一、多摄像头视觉系统与几何融合
负责自动化验箱多相机成像链路算法研发：相机模型、畸变矫正、内外参标定、坐标系管理
多视角几何融合与拼接：基于特征点/稀疏深度/稠密深度的配准、拼接、融合与一致性优化
面向验箱场景的大图构建：全景/展开图（外表面展开、内壁拼接）生成，支持后续全图检测与局部高精度复检
二、ToF / 激光雷达 / 深度相机点云处理与跨模态融合
点云预处理与建模：滤波、去噪、下采样、地面/背景剔除、法向估计、局部曲率等特征构建
点云配准与拼接：ICP/NDT/特征配准（FPFH 等）、多帧融合、漂移抑制、闭环优化
RGB-Depth 对齐：深度-图像外参标定、投影映射、深度补全/融合以提升缺陷识别可靠性
三、集装箱缺陷检测与智能识别算法
箱体外表面残损识别：凹陷、裂纹、锈蚀、破洞、污染等，支持检测+分割+缺陷等级评估
箱内残留异物/结构异常检测（顶/底/侧壁），结合深度信息做可解释判定（体积、凸起/凹陷、离群点）
拼接大图的全图扫描 + ROI 精细化分析：粗检定位 → 精检复核 → 输出结构化缺陷报告（位置/类别/面积/置信度/截图）
四、深度学习训练、工程化与部署优化
负责模型方案选型与训练调优：瑕疵检测（含小目标、低纹理、强反光场景）
数据策略：标注规范、难例挖掘、主动学习/半自动标注、类别不均衡采样、工业噪声鲁棒性增强
部署与性能优化
输出推理 SDK（C++），支持多线程流水线（解码/预处理/推理/后处理）与多路相机实时处理
五、设备运动控制、同步与系统架构
参与机械结构运动规划：扫描轨迹规划、覆盖率优化、速度/加速度约束、与相机触发/光源的联动策略
PLC 通讯与联调
系统架构与工程保障：多传感器时间同步（PTP/NTP/硬触发）、时钟对齐、数据一致性校验、异常恢复与现场鲁棒性设计
编写算法文档与交付材料，支持软硬件联调与现场调试、故障定位与持续迭代