陈正 算法工程师 联系我

算法工程师 / 计算机视觉 / 医学影像

陈正

4 年算法工程经验。做过 医学影像病理检测、AI 制药分子筛选与工业视觉缺陷检测，习惯把模型从实验环境推到产线与研发管线里跑起来。

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4年算法工程经验
11个落地项目
3篇学术论文
3项发明专利

工作与教育经历

经历覆盖 AI 制药、工业视觉与自由职业项目，完整走过模型研发、数据处理到工程部署的链路。

工作经历

自由职业 · 独立承接项目 2025.10 - 至今

算法工程师 · 工业视觉 / 生成式视觉（IC 基板缺陷检测）

独立承接 IC 基板缺陷检测的两期工作：一期负责图像采集与预处理、YOLO 检测模型训练调优及 ONNX 工程化部署（2025.10 - 2026.01）；二期转为 CAD 版图条件下的扩散模型方案，主责模型训练与迭代优化，仅用良品样本重建参考图做残差检测（2026.05 起，小范围验证后暂缓推进）。

  • 缺陷检测
  • YOLO
  • ONNX 部署
  • 条件扩散模型
  • 潜空间反演
苏州朗睿生物医药有限公司 2022.05 - 2025.04

算法工程师 · 人工智能（AI 制药 / 医学影像）

负责蛋白质 - 配体亲和力预测、ADMET 性质预测、分子生成与医疗影像检测等模型研发，成果已应用于公司内部研发管线及外部客户项目。

  • 虚拟筛选
  • 图神经网络
  • 预训练模型
  • 分子生成
  • 医学影像
上海南洋万邦软件技术有限公司 2021.05 - 2022.03

算法工程师 · 人工智能（工业视觉）

面向制造业客户交付计算机视觉方案，涵盖结构件缺陷检测、人脸识别、OCR 与语音控制，均完成工程化部署与产线交付。

  • 目标检测
  • 缺陷检测
  • OCR
  • 人脸识别
  • ONNX 部署

教育经历

上海工程技术大学

机械电子工程 · 硕士

2018.01 - 2021.01

江苏大学

电子信息工程 · 本科

2014.01 - 2018.01

求职意向

意向岗位
算法工程师
意向城市
上海 / 苏州
期望薪资
18k - 30k
求职类型
社招

项目经历

共 12 个项目，按业务方向分成三组；其中扩散模型方案仍在小范围验证阶段，未计入落地项目数。每张卡片上方的数字是该项目最直接的结果。

自由职业 · 工业视觉

独立承接项目 · 2025.10 - 2026.01、2026.05 至今

IC 基板缺陷检测一期

2025.10 - 2026.01

算法工程师

-30%人力成本 YOLO骨干网络改进

为解决客户 AOI 设备检测缺陷图片的真假筛选问题，开发 AI-AOI 自动化图像检测系统，通过二次智能分析过滤无效缺陷点。

展开职责与方案
项目职责
  • 协助完成智能化图像识别算法模型框架搭建。
  • 执行基板表面图像数据采集、预处理及特征提取工作，参与缺陷分类模型构建。
  • 协同完成算法工程化部署落地，适配不同分公司产品需求。
解决方案
  • 基于 YOLO 框架改进骨干网络及检测头，实现基板多类型缺陷有效检测。
  • 通过多模型加强方案提升直报率、降低漏失率。
  • 采用 ONNX 工具链进行工程化部署，在保障稳定高效运行的同时节约硬件成本。
项目成果
  • 参与开发的缺陷检测系统实现快速响应，节省 30% 以上人力成本。

基于 CAD 版图条件扩散模型的 IC 基板缺陷检测

2026.05 - 至今

算法工程师

仅良品训练样本 3 类微小缺陷 小范围样本验证

IC 基板缺陷样本稀缺、标注成本高，而客户现用的 CAD 模板匹配对光照漂移与微小几何形变敏感，误检率偏高。二期改用条件扩散模型重构检测方案，并在小范围产线样本上完成验证。

