视觉算法工程师的基本职责

视觉算法工程师的基本职责（共14篇）

篇1：视觉算法工程师的基本职责

职责：

1、负责设计需求规格、实现方案、测试用例等，撰写相关的技术文档;

2、负责完成项目技术前期方案评估、算法设计及文档编写;

3、负责图像采集或通讯等模块的开发、维护工作;

4、协助系统工程师完成整体软件的设计、测试。

任职资格：

1、大专以上学历，数学、计算机、机械自动化、信号处理、模式识别等专业，三年以上相关工作经验;

2、熟悉图像处理算法基础理论，熟练使用OpenCV、或halcon等算法库;

3、熟练掌握C/C++或C#语言并具有丰富的AOI算法开发经验;

4、有良好沟通技能、严谨负责、勤奋刻苦、善于学习、勇于创新、具有团队精神。

篇2：视觉算法工程师的基本职责

1、根据研究院产品和业务需求，进行相关图像算法的研究和开发;

2、根据项目具体要求，承担开发任务;

3、完成图像算法相关的需求调研与需求分析及设计;

4、图像算法实现、测试、改进，及后期维护;

5、相关算法文档的编写。

任职资格：

1、模式识别、计算机视觉、数学等相关专业硕士以上学历，985院校优先;

2.具有扎实的底层图像处理算法理论基础，有相机标定经验者优先;

3.对机器学习、模式识别、深度学习等有一定的了解，具有实际目标检测、图像识别、图像分割等项目开发经验者优先;

4.熟悉Opencv等开源图像处理库，具备良好的程序开发能力和算法实现功底，熟练使用Python、Matlab、C++等编程语言;

5.在图像处理、机器学习、计算机视觉等领域有优秀论文发表的记录者优先;

篇3：影像绘画视觉呈现的基本特征

一、视角的片段性

在画面中具体体现为时间与空间延伸中的片段性,这种片段性取决于搜集素材时所用的相关机械仪器,摄像机、照相机等记录性工具和人眼的视域和视角不同,不管是广角、长焦或是各种型号的镜头其取景方式都是截取性的,而人眼的观看和观察是泛延性的,也就是说仪器对图像的捕捉具有清晰的边界,而人眼在聚焦某个区域时周围是逐渐消退且不具有清晰边界的。所以机器对图像的获取方式是不带主观色彩的截取性捕捉,而人受时间和空间的制约要小得多,是以游观的状态去把握周边所发生的事。这种影像视角的局限性往往正是画家得以发挥的重要依据。

如在国内画家谢南星的作品《无题(走廊)》中,画面以略带倾斜的视角和宽银幕的电影构图组成画面,展现了一个昏黄、潮湿、纵深性的空间走廊,画面模糊且略带抖动,仿佛把观者拉入这个情景之中,紧跟作者镜头爬上楼梯,进入楼道,喘息之间望着深邃浑浊的空间心里泛起一丝恐慌……谢南星紧紧围绕这个镜头片段进行渲染,使当下的场景牵动着下一个片段的到来,而作品之外的下一个镜头轮转则是靠观者自己的情绪和经验去补充,从而使作品具备了多样解读的可能。比利时艺术家吕克·图伊曼斯的组画《游泳池》《凶手》《哭泣》《悬念》直接以监控探头式的视角构成画面,每幅作品独立成画又组成连贯性的情节,随着镜头的推进和拉远,展示出不同焦段和范围下事件多个局部的状况,再加上绘画本身的语言魅力,系列作品传达出既紧张又舒缓的节奏气氛。

二、影像媒介的痕迹性

从事影像绘画的画家天然对这个图像媒体时代所产生的各种信息呈现敏感的吸纳姿态,他们不但不排斥各类影像器材在图像呈现上留下的痕迹,而且主动利用这些器材烙印进行情绪引导和观念意义的铺垫。

