Вакансия: Инженер по компьютерному зрению и машинному обучению

Для подачи заявки необходимо выполнить тестовое задание (заявки без тестового задания не рассматриваются).

Требования к роли

Python; * OpenCV; * PyTorch/TensorFlow; * основы машинного обучения; * основы компьютерного зрения; * желательно опыт с YOLO; * будет плюсом опыт работы с промышленными изображениями.

Задачи

разработка алгоритмов анализа изображений PCB; * обнаружение отсутствующих, смещённых и неправильно установленных компонентов; * обнаружение визуально определяемых дефектов; * разработка и обучение моделей YOLO/PyTorch; * обработка изображений с использованием OpenCV; * подготовка и анализ датасета; * сравнение эффективности RGB и многоспектральных изображений; * оценка точности, пропусков и ложных срабатываний.

Информация о проекте

Идет набор
ФГАОУ ВО ТУСУР

Интеллектуальная многоспектральная оптическая система автоматического контроля печатных плат и электронных компонентов

Проект направлен на разработку интеллектуальной оптоэлектронной системы автоматического контроля качества печатных плат и электронных компонентов. Система будет использовать промышленную камеру, специализированную оптику, управляемое освещение и несколько спектральных каналов для получения информативных изображений печатной платы. Полученные данные будут анализироваться с использованием методов компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Система должна автоматически выявлять такие дефекты, как отсутствие или неправильное расположение компонентов, нарушение ориентации, повреждения элементов, загрязнения и другие визуально определяемые дефекты. Особое внимание в проекте уделяется исследованию того, как выбор спектрального диапазона и параметров освещения влияет на способность системы обнаруживать дефекты. Это позволяет объединить задачи фотоники, оптоэлектроники, технического зрения и искусственного интеллекта в едином исследовательском проекте.

Партнер проекта