展开职责与方案
项目职责
  • 主要负责训练阶段：完成 CAD 版图与实拍图的数据构建、条件扩散模型训练与迭代优化；验证评估及残差阈值、后处理参数调参由合作单位主导，按反馈持续迭代模型。
解决方案
  • 数据构建：解析 IC 基板 CAD 标准版图，完成版图与实拍图像的配准对齐，构建「CAD 版图 - 良品实拍图」成对训练集；训练阶段仅使用良品样本，少量缺陷样本只用于验证评估与残差阈值、形态学后处理参数调试。
  • 模型设计：以 CAD 版图作为结构条件约束，训练条件扩散模型拟合正常产品的成像纹理分布。
  • 缺陷检测：推理阶段对待检图做潜空间反演，重建出与实拍成像风格一致的虚拟良品参考图；以原图与重建图的像素残差结合形态学后处理生成缺陷掩码，完成缺陷定位与分割。
  • 迭代优化：根据合作单位反馈的验证结果，对模型进行多轮迭代训练，并尝试量化压缩以提升推理速度。
项目成果
  • 小范围产线样本验证：相比客户现用的模板匹配方案，光照漂移与微小形变引起的假阳性明显下降，可检出划痕、针孔、线路缺损等微小缺陷，并以掩码形式输出缺陷位置与形状。
  • 现状：扩散模型需多步去噪，单张推理成本天然高于一期 YOLO 的单次前向；量化后速度提升但精度有损，仍未达产线节拍，项目暂缓推进。

AI 制药与医学影像

苏州朗睿生物医药 · 2022.05 - 2025.04

蛋白质 - 配体亲和力预测

2022.05 - 2025.03

算法工程师

亿级单 GPU 日均筛选分子 3个模型迭代版本

面向特定靶点的大规模分子筛选，用 24 小时不间断的虚拟筛选加速药物发现流程。

展开职责与方案
项目职责
  • 从 PubChem 数据库收集并清洗多来源数据，保证数据的准确性与一致性。
  • 主导蛋白质 - 配体亲和力预测模型的开发与迭代，运用预训练、图神经网络等技术。
解决方案
  • 设计高并发计算架构，实现单 GPU 每日处理数亿级分子的筛选任务。
  • 建立自动化模型迭代机制，持续优化预测准确率与筛选效率。
项目成果
  • 系统上线并应用于公司内部研发管线及外部客户项目。
  • 核心模型完成 3 个版本迭代，预测能力持续提升。

医疗影像检测

2025.02 - 2025.04

算法工程师

90%病理数据检出率 -3%较主流模型误检率

开发基于 CT 图像的病理检测系统，用于识别病灶及其区域定位，提升医疗诊断效率和准确性。

展开职责与方案
项目职责
  • 负责医学影像特征提取模型的架构设计与实现。
  • 进行小样本迁移训练，将模型适配到不同病理图像检测场景。
解决方案
  • 采用 Vision Transformer (ViT) 架构训练通用医学图像特征提取大模型。
  • 实现全景检测和 patch 检测双模式，支持灵活的图像分析需求。
项目成果
  • 模型在多个病理数据上达到 90% 的检出率，同时相对主流模型误检率降低 3%。
  • 成功实现跨病理图像领域的迁移应用，提升检测效率。

ADMET 性质预测优化

2024.11 - 2025.02

算法工程师

+3~5%预测精度提升 30+种分子性质

针对药物研发中 ADMET（吸收、分布、代谢、排泄和毒性）性质的预测需求，用计算模型减少实验成本。

展开职责与方案
项目职责
  • 负责对 30 余种分子性质（包括毒性）预测模型的设计与优化。
  • 识别关键分子特征并建立预测框架，减少实验验证次数。
解决方案
  • 采用线性回归分析分子特征，筛选权重最高的 100 种关键特征向量。
  • 结合预训练技术开发模型，优化整体预测算法。
项目成果
  • 模型预测精度在现有产品基础上提升 3% 至 5%，已成功部署上线。
  • 通过算法优化显著节约研发成本。