1.闪光灯与过曝效应

上世纪60年代德国艺术家格哈德·里希特就开始主动利用公共或私人的图像进行创作,画面刻意模仿、保留摄影器材利用闪光、延时、抖动、移轴等技术所留下的痕迹。在他1965年所作《下楼梯的女人》中,一个摩登女性阔步走下楼梯的瞬间被定格,人物身后的黑影以及抹胸裙刺眼的高光都揭示出闪光灯拍摄的痕迹。一般新闻图片中较多应用闪光灯,因其具有快速捕捉的清晰性和真实性等特点,而里希特利用这种事件性和新闻性的画面描述了一个身份并不明确的时尚摩登女性,他正是通过这种方式把自己的意图隐藏起来,让不带主观矫饰与改造的机械影像真实冷静的放大于作品之上,里希特通过这种方式消除自己的主观介入和风格,退居作品之后却获得了更具力量的真实。国内画家也不乏利用这种方式创作的画家,在何森的一些列以都市时髦女性为题材的作品中,画面多以闪光灯式的捕捉方法直接定格对象,人物形象呈现出放纵、敏感、焦虑等多种情绪交杂的状态,轮廓背后的黑影呼应着闪光灯开启瞬间的刺眼与尴尬,但画家又以平滑温和的写实性语言去触摸对象,使影像的冰冷与画家本人的关怀和体悟达成一种妥协,作品在这种温柔的批判下映射出物质开放和消费时代背景下年轻女性的虚无和茫然。

过曝效应在摄影术里又名曝光过度,指由于光圈开得过大、底片的感光度太高或曝光时间过长所造成的影像失常。当今不少影像画家利用这种效应在作品中进行绘画性的转译,他们通过控制画面中灰、白色域与重色域的面积大小和强弱对比来抹去和省略不必要的细节以此达到意图的传达,这种“过曝性”效果给他们的画面带来了某些共同气质:苍白、晦涩、混沌、暧昧等等。如在图伊曼斯的《朝拜者》作品中,画家几乎把关于人物身份信息的细节和色彩全部抽离掉,只留下整体灰白的轮廓形状。隐约可辨的帽子和络腮胡似乎暗示着人物某种宗教政治身份,面部五官和表情难以辨认,右手抬起伸向前方,再加上画面右侧莫名其妙的白色直角短线更增加了画面的不易解读性。画家似乎有意对抗作品的直接解读可能,让灰白的颜色抹去影像可供推敲的细节,使影像本身的“魂魄”浮于作品之上。白俄罗斯艺术家Andrei Zadorine作品也常见主动利用这种“过曝效应”营造气氛的现象,他作品中的人物形象古朴静穆,棕黄色调的画面中光线占据了主角,投射在人物和环境中使部分区域呈现泛白化的光晕,光晕蔓延开窜连其整个空间的气息,烘托出孤寂、彷徨的情绪以及对旧时光的追溯与反思。

2.影像的多元载体效应

这里所说的载体是指影像的承载媒介,如电视、荧幕、杂志、报纸、相片等一切二维和三维的材料媒介。在图像信息膨胀的今天,影像在多元媒介上登载、播放,留下了多样的载体痕迹和效果,有些影像画家将其转译为自己的语言形成了独特的绘画面貌。

国内70后画家李松松的作品比较清晰地体现出这种特征,其作品《我们是这样谈政治的》通过多个大小不一的矩形区域划分拼凑重组了一张上世纪60年代的新闻图片,画面中六七个人围坐沙发一边,面向镜头呈微笑留影状,中间案头与沙发扶手上摆放着隐约可辨的书本文件,整体色调灰白模糊,呈现出岁月侵蚀和机械印刷的痕迹,每个方块刻意保留着不同印刷版本所造成的色彩微差,画面色彩体系并不为造型和空间服务,而是直接指向着特定年代的图像视觉经验。作品浮雕般厚重的颜料上再施以点线面的刮擦涂抹,使本就模糊的图像更是增加了对其勾画与描述的难度。正如李松松所说:“我不是还原一个故事,也不是更加个人情绪化或个人新视角的解读”。艺术家正是通过这种方式来完成对画面叙事性的消解,使影像痕迹的形式语言上升为作品主要因素,以此完成作品意义的显现。俄罗斯画家扎巴罗夫多以泛黄发旧的老照片为素材,在作品上进行反复刮擦、堆砌、罩染、模糊化处理,使其呈现出一种难以捉摸的神秘感和历经岁月沉淀的沧桑感。

从事影像绘画的画家们以一种包容并合作的态度接纳吸收着这个图像时代多元迸发的繁杂信息,他们以图像为原本来审视自我、他人以及周遭环境,将自己从现实的生活中抽离出来,退居影像之后,小心地以自己的方式触摸和修正着这个时代的图像脉搏。

