一、公司简介

北京大恒图像视觉有限公司（简称：“大恒图像”）成立于1991年，系中科院中国大恒（集团）有限公司子公司（中国大恒集团隶属上市公司大恒新纪元科技股份有限公司，股票代码：600288）。大恒图像主营图像处理及机器视觉技术研究与产品开发，是国内领先的专业视频图像设备供应商和图像系统集成与解决方案提供商。公司在烟草、印刷、医药、纺织、玻璃制瓶及核燃料等行业具有多项国内领先、国际先进、行业首创的技术；目前，已有超过32000台（套）视觉检测设备和检测系统服务于全球几千家各行各业的客户。

二、我们的优势
●技术优势
1.图像视觉领域二十余年的研究成果积累
2.200人以上的研发团队，具备视觉软件、硬件和系统解决方案的设计研发能力
3.创新能力突出，拥有众多技术专利，持续稳定的研发投入保证技术优势的延续性
4.定制开发经验丰富，迅速满足客户的各种个性化技术需求
●资源优势
1.大恒科技（600288）旗下核心资产，得到上市公司的全力支持
2.与全球近20家技术领先的业内企业建立长久稳定的合作关系
3.营销和服务伙伴遍及全球，客户可以享受专业、快捷、本地化的服务
4.欧洲机器视觉协会（EMVA）、美国自动成像协会（AIA）、中国机器视觉产业联盟（CMVU）资深会员，深度参与行业标准化进程
●品牌优势
1.历史最悠久、规模最大、技术最先进的机器视觉民族企业
2.以一站式、全生命周期的服务体验成就与客户的持久共赢
3.规范严格的品质管理过程打造出的一流产品质量

三、涉及的领域

●印刷检测应用

大恒图像在印刷领域具备几十年的从业经验，针对不同的工艺推出了一系列可直接使用的印刷检测系统和检测机器。对各种印品质量进行实时检测，及时发现产品缺陷，并提供结果分析工具。

●医药检测应用

针对常见的药品形态和包装，如胶囊、输液瓶、粉针剂、药片等大恒图像专门研发了一系列检测设备用于控制和改善药品质量，提高行业的产品质量水平。

●空瓶检测应用

玻璃瓶、塑料瓶、易拉罐等广泛应用于生物制药、食品饮料、日化用品的包装，大恒图像研发的一系列空瓶质量检验机，采用最先进的机器视觉技术，为空瓶制造企业控制产品质量、提升生产效率、装备自动化升级提供强有力的服务和支持。

●纺织检测应用

大恒图像研发的全自动在线式异纤分拣机采用最前沿的光、机、电、自控和机器视觉与传统的“清梳联”工艺无缝集成，对棉流实现100%的质量检测并实时剔除各种“三丝”杂质。实现“0三丝”目标。

●标签检测应用

针对标签及可变印刷过程中可能出现的问题，大恒图像依托十几年在印钞、票证行业的技术积累，在号码、条码、二维码等可变信息检测，尤其是各类复杂数码规律检测方面，推出了一系列产品及解决方案。

四、招聘职位

（一）图像算法工程师

岗位职责

1.机器视觉算法的设计与实现；

2.对反馈的产品缺陷进行分析，参与产品维护和升级工作；

3.按照项目开发流程和部门工作制度，撰写相关技术文档并提交审核；

4.前端/服务器生产线管理平台的开发。

上岗条件：

1． 硕士及以上学历，具备图像处理及机器视觉的基础理论和算法知识；

2． 熟练运用C、C++等编程语言，具有良好的编程习惯，对数据结构有一定的研究基础；

3． 英语4级以上，能够熟练阅读和理解英文资料；

4． 具备以下能力项者优先：熟悉OpenCV、Halcon等图像处理库。

（二）系统工程师

岗位职责

1. 负责系统的总体架构设计、详细设计、开发、调试、改进完善等全过程；

2. 设计系统测试方案，并承担部分测试工作；

3. 参加系统的现场调试、修改工作；
4. 参与系统的升级和维护工作；

5. 参与客户培训及技术咨询。

上岗条件：

1.  电子、通信、自动化、计算机等相关专业，硕士学历，优秀本科也可考虑；

2.  熟练掌握C /C++语言，具有较强的编码和调试能力；

3.  熟悉 MFC，QT等技术，熟悉多线程技术、熟悉数据结构；

4.  具备团队合作精神，有良好的与人沟通能力。

（三）深度学习算法工程师

岗位职责

1.  负责工业检测领域的算法研究和工程落地工作，包括但不限于：OCR、物体分类、缺陷检测、

工业巡检等；

2. 研究开发符合机器视觉行业特点的深度学习模型算法；

3. 根据实际业务背景，进行深度学习算法落地/框架/模块的实现和优化，推动业务目标达成；

4. 探索跟踪机器视觉领域深度学习相关前沿技术，尝试在实际业务中使用，孵化商业智能产

品。

上岗条件：

1.  人工智能领域相关研究背景的硕士及以上学历，有深度学习、统计学习、计算机视觉、最优

化等方向研究经验；

2.  具备扎实的计算机视觉及图像处理功底，熟悉主流的计算机视觉算法,包括但不限于图像识

别，图像检测和图像分割等；

3.  熟练掌握 TensorFlow/PyTorch/Caffe 等框架的使用，精通 CNN/DNN/RNN等深度学习建模技术，并能够将其应用于特定场景中去；

4. 熟练掌握 C/C++和脚本编程语言（Shell， Python 等）；

5. 有较强的逻辑/抽象思维能力，善于分析、归纳、描述、沟通和解决问题；良好的文献检索和

阅读能力；

5.  具有良好的沟通和团队协作能力，对业务有较好的理解能力和敏锐度。