Текст заказа
О проекте
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.
Чем предстоит заниматься:
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
Что для нас важно:
Высшее техническое образование (компьютерные науки, прикладная математика, радиотехника, приборостроение, оптотехника)
Опыт работы CV/MV-инженером от 3 лет
Уверенный Python, знание алгоритмов обработки изображений; C++ будет плюсом
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:
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.