摘要：以影像作参照的绘画已存在百年,但主动使影像自身特性彰显出来并成为作品主要因素的绘画存在时间并不长。这种较新的语言方式反映了画家面对图像时代的基本策略,本文试图从这个类型作品的视觉特征出发,分析其与影像技术的多方位关系,展现其部分内在的语义系统。

篇4：基于双目视觉的目标跟踪算法研究

关键词：双目视觉，Kinect摄像头，骨骼跟踪，导航

1概述

双目视觉技术是当前计算机视觉研究的重点和热点，双目视觉对物体的感知过程主要是模仿人眼对物体的感知过程，简便可靠，具有较大的应用前景，一直以来也是受到国内外专家学者的重视。由于双目视觉技术直接模仿人眼，并且可以满足实时性要求，所以越来越广泛的运用到计算机视觉，机器人跟踪识别，车导航等领域，实现未知场景感知，空间位置定位灯功能。因此对于双目视觉的跟踪算法的研究具有十分重要的现实意义。

本项目的研究是在Windows7的系统中，利用VS2010设计出的双目视觉跟踪技术程序。这里主要是运用到了基于Kinect摄像头的骨骼跟踪技术，可以实现动态物体的跟踪。本研究的成果也可以很好地移植到机器人的平台上去实现机器人的目标跟踪。

本文中首先介绍了相关的背景，之后介绍了双目视觉技术，随后对于程序中运用到的Kinect摄像头，骨骼跟踪技术进行了介绍。之后对于具体的程序实现做了一个分析，主要是整个代码编写的原理，并着重阐述了骨骼跟踪技术的核心代码。然后是整个程序的运行效果进行一个展示，保证了程序的有效性。

2双目视觉

双目视觉（Binocular Vision）是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。

双目视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体（包括动物和人体形体）测量中，由于图像获取是在瞬间完成的，因此视觉方法是一种更有效的测量方法。双目视觉系统是计算机视觉的关键技术之一，获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。

双目视觉的开创性工作始于上世纪的60年代中期。美国MIT的Roberts通过从数字图像中提取立方体、楔形体和棱柱体等简单规则多面体的三维结构，并对物体的形状和空间关系进行描述，把过去的简单二维图像分析推广到了复杂的三维场景，标志着视觉技术的诞生。随着研究的深入，研究的范围从边缘、角点等特征的提取，线条、平面、曲面等几何要素的分析，直到对图像明暗、纹理、运动和成像几何等进行分析，并建立起各种数据结构和推理规则。特别是上世纪80年代初，Marr首次将图像处理、心理物理学、神经生理学和临床精神病学的研究成果从信息处理的角度进行概括，创立了视觉计算理论框架。这一基本理论对视觉技术的发展产生了极大的推动作用，在这一领域已形成了从图像的获取到最终的三维场景可视表面重构的完整体系，使得视觉已成为计算机视觉中一个非常重要的分支。经过几十年来的发展，视觉在机器人视觉、航空测绘、反求工程、军事运用、医学成像和工业检测等领域中的运用越来越广。

3、Kinect摄像头

3.1相关介绍

Kinect是微软在2009年6月2日的E3大展上。正式公布的XBOX360体感周边外设。Kinect彻底颠覆了游戏的单一操作。使人机互动的理念更加彻底的展现出来。网友普遍称其中文名为“啃奶特”

它是一种3D体感摄影机（开发代号“Project Natal”），同时它导入了即时动态捕捉、影像辨识、麦克风输入、语音辨识、社群互动等功能。

玩家可以通过这项技术在游戏中开车、与其他玩家互动、通过互联网与其他Xbox玩家分享图片和信息等。

3.2原理介绍

黑色的Kinect设备如下图：基座和感应器之间有一个电动的马达，通过程序能够调整俯仰角度，在上面的感应器中有一个红外投影仪，两个摄像头，四个麦克风和一个风扇。打开外面的盖子可以看到里面的构造：这些感应器用来捕捉RGB和深度数据，面对Kinect，从左往右看。最左边是红外光源，其次是LED指示灯，再次是彩色摄像头，用来收集RGB数据，最右边是红外摄像头用来采集景深数据。彩色摄像头最大支持1280*960分辨率成像，红外摄像头最大支持640*480成像。

