统等专业背景，本科5年、硕士2年及以上机器视觉缺陷检测算法开发经验经验； 2.精通传统机器视觉缺陷检测算法，熟悉深度学习目标检测算法； 3.熟练掌握C/C++程序开发，熟练使用OpenCV、PyTorch/TensorFlow等工具，C/C++算法工程化落地能力优先，GPU/深度学习实际应用经验者优先； 4.具有较强的问题分析能力和程序设计能力，独立或者做为核心骨干参与设计过整套缺陷检测算法者优先； 5.有工业AOI、膜材/面板、R2R行业缺陷检测项目经验优先；