课程项目中负责镜片划痕与污点检测：先做灰度化、滤波与自适应阈值分割，再用形态学与轮廓筛选提取候选区域，并与组员分工完成样本标注和结果核对。在课程采集的300张样本、统一光源与固定曝光条件下测试，召回率由基线约72%提升到约85%，误检主要来自反光区域；最终提交代码、对比实验表和答辩报告，并复盘了阈值参数对精度的影响。

个人实验中用棋盘格完成相机内参标定与畸变校正，基于C++与OpenCV实现角点检测、参数求解和重投影误差评估，并对比不同标定图像数量对结果的影响。在自采的40组标定图像上，重投影误差控制在约0.3像素量级；整理参数敏感性与失败案例分析，形成可复现的实验笔记和校正前后对比图，并尝试把标定流程写成脚本以便重复实验。