在感应器的下方是麦克风阵列，他包括四个不同的麦克风，一个在左边的红外发射器下面，另外3个在右边景深摄像头下面。

Kinect工作原理，摄像头起到了很大的作用，它负责捕捉人肢体的动作，然后微软的工程师就可以设计程序教它如何去识别、记忆、分析处理这些动作。Kinect摄像头可以捕捉到用户的手势动作，再把这些手势语言转换成游戏控制。具体来说，Kinect借助PrimeSense软件和摄像头侦测、捕捉用户手势动作，然后再将捕捉到的影像与本身内部存有的人体模型相对照。每一个符合内部已存人体模型的物体就会被创造成相关的骨骼模型，系统再将该模型转换成虚拟角色，该角色通过识别该人体骨骼模型的关键部位进行动作触发。在虚拟骨骼模型的帮助下，系统可识别人体的25个关键部位。此基础上加入了识别人体站立/坐姿的新技术。使用红外定位Kinect比一般的摄像头更为智能。首先，它能够发射红外线，从而对整个房间进行立体定位。摄像头则可以借助红外线来识别人体的运动。除此之外，配合着Xbox 360上的一些高端软件，便可以对人体的48个部位进行实时追踪。该设备最多可以同时对两个玩家进行实时追踪。除此之外，这款产品不仅能够通过红外线识别人体，还可以识别出完整的RGB色彩，并借助面部识别技术自动为用户登录。

4骨骼跟踪技术

骨骼追踪技术通过处理景深数据来建立人体各个关节的坐标，骨骼追踪能够确定人体的各个部分，如哪部分是手，头部，以及身体。骨骼追踪产生X，Y，Z数据来确定这些骨骼点。骨骼追踪系统采用的景深图像处理技术使用更复杂的算法如矩阵变换，机器学习及其他方式来确定骨骼点的坐标。

骨骼数据来自SkeletonStream，访问骨骼数据有事件模式和 “拉”模式两种方式。在本项目实验中我们采用基于事件的方式，因为这种方式简单，代码量少，并且是一种很普通基本的方法。KinectSensor对象有一个名为SkeletonFrameReady事件。当SkeletonStream中有新的骨骼数据产生时就会触发该事件。通过AllFramesReady事件也可以获取骨骼数据。SkeletonStream产生的每一帧数据都是一个骨骼对象集合。每一个骨骼对象包含有描述骨骼位置以及骨骼关节的数据。每一个关节有一个唯一标示符如头（head）、肩（shoulder）、肘（dlbow）等信息和3D向量数据。然后把获取到的数据通过设置画笔颜色画出来，就可以实现模拟人体骨骼跟踪的效果。

5原理及实现

本项目的程序是运行在VS2010上的C#WPF程序。下面对程序中的部分代码做一下分析。

（1）由于Kinect能够追踪到的骨骼数量是一个常量。这使得我们在整个应用程序中能够一次性的为数组分配内存。为了方便，Kinect SDK在SkeletonStream对象中定义了一个能够追踪到的骨骼个数常量FrameSkeletonArrayLength，使用这个常量可以方便的对数组进行初始化。具体的代码在程序中是这样的：

this.framesSkelete = new Skeleton[this.kinect.SkeletonStream.FrameSkeletonArrayLength]；

（2）每一次骨骼数据变化的时候就会触发SensorSkeletonFrameReady事件，然后通过调用事件参数的OpenSkeletonFrame方法就能够获取当前的骨骼数据帧。后面的代码是遍历骨骼数据帧的Skeleton数组frameSkeletons，再在UI界面通过关节点将骨骼数据连接起来，用一条直线代表一根骨骼。具体代码参见下面两张截图：

截图一

截图二

（3）上述代码中在循环遍历frameSkeletons对象时，每一次处理一个骨骼，在处理之前都需要判断是否是一个追踪好的骨骼，可以使用Skeleton对象的TrackingState属性来判断，只有骨骼追踪引擎追踪到的骨骼我们才进行绘制，忽略那些不是使用者的骨骼信息即过滤掉那些TrackingState不等于SkeletonTrackingState.Tracked的骨骼数据。Kinect能够探测到6个使用者，但是同时只能够追踪到2个使用者的骨骼关节位置信息。具体代码就是两个if判断中的代码：

if （skel.TrackingState==SkeletonTrackingState.NotTracked）

if （skel.TrackingState == SkeletonTrackingState.Tracked || skel.TrackingState == SkeletonTrackingState.PositionOnly）