分子生成

2023.03 - 2023.06

算法工程师

VAE + GNN混合架构 批量生成候选分子

传统人力仅能探索极为有限的化学空间，需用分子生成技术扩充潜在药物分子库，为大规模虚拟筛选提供数据保障。

展开职责与方案
项目职责
  • 主导基于深度学习的分子生成模型研发。
  • 设计并优化多模态神经网络架构。
解决方案
  • 开发融合变分自编码器 (VAE) 与图神经网络 (GNN) 的混合模型。
  • 创新设计面向分子特性的自定义损失函数。
项目成果
  • 通过不同的优化算法批量化生成具有预定优秀性质的新分子。
  • 为化学专家提供分子设计参考。

工业视觉与智能检测

上海南洋万邦软件技术 · 2021.05 - 2022.03

卡特彼勒缺陷检测一期

2021.07 - 2022.03

架构师

20min缩短至 2min单件检测 8类缺陷自动识别 85%+准确率

卡特彼勒挖掘机表面缺陷检测项目，解决多种结构件喷涂后的自动化缺陷检测需求，涉及多种结构件与缺陷类别的识别与定位。

展开职责与方案
项目职责
  • 负责结构件图像数据的采集、标注指导和数据清洗工作。
  • 主导深度学习算法模型的训练与优化，确保缺陷检测准确性。
  • 利用 ONNX 技术进行模型部署，提升推理速度以满足生产要求。
解决方案
  • 采用深度学习算法构建缺陷检测模型，支持多种缺陷类型的分类识别。
  • 针对单结构件包含数千张图片的检测需求，优化模型架构与推理流程。
  • 通过 ONNX Runtime 实现模型加速，将检测时间控制在 1 至 2 分钟。
项目成果
  • 成功实现 8 种主要缺陷类型的自动检测，准确率达到 85% 以上。
  • 单结构件检测时间从传统方法的 20 分钟缩短至 2 分钟以内。
  • 检测系统可同时处理多种结构件，提升检测效率与质量一致性。

住化 OCR

2021.10 - 2022.02
99%关键字段检测效果 光线干扰均衡化处理

产线工控机屏幕依赖操作员频繁手动上传产品信息，效率低且易出错，需通过技术手段实现信息自动识别与上传。

展开职责与方案
项目职责
  • 完成 OCR 识别算法的落地执行，参与算法调试与验证环节。
  • 使用传统图像算法处理产线光线干扰问题，保障识别流程的稳定性。
解决方案
  • 应用计算机视觉技术实现工控机屏幕文字的自动识别，同步通过物联网设备完成信息上传。
  • 针对产线光线不均问题执行光线均衡化处理方案，优化图像预处理环节。
  • 针对每个字段制定相应的校验规则，降低 OCR 误识差。
项目成果
  • 有效提升 OCR 识别准确率，关键字段检测效果达到 99%。
  • 减少手动输入的人为误差，降低操作员重复劳动量，间接提升产线信息流转效率。

大金空调人脸识别二期开发

2021.09 - 2022.01

算法工程师

60%提升至 80%首次识别准确率 多角度人脸特征增强

主要针对客户反馈的一期项目中存在的问题给出解决方案并实施。

展开职责与方案
解决方案
  • 通过不同角度的人脸采集增强人脸特征点，解决部分员工识别错误的问题。
项目成果
  • 首次识别准确率从 60% 提升到 80%。

DIC 工厂视觉解决方案

2021.09 - 2022.02

架构师

2类场景实时告警 公有云 / 本地化双方案

服务油墨化学品工厂，提供完善的公有云与本地化解决方案，以计算机视觉为主，包含安全帽检测、火灾告警等种类，实现实时监控报警。

展开职责与方案
项目成果
  • 基于目标检测算法完成安全帽检测，在检测到人员后判断佩戴是否符合标准，帮助施工人员进行安全检查。
  • 在工厂禁火区域进行火灾检测，除明火外同时对打火机、香烟等规定的引火物进行警示。
  • 减少巡逻人员工作量。

