售后(软件)工程师
负责工业检测设备的软件联调与售后交付,在真实现场处理视觉通信、控制协同、相机/光源接入和异常恢复。
PROFESSIONAL PROFILE
负责工业检测设备的软件联调与售后交付,在真实现场处理视觉通信、控制协同、相机/光源接入和异常恢复。
持续深化 C# 工业视觉应用、HALCON / OpenCV、相机 SDK、视觉—PLC 协议与可追溯软件架构。
我能从程序、通信、接线、I/O 和设备动作共同判断问题,同时会明确软件仿真、公开实验与真实产线之间的证据边界。
FIELD EXPERIENCE
面向工业检测设备的软件联调与售后交付,工作覆盖视觉通信、运动控制协同、PLC / EtherCAT / Modbus 联调、相机与光源接入,以及现场异常闭环。
以运动控制基线合并两套研发代码并嵌入视觉通信,统一 JSON 字段、RequestId / Ack、真空动作与光源延时;在 C# / .NET Framework 4.8 WinForms 架构中对接 VisionPro CalibFix、Caliper、PMAlign 与 VPP 配方,使运控、视觉、相机触发和工艺节拍协同。
将一次性命名管道连接改为后台 ServerLoop 持续监听,命令通过 JSONL 交互、大图经 MemoryMappedFile 传递;补充 Inspect 重启恢复握手、异常 NG 回执与无轴运动安全联调入口,并校验共享内存图像头、尺寸、步长和序号。
参与 PLC 自动/手动/报警/复位流程、EtherCAT 伺服、Modbus 传感器以及 HALCON 相机触发、光源和结果逻辑联调;完成接线核对、I/O 验证、参数校准和生产节拍问题闭环。
结合中望 CAD 与电气原理图完成基础修改、接线和 I/O 点位核对,独立完成主流 HMI 基础画面、参数设置与 PLC 联动调试;围绕 24V 电源、传感器、安全条件、伺服报警、限位/编码器和 EtherCAT 节点开展基础分层排查。
负责自动化设备巡检、故障维护与运行保障,沿着图纸、回路、I/O、报警和机构动作逐层定位问题,并在处理后复核完整运行链路。
结合设备现象、机械状态和电气原理图,将异常划分为机械、电气、控制或参数问题;通过巡检、报警信息和动作观察缩小范围,避免无依据更换元件。
按图完成接线与安全检查,围绕端子、24V 电源与保险、传感器输入、执行元件输出和安全启动条件开展回路检查、电路调试与 I/O 功能验证。
结合 HMI 状态与报警、PLC I/O 监控和现场测量信息,参与排查伺服报警、限位/编码器反馈、传感器信号及动作不到位问题,并配合机械人员确认机构侧影响。
完成参数校准和故障处理后的手动/自动动作、互锁报警及运行状态复查,并与操作人员核对设备恢复情况,避免只消除报警而未验证功能。
从设备工艺、I/O 点位与动作链出发参与 PLC 控制实现,在现场把程序步序、HMI 操作、传感器反馈和机构动作对应起来。
根据设备工艺拆分启动条件、步序、完成条件与异常分支,参与 PLC 顺序动作、互锁、报警、手动/自动及复位逻辑的编写和修改。
参与整理 I/O 点位与动作链,对照电气图纸核对传感器输入、执行元件输出、伺服使能及现场接线,验证程序地址、设备动作和工艺要求的一致性。
参与主流 HMI 基础画面、状态与报警显示、参数设置及 PLC 联动调试,使操作入口、控制条件与现场反馈保持对应。
通过 PLC 在线状态跟踪步序、输入输出和互锁条件,参与排查传感器信号、限位反馈、伺服报警与动作不到位问题;配合机械和操作人员完成参数优化、手自动/报警/复位路径联调与功能验证。
CURATED PROJECTS
把图像检测、配方与 ROI、结果追溯、PLC 握手和调试诊断连成可复盘的软件闭环,而不是一张只会显示 OK / NG 的演示界面。
负责 C# / WinForms 应用、OpenCV 结构化检测、SQLite WAL 结果账本、文件监视补偿、参数快照与 Modbus TCP 联调;MBSim 作为软件 PLC 仿真端,ModbusDebugTool 负责点表、轮询、写保护和链路诊断。
1000 个模拟工件闭环:500 OK / 500 NG,0 失败、0 重复、0 人工补账
软件仿真与公开样本验证;不表述为真实相机、实体 PLC 或产线精度。
在既有运动流程不被破坏的前提下,合并两套研发实现并接入 Inspect 视觉端,处理协议、时序、重连和安全联调问题。
本人聚焦软件集成与稳定性:JSONL 命令、RequestId / Ack、命名管道恢复、共享内存图像校验、重复初始化幂等和异常 NG 回执。
真实设备场景;技术细节可在不触及客户保密信息的范围内继续追问
系统轴数、相机数量等属于项目背景;不宣称本人独立训练或部署缺陷模型。
从公开数据实验延伸到数据合同、泄漏防护、模型门禁、低置信度拒识与 PyQt5 验证界面,强调结果可复现和边界可解释。
完成 PyTorch 模型训练与对比实验,构建数据导入、推理、历史记录和 CSV 导出的应用闭环。
CWRU 10 类测试 99.56%;-14 dB 98.67%;30% 小样本 98.65%;单次推理约 8.7 ms
均为公开 CWRU 数据集实验,不代表真实产线准确率或硬件验证。
把机器视觉与自动化现场的排障、工单、证据、交付报告和复盘方法整理为离线工作台,降低经验只留在个人记忆里的风险。
设计可搜索知识库、引导式排障、工单与证据板、交付报告及本地数据路径,用真实现场方法反哺软件产品。
离线可运行;表单、筛选、记录、报告和复盘链路可完整演示
方法产品与个人工作台,不宣称已作为公司正式系统部署。
为工程技术求职者建立“职业资产 → JD → 双视角预审 → 正式材料 → 匿名反馈”的证据化工作流,减少旧简历搬运和岗位表达错位。
主导产品定义、职业证据结构、封测流程和验收迭代;当前以 20 人免费邀测验证导入、核对、生成和反馈链路。
公开封测版本已上线;默认不建账户、不做长期资料保存
不将协作开发表述为个人独立完成全部代码。
IN PROGRESS & BEYOND
面向采集、检测、控制与追溯的模块化工站骨架,先用可复现仿真验证状态机、ACK 丢失恢复和结果账本,再逐步接入真实硬件。
早期 G1 软件仿真阶段;没有真实相机、实体 PLC、精度或长期稳定性结论。围绕“从能运行,到能稳定交付”建立机器视觉现场内容工作流,把项目验证、技术讲解、公开边界和发布检查统一起来。
在建内容品牌,不作为已运营或已有传播数据的媒体产品。从训练动作、计划和打卡出发,加入四周自适应规则与本地存储,验证移动端信息架构和离线产品体验。
个人生活工具,不包装成工业项目。GitHub ↗CAPABILITY MAP
视觉软件开发
设备接入与通信
可靠性与追溯
算法与工程基础
EDUCATION & CREDENTIALS
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