описание
Мы запускаем проект роботизации ломбардной сети: создаём роботизированные терминалы, которые самостоятельно принимают изделия, оценивают драгоценные металлы, помещают залог в автоматизированное хранилище и выдают его клиенту. Это новый для рынка продукт, и у вас будет возможность участвовать в его создании с первых этапов и масштабировании на федеральную сеть. Ищем инженера по машинному зрению, который отвечает за «глаза» роботизированного комплекса: распознавание ювелирных изделий, считывание маркировки Data Matrix, измерение геометрии камней и определение типа изделия.
задачи
- Обрабатывать изображения: устранять блики, выравнивать освещение, убирать шумы, сегментировать объект в ячейке, извлекать контуры и признаки
- Распознавать Data Matrix на изделиях, бирках и ярлыках, в том числе повреждённых, снятых под углом или при неравномерном освещении; контролировать качество маркировки
- Измерять размеры камней: калибровка по эталонам, пересчёт пикселей в миллиметры, оценка погрешности
- Классифицировать изделия по форме и типу (кольцо, цепь, серьги, браслет и т. д.) классическими методами и нейросетями, в том числе редкие классы с малым числом примеров
- Подбирать камеры, объективы и схему освещения, бороться с бликами на металле и камнях
- Калибровать камеры и измерительный тракт, вести эталоны, регулярно проверять точность
- Собирать и размечать датасеты из реальных снимков, делать аугментацию, контролировать качество выборки
- Интегрировать модуль зрения с ПЛК и роботом (триггеры съёмки, передача координат) и с учётной системой SAP совместно с программистами
- Тестировать на потоке, разбирать ложные срабатывания, дообучать модели на новых типах изделий, поддерживать модели в продакшене
- Готовить ТЗ на модуль зрения, регламенты калибровки, протоколы испытаний, инструкции для персонала
требования
- Высшее техническое образование (компьютерные науки, прикладная математика, радиотехника, приборостроение, оптотехника)
- Опыт работы CV/MV-инженером от 3 лет
- Уверенный Python, знание алгоритмов обработки изображений
- OpenCV: фильтрация, пороговая обработка, контуры, морфология, гомографии, калибровка камеры и коррекция искажений
- Опыт обучения моделей классификации и детекции на PyTorch или TensorFlow, transfer learning, работа с предобученными сетями
- Опыт детекции и декодирования Data Matrix (open source или Halcon, Cognex VisionPro, Keyence); знание типичных проблем: блики, повреждения, низкий контраст
- Умение подобрать камеру, объектив и освещение, рассчитать поле зрения и разрешение
- Понимание метрологии: погрешности, калибровка, пересчёт пикселей в миллиметры
- Опыт работы с реальными данными: сбор и разметка датасетов, анализ ошибок, вывод моделей в рабочий контур
- Базовое понимание промышленной автоматизации: триггеры от ПЛК, цифровые сигналы, Modbus TCP, REST/HTTP, очереди и логи
- Будет плюсом: C++ будет плюсом; Halcon, NI Vision, Cognex VisionPro; 3D-зрение: стереокамеры, структурированный свет, лазерные профилометры, фотограмметрия; Знание ювелирной специфики: номенклатура изделий, типы огранки и закрепки камней; Знание стандартов маркировки: GS1 DataMatrix, ГОСТ Р ИСО/МЭК 16022, маркировка ювелирных изделий; Деплой моделей: ONNX, TensorRT, оптимизация под edge-устройства (Jetson, промышленные ПК), Docker; Опыт связки «зрение → захват» с манипуляторами, ROS; Опыт defect detection (поиск дефектов на поверхности); Английский на уровне чтения технической документации и статей
условия
- Участие в инновационном проекте с нуля в крупной федеральной компании.
- Заработная плата обсуждается с успешными кандидатами (оклад + бонус).
- ДМС, оплата мобильной связи.
- Компенсация командировочных расходов.
- Офис в Москве, работа на объектах сети.