华东空管局深度学习平台开发

2021.05 - 2022.01

算法工程师

POC落地文本匹配算法 Flask接口与网页端

针对客户在多级文件系统中搭建知识图谱提供技术支持，包含实体识别，同时使用 NLP 相关技术捕获文件系统中相似的文本，以供工作人员参考及修改。

展开职责与方案
项目成果
  • 针对客户数据的特殊性，对客户数据标注进行指导。
  • 在 POC 阶段实现了文本匹配算法，同时利用 Flask 进行接口开发，实现网页端多文件之间的文本匹配。

金山语音控制

2021.10 - 2021.11

算法工程师

双数据库指令集 PaddlePaddle语音识别

针对金山卫大屏操作难度大、误操作率高的问题，开发语音控制系统以实现常用操作的快速响应。

展开职责与方案
项目职责
  • 分析用户操作痛点，明确语音控制需求。
  • 设计并实现语音控制系统的核心功能模块。
解决方案
  • 基于百度 PaddlePaddle 语音功能，结合文本匹配等算法增强意图识别能力。
  • 开发多种状态推送机制（如正在录音、意图识别成功等）确保交互流畅性。
项目成果
  • 成功建立操作指令集和操作对象集双数据库，实现通过语音输入控制前端系统界面。
  • 系统支持数据集动态扩充，为后续功能迭代奠定技术基础。

论文与专利

3 篇学术论文与 3 项发明专利，方向集中在 RGB-D 显著性目标检测与点云语义分割。

学术论文

01

AFLNet: Adversarial focal loss network for RGB-D salient object detection

Signal Processing: Image Communication, 2021, 94(10): 116224. Zhao X, Chen Z, Hwang J N, et al.
02

基于跨模态特征融合的 RGB-D 显著性目标检测

计算机辅助设计与图形学学报. 陈正，赵晓丽，张佳颖，尹明臣，叶翰辰，周浩军.
03

A Review of Deep Learning-Based Semantic Segmentation for Point Cloud

IEEE Access, 2019, 7: 179118-179133. Zhang J, Zhao X, Chen Z, et al.

发明专利

CN113963170A发明专利
CN113139444A发明专利
CN116958641A发明专利
参与军用标志识别、室内场景点云语义分割等项目，获研究生电子设计竞赛三等奖。

研究方向

  • RGB-D 显著性目标检测
  • 点云语义分割
  • 医学影像分析
  • 分子性质预测

技能与自我评价

从算法设计、数据处理到生产环境部署的完整能力，后端接口开发可独立承担。

机器学习与计算机视觉

熟练掌握监督学习、无监督学习等主流算法，具备特征工程与模型调优经验，熟悉图像分割、目标检测等计算机视觉技术。

CNNRNNYOLOViTGNN图像分割

图像处理

熟悉基于 Python 的 OpenCV 图像处理库，能处理光照不均、噪声干扰等产线现场问题。

OpenCV预处理特征提取

算法部署

熟悉模型部署流程，能够将训练好的模型部署到生产环境，并针对性能要求做推理加速。

ONNXONNX Runtime推理加速

后端开发

熟练使用 Flask 框架开发 API，具备多个项目的后端开发经验，可独立完成算法服务化。

PythonPyTorchFlaskAPI

自我评价

  • 工作经验：参与军用标志识别、室内场景点云语义分割等项目，获得研究生电子设计竞赛三等奖；工作期间开发语音控制、缺陷检测、人脸识别、亲和力预测等项目，部分已投入使用。
  • 专业能力：熟悉 CNN、RNN、YOLO 等深度学习模型，精通 PyTorch 框架及 Python 开发，擅长数据处理、特征工程及模型优化。
  • 职业态度：具备扎实理论基础和实战经验，善于快速识别并解决算法问题，如过拟合、梯度消失等，追求技术创新与高效落地。