器件集成设计岗（灯光工程师）(J53023)

优缺点分析

角色解读

• 在光学设计方向深耕，成为高精度工业视觉领域的技术专家
• 向视觉系统架构师方向进阶，统筹硬件选型、算法配合与整体方案设计
• 可在半导体检测、新能源、智能制造等高景气行业横向拓展，职业空间广阔
• 根据检测对象和缺陷特征，设计机器视觉成像系统的光学方案，包括相机、镜头、光源等器件的选型和参数计算
• 针对产线实际成像问题，如反光、阴影、对比度不足等，进行光源和光路优化，确保图像质量稳定可靠
• 与算法、机械、电气等团队协作，主导从需求分析、方案验证到产线实施的全流程，并参与现场调试与问题排查
• 扎实的几何光学与成像理论基础，熟悉焦距、视场角、景深、畸变等关键参数及其对成像质量的影响
• 熟悉不同镜头（远心、显微、线扫）的特点和选型方法，能根据检测精密度选择合适的光学器件
• 掌握多种照明设计技术，理解环形光、条形光、同轴光、偏振光等的适用场景，以及波长与材质反射吸收的关系
• 具备独立解决实际成像问题和跨部门协作的能力，能够将光学方案落地到产线

申请策略

• 建议在简历中突出与京东方业务相关的显示面板检测经验，或在面试前了解京东方的产品线和视觉检测场景
• 准备一个完整的项目案例，详细说明你如何分析需求、权衡方案并取得成果，展示工程落地能力
• 突出主导过的机器视觉项目，尤其是光学方案从设计到落地的完整过程，量化成像质量提升指标
• 详细描述光源和镜头的选型案例，说明你基于哪些理论做出选择，并解决过哪些具体问题
• 强调对几何光学、照明设计的掌握程度，可附上相关计算记录或光学设计截图
• 系统复习几何光学和成像理论，可学习Zemax等光学设计软件辅助理解
• 了解工业相机、镜头、光源的主流品牌和产品线，熟悉参数对比和选型方法
• 如果算法知识薄弱，可以补充一些机器视觉基础，方便与算法团队高效沟通

面试指南

• 使用STAR法则：清晰描述情境、任务、行动和结果，强调你在决策中的逻辑和量化成果
• 技术问题先讲原理再举例，展示理论与实践结合的能力，说明你如何权衡成本、精度和可实施性
• 对于协作问题，突出你的沟通方式和系统性排查思路，体现解决问题的主导性
• 请介绍一个你主导的最复杂的光学成像项目，你是如何选择光源和镜头，并最终满足检测要求的？
• 在解决反光问题时，你会尝试哪些方法？请举例说明
• 远心镜头和普通镜头有什么区别？在哪些场景下必须使用远心镜头？
• 如何判断一个成像系统的稳定性？你会做哪些验证？
• 如果算法工程师反馈图像质量不达标，你会如何定位问题并改进？