图像采集系统设计与优化：负责工业相机（面阵/线阵）、镜头（定焦/变焦/远心）、光源（LED/激光/结构光）的选型与参数配置，通过MTF（调制传递函数）分析评估光学系统分辨率，结合光照均匀性测试（九点法）优化打光方案，确保图像信噪比（SNR）≥40dB且关键特征对比度≥0.8，满足高精度检测需求。
视觉算法开发与部署：主导目标检测（YOLOv8/Faster R-CNN）、缺陷分类（ResNet/EfficientNet）、三维重建（SGM立体匹配/ToF深度图滤波）等算法研发，通过TensorRT/OpenVINO实现模型量化（INT8）与层融合优化，将推理延迟从120ms压缩至25ms以内，支持NVIDIA Jetson/X86等多平台部署。
多模态数据融合与标定：构建视觉-激光雷达-IMU的时空同步框架，利用PTP精密时钟协议实现纳秒级时间对齐，通过ICP（迭代最近点）算法完成点云-图像配准（旋转误差＜0.05°），结合手眼标定（AX=XB）解决机械臂坐标系转换问题，确保多传感器融合定位精度≤0.1mm。
系统鲁棒性增强与测试：研发对抗样本防御（FGSM攻击下的模型鲁棒性提升）、域自适应（Domain Adaptation）迁移学习（解决训练集与现场数据分布差异）等算法，设计包含2000+边缘案例的测试集（涵盖极端光照、遮挡、运动模糊场景），通过JMP统计软件分析检测结果的CPK值（≥1.67），确保系统在复杂工况下稳定运行。
硬件在环（HIL）集成调试：搭建基于ROS/Gazebo的数字孪生平台，模拟机械振动（加速度0-2g）、温度漂移（-20℃~60℃）等现场干扰，通过OPC UA协议实现视觉系统与PLC/机器人的实时数据交互（通信周期≤10ms），将系统联调时间从72小时缩短至12小时内。
性能监控与持续优化：部署Prometheus+Grafana监控系统，实时跟踪图像处理延迟、硬件温度、网络丢包率等关键指标，建立基于PDCA循环的持续改进机制，每季度分析误检案例根因（如光源衰减导致对比度下降），通过在线增量学习（Only Train Last Layer）使模型对新缺陷类型的适应周期从72小时缩短至4小时。
技术文档编写与知识传承：编制包含光学系统设计规范、算法调优手册、故障排查指南的技术文档体系，通过Confluence平台实现版本控制与知识共享，组织跨部门技术分享会（每月1次），培养新人独立解决现场问题的能力（3个月内具备初级故障处理能力），提升团队整体技术熵值。
跨学科协作与需求对接：作为视觉子系统技术接口，与机械、电气、控制团队协同定义接口规范（如相机触发信号电平、数据传输协议），通过FMEA（失效模式与影响分析）量化技术风险（如振动导致的图像模糊概率），确保视觉方案与整体系统强兼容性，支撑项目按时交付（OTD≥95%）。
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