openCV

1.主要使用c++/Qt/qml编写上位机显示控制软件；2.主要使用typescript/react/express.js/tailwindcss等编写web软件

技术栈：MATLAB神经网络+C++QtGUI输入（6个）：贴片图号、速度、高度、压力、芯片压力、时间输出（4个）：角度、平行度、覆盖率、高度模型效果：160组样本训练，R²=0.9048界面：科技风可视化界面简单说就是用神经网络预测贴片机能做到的质量效果，帮工厂提前发现问题、优化参数。

该程序通过串口操作一块内窥镜图像处理板，用于发送串口指令改变图像处理板对图像数据进行消光等处理，同时程序从计算机PCIE接口读取图像采集卡传输过来的RGB8888格式图像数据，将数据使用opencv图像做处理，实时显示出来

基于客户需求，我司为其定制开发了CPT智能检测系统，深度融合工业视觉、大模型与自动化控制技术，打造“检测-分析-反馈”闭环，实现三大技术突破1.双相机协同检测，精准捕捉关键信息、十字线定位技术（基于OCR识别技术）、智能误差判定（系统自动将识别的数字与预设的标准坐标数据库匹配，自动判定）、双模式灵活

以目标检测为例：1.对监控摄像头或工业相机采集的图像进行几何变换、直方图均衡、图像分割等预处理2.对预处理的图像进行基于深度学习的模型推理，检测是否含有目标对象3.如果检测出目标对象，标记框选检测到的目标对象4.收集更多实际应用场景中的图片，进行深度学习训练5.使用训练好的模型进行推理检测，提高检测