参与工业质检场景下的缺陷分类原型开发，协助整理约8000张产线图像，使用OpenCV完成去噪与尺寸归一化，并基于Albumentations扩充样本。在PyTorch下复现ResNet18基线，协助编写推理脚本与混淆矩阵可视化，与测试同学每周核对标注口径。在留出测试集（1200张，按缺陷类型分层）上，协助将分类准确率从81%提升至86%，并整理实验记录供组内复用。