陈可欣

面向无人车间的安全防护系统：机械臂等自动化设备运行时，一旦检测到人员进入设备区域立即输出锁机信号停止设备；本人负责 YOLOv8 人员检测模型的训练与调优、多路相机实时推理、安全状态机与上位机软件开发，并完成 CPU（2 路）/ GPU（4 路）两套现场版本交付。

• 检测与实时推理调度：YOLOv8 单类人员检测（自训模型），2–4 路 1280×720 工业相机并发；推理按「只保留最新帧 + 轮询公平调度 + batch=1」组织，不等待凑批；以 ModelFactory 统一 backend 协议，可在 PyTorch（CUDA / CPU）、ONNXRuntime、算能 Sophon NPU 之间切换
• 区域与方向判定：多边形 ROI 划分 ON / IN / OUT 三区，门区短轨迹状态机按位移投影判定 ENTER / LEAVE，对检测抖动与丢帧容错，输出设备内实时人数与进出净流量
• Fail-Safe 安全设计：STARTUP / PERSON / FAULT LOCK 状态机——启动默认锁机、检测到人保持锁机、任一模块心跳超时即判故障并强制锁机；复位需同时满足「无人 + 无故障 + 模块健康」并在执行前二次复查
• 时延验收与工控联锁：端到端以 T0 相机取帧 → T1 继电器写入成功 ≤ 200 ms 为验收口径，拆成 acquire / scheduler / infer / rule / safety / io 六段统计 p95 / p99；锁机经 Modbus RTU 输出并保留 DI 软复位，IO 侧 3 次重试 + 死信队列 + 紧急锁机回调

面向上产线的实时质检系统：双相机同帧采集、三态判定与离线回归闭环，已商用上线；本人负责视觉算法与上位机软件开发。

• 图像算法链路（可见光）：4 项加权边缘得分图 → 动态规划求全局最优连续边缘 → 确定性 RANSAC 拟合基准线（内点率 / 覆盖率 / 残差 / 倾角四重质量门）→ 缺陷候选统一判废 + 重叠面积去重
• 图像算法链路（红外）：自适应温度分割 → 连通域打分与结构精化 → 逐列几何测量 → 局部形变检测（短窗−长窗中值残差 + 播种扩张）→ 异物检测（局部温度参考 + MAD 稳健阈值）
• 多源决策与可靠性：IR 温度矩阵 + RGB 可见光由 PLC 硬触发同帧采集、纳秒戳配对（±100 ms）；OK / NG / UNKNOWN 三态 Fail-Safe，任一路异常降级为「不可信」而非误放行
• 评测闭环与工程落地：判定阈值全配置化热更新，配置持久化 SHA256 指纹 + 离线批量回归工具，保证「同图同结论」；多线程队列流水线（线程池存图、相机健康度重连、PLC 故障自动停机）支撑产线连续运行

负责鸿蒙端前端开发（ArkTS + ArkUI）与视觉算法开发；主导检测算法从 PC 端迁移到鸿蒙端并完成真机验收，端侧单张 11~75 s。

• 端侧迁移与验收：按「测试集验证 → NAPI 链路打通 → C++ 全量移植 → 真机一致性验收」四阶段推进；建立 17 张真值图的测试集与缺陷级一致性判据（NCC 容差常规 ±0.03 / 难图 ±0.10），自动化验收通过，真机单张 11~75 s
• 检测能力与定量提升：9 级检测流水线覆盖文字行印刷、图标 Logo、烫金激凸套印与脏点污点四类场景，判据统一收敛到物理量纲（1 px ≈ 0.0495 mm、最小可检 0.5 mm）；以 ORB + RANSAC 单应性替代相位相关，跨样张对齐 NCC 由 0.445 提升至 0.686（+54%），轮廓提取与人工标注掩码 IoU 0.9968
• 端侧工程与算法库化：OpenCV 5.0 静态编译进 HAP（arm64-v8a / x86_64），检测经 TaskPool 异步执行避免阻塞 UI，支持管理员 / 操作员权限与按天 Excel 报表 FTP 上传；六套检测方法封装为自包含 Python 类，与原始工程逐值核对一致