（4）处理骨骼数据相对简单，首先，我们根据Kinect追踪到使用者的编号，选择一种颜色笔刷。然后利用这只笔刷绘制曲线。CreateFigure方法为每一根骨骼绘制一条直线。GetJointPoint方法在绘制骨骼曲线中很关键，该方法以关节点的三维坐标作为参数，然后调用KinectSensor对象的MapSkeletonPointToDepth方法将骨骼坐标转换到深度影像坐标上去。下面的代码截图展示了CreateFigure和GetJointPoint这两个方法。

UI界面比较简单，将Grid元素作为根结点，设置背景色为白色，下面是WPF窗口代码：

6实验效果

本程序是运行在VS2010上的一个WPF程序，程序运行之后当我们人站在摄像头前时，可以通过一些肢体动作来获取摄像头的感知，摄像头捕捉到了我们的动作之后，即会在程序中画出我们人体骨骼的大致轮廓，这样就实现了我们骨骼跟踪的目的。我们本次项目的主要研究内容就是基于双目视觉的目标跟踪算法研究，通过这样一个小程序的实例，即实现了目标跟踪算法的编写，而我们整个程序也是可以运用到机器人的平台之上的，用于机器人的跟踪或是导航等等，这就使得我们整个程序更具实际意义，我们的研究也更具应用价值。

参考文献

[1] 贾云德.机器视觉[M].北京：科学出版社，2000

[2] Marr D，姚国正等译.视觉计算理论[M].北京：科学出版社，1988

[3] 潘华，郭戈.立体视觉研究的进展[J].计算机测量与控制.2004，12（12）：59-76

[4] 侯志强，韩崇昭.视觉跟踪技术综述[J].自动化学报.2006，32（4）：603-617

篇5：视觉算法工程师的基本职责

1、负责计算机视觉追踪及图像处理算法及实现;

2、编写安全、高性能、高可靠性的C++程序;

3、根据设计要求完成相关应用程序开发;

任职资格：

1、本科及以上学历，图像处理、计算机、电子、自动化、数学及相关专业。

2、精通OPENCV和BOOST/STD库。

3、1年以上linux开发环境进行图像处理及计算机视觉相关开发经验;

4、熟悉state of the art级别的视觉追踪算法

5、有扎实的数学基础、具备模式识别、图像处理、计算机视觉等方面良好理论基础;

篇6：视觉算法工程师岗位的基本职责

1 负责视觉算法的验证和开发，包括摄像机标定、3D测量等;

2 负责完成部分研发项目的可行性分析工作;

3 相关研发资料的整理;

4 探索部分前沿性的技术点

岗位要求：

1 本科/硕士学历，数学、应用物理以及模式识别等相关专业;

2 具有较强的数学基础以及英文阅读能力，熟练掌握matlab、opencv或halcon等软件平台;

3 具有一定的图像处理算法经验，参加过数学建模竞赛者优先;

4 具有摄像机标定、结构光、立体视觉、三维重建、3D点云等经验者优先;

篇7：视觉算法工程师的职责

1、负责机器视觉算法研究和设计;

2、负责机器视觉解决方案制定及系统设计;

3、负责机器视觉应用文档写作、程序开发和调试;

4、认真做好公司领导交办的其它工作任务。

任职要求：

1、硕士及以上学历，图像处理、机器视觉或模式识别等相关专业，两年以上视觉行业项目经验者;

2、熟悉Linux及Python/C/C++编程，有独立编程调试能力;

3、了解图像知识和视觉摄像头原理，熟悉opencv或halcon图像处理库;

4、热爱机器学习，熟悉tensorflow、caffe或pytorch等深度学习框架;

篇8：视觉算法工程师的岗位职责

1. 负责二维码高速识别算法开发和优化;

2. 负责图像识别、单双目视觉和三维视觉的算法开发;

3. 负责机器视觉算法在多核MPU和GPU/FPGA平台下的移植和优化;

4. 负责图像领域的机器学习、深度学习算法预研和开发;

5. 负责公司视觉算法库的建立和拓展，以及相关技术文档的整理。

岗位要求：

1. 两年以上工作经验，深入理解计算机原理，有扎实的数据结构、数学和算法功底;

2. 熟悉 Linux，熟练掌握 C/C++/Python/CUDA C/Matlab 等任意一种以上的编程语言;

