




个人介绍
### 个人介绍(必填)
我是程序员客栈的**【三毛】**, 一名**【医学影像算法工程师】**,专注于AI与医疗硬件的交叉领域开发。
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### 教育背景
? **中北大学生物医学工程专业**(2020-2024)
▫️ 主修课程:医学图像处理、嵌入式系统设计、生物医学传感器
▫️ 实验室经历:手术导航系统算法优化(CT/MRI多模态配准)
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### 工作经历
? **【联影智能】**丨医学影像算法实习生(2023.06-2023.12)
▫️ 开发肺结节AI筛查系统(PyTorch+ITK),召回率提升15%
▫️ 参与DICOM标准化图像预处理工具开发
? **【大疆创新】**丨机器人视觉组学生研究员(2022.03-2022.09)
▫️ Robocon竞赛视觉系统优化(OpenCV+YOLOv5+ROS)
▫️ 实现动态目标追踪延迟<50ms(树莓派+STM32部署)
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### 项目经验
? **【基于ROS的医疗机器人视觉定位系统开发】**
▫️ 技术栈:Python/Open3D/ROS
▫️ 实现手术器械亚毫米级空间定位
? **【心电图智能诊断平台】**
▫️ 技术栈:Django/Pandas/Matplotlib
▫️ 完成R波检测算法(准确率98.7%)
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### 技术栈
? 熟练使用:
`Python` `OpenCV` `PyTorch` `ROS2` `STM32` `DICOM`
`Linux嵌入式开发` `医疗数据合规处理`
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? 如果我能帮上您的忙,请点击“立即预约”或“发布需求”!
工作经历
2024-06-01 -至今epoch 机器人战队视觉组视觉组
在Robocon亚太大学生机器人大赛备赛期间,我作为视觉组核心成员,专注于机器人视觉感知系统的设计与开发。我主导了深度相机的技术选型与集成,通过对比Intel RealSense D435i、Kinect等设备的性能参数,最终构建了毫米级精度的三维环境感知系统。针对多相机协同工作场景,我开发了联合标定算法,将机器人的全局定位误差从±5.4mm优化至±2mm,并通过设计点云数据实时处理流水线,实现了动态障碍物检测的毫秒级响应(单帧处理时间<100ms)。在系统架构层面,我基于ROS Melodic搭建了分布式计算框架,优化节点通信机制后,使视觉模块与运动控制系统的指令响应速度提升至50ms以内。同时,我运用OpenCV和PCL库开发了高鲁棒性的目标识别算法,在复杂光照条件下仍保持98.7%的识别准确率,并创新性地将语义SLAM与自适应光照补偿算法结合,使动态环境中的建图更新频率稳定在10FPS。在跨组协作中,我负责视觉系统与机械结构、运动控制模块的接口开发,通过多传感器数据融合(深度相机+IMU+编码器)和Kalman滤波优化,显著提升了机器人在高速运动时的环境感知稳定性。整个系统经历超
教育经历
2023-09-14 - 中北大学生物医学工程本科