智能视觉工程师主要负责利用机器学习和计算机视觉技术，使机器能够“看见”和理解世界。他们的工作涉及图像处理、模式识别、人工智能等技术的应用，以实现自动识别、检测、分类、定位和测量等功能。以下是智能视觉工程师的主要职责和技能要求：

主要职责

• 视觉算法研发与精进：设计和开发新的计算机视觉算法，涵盖图像处理、分割、目标检测与跟踪等领域；对现有算法进行改进，增强其准确性、鲁棒性及实时性。
• 图像感应器与采集系统：掌握多种图像感应器和采集设备，如相机、摄像机、传感器阵列等；选择并配置适合的图像采集系统，满足项目需求。
• 图像处理与分析：采用图像处理技术对采集图像进行预处理，包括滤波、边缘检测、色彩转换等；开发并应用图像分割算法，提取目标或关注区域。
• 模型训练与评估：利用机器学习和深度学习技术训练视觉算法模型，增强其性能和泛化能力；评估和测试训练好的模型，分析其性能和可靠性。
• 算法集成与运用：在设计过程中，重视算法的准确性、鲁棒性、运算效率以及可扩展性等方面的表现。
• 数据处理与特征提取：对原始数据进行预处理和特征提取，包括图像去噪、灰度转换、分割、尺度归一化等操作。
• 技术研究与创新：关注最新的研究成果和技术进展，深入理解相关学术文献和国际标准，掌握行业前沿算法和技术。

技能要求

• 专业知识：具备计算机视觉、模式识别、图像处理、自动化等相关专业本科以上学历。
• 编程能力：熟练掌握Python、C++等编程语言，熟悉机器学习和深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等。
• 图像处理技能：熟悉图像处理基础，如滤波、边缘检测和噪声消除，以及熟练使用OpenCV、TensorFlow等工具库。
• 算法设计能力：熟悉R-CNN、FastR-CNN、YOLO等主流目标检测与识别算法，并根据应用场景选择最合适的算法进行实现和优化。
• 团队合作与沟通能力：具备良好的团队协作能力和沟通能力，能够与团队成员紧密协作，不断提升算法的准确性和效率。

智能视觉工程师在各行各业都有广泛的应用，是推动科技进步和产业升级的重要力量。