3. 熟悉 OpenCV/Halcon/SimpleCV，有图像识别、机器视觉相关项目开发经验;

篇9：视觉算法工程师的岗位职责

1、 负责计算机视觉、深度学习相关的技术系统与产品的研发工作;

2、 调研前沿CV算法，并进行实现;

3、负责ADAS、DSM相关的技术开发，包括车辆检测、行人检测、人脸关键点检测、车道线检测等;

4、 负责神经网络优化，包括压缩剪枝、量化等;

5、 负责前沿跟踪算法研究与优化，包括KCF、ECO、GOTURN等。

任职要求：

1、 硕士及以上学历(或本科且不少于三年工作经验)，有计算机视觉或机器学习研究背景;

2、 精通C/C++，熟悉MATLAB/Python，熟悉caffe、tensorflow、keras等常用深度学习框架;

3、 扎实的计算机算法和机器学习知识储备，熟悉神经网络和深度学习;

4、 有计算机视觉(目标检测、跟踪、识别)方向应用经验者优先;

篇10：视觉算法工程师的工作职责

2、针对工业相机SDK及智能相机视觉软件提供方案及产品测试;

3、负责市场推广的技术支持工作，例如展会、技术论坛等;

4、依据客户和项目工艺需求，与销 售工程师和机械工程师制定***的项目自动化控制方案;

5、配合项目方案的软件说明部分的编制及网络图的制作;

6、了解工艺流程，编制逻辑原理框图;

7、依据生产中的编程条件编制软件及软件编制资料的收集、整理、归档和操作说明书的编制;

8、负责本项目的调试和运行，对其编制的软件进行验证;

篇11：视觉算法工程师的具体职责精选

1、负责多视图几何、三维重建、SLAM相关算法的研发;

2、负责与嵌入式工程师对接完成算法的移植;

3、负责机器人计算机视觉前沿技术的预研。

任职要求：

1、计算机视觉、多视图几何、移动机器人导航与控制、图像处理、数学等相关专业领域硕士以上学历;

2、精通C/C++等编程语言，熟悉常用的数据结构;

3、数学基础良好，掌握常用的线性代数、矩阵分析相关知识和库;

4、至少具有以下一方面的开发经验(ROS、OpenCV、SLAM),至少有一个项目在此基础上的进行算法实现或仿真;

5、熟悉linux系统，了解常用的算法开发平台。

★ 视觉算法工程师岗位的职责说明

★ 视觉设计总监职责

★ 机电工程师职责

★ sqe工程师职责是什么

★ 安装工程师职责职责

★ 电气工程师职责

★ 项目工程师职责

★ 工程师岗位工作职责

★ 土木工程师工作职责

篇12：视觉算法工程师的工作职责

· 针对任务需求，完成相关图像处理算法、机器视觉算法的开发与实现;

· 图像智能分析算法的开发，主要为物体检测、识别和跟踪;

· 基于智能机器人应用的机器视觉处理算法开发;

任职条件：

· 计算机、自动化、数学等相关专业研究生以上学历;

· 掌握数学图像处理常用方法;

· 精通c/c++、python语言，熟悉OpenCV、caffe、pytorch等框架;

· 具有良好的数学基础及编程习惯，对机器视觉、图像处理、算法开发等有强烈兴趣，意向在此领域发展;

篇13：视觉算法工程师岗位的工作职责

1、负责图像处理算法的设计与实现;

2、负责现有算法的优化和完善;

3、参与用户功能的定义和验收;

4、跟踪图像算法应用情况，完成技术支持工作。

任职资格

1、计算机，电子，自动化等相关专业本科以上毕业，2年以上相关工作经验;

2、具有C/C++程序设计基础，对数据结构有一定的研究基础;

3、熟悉计算机视觉算法和图像处理算法;

篇14：控制算法工程师的基本职责

1、负责公司逆变器产品软件的开发设计工作;

2、负责逆变器产品时序逻辑，控制算法的设计和仿真;

3、负责设计文档的编写;

4、负责在售产品的维护以及功能升级。

职位要求：

1、电力电子与电力传动专业或相关专业本科以上学历，3年以上逆变器产品开发工作经验;

2、熟悉C语言， 有过单片机或arm开发经验;

3、熟悉变流器产品的控制软件设计，含算法仿真、控制程序编写及逻